文献类型：期刊文章

作　　者：王辉[1] 李小亮[1] 洪波[2]

WANG Hui;LI Xiaoliang;HONG Bo(School of Computer Science and Engineering, Xi’an Technological University, Xi’an 710021, China;Department of Information Technology, Xi’an Technological University, Xi’an 710021, China)

机构地区：[1]西安工业大学计算机科学与工程学院,西安710021 [2]西安工业大学继续教育学院,西安710021

出　　处：《工业仪表与自动化装置》

基　　金：陕西省科学技术厅重点研发项目(2016KTZDGY4-09);陕西高等教育教学改革研究项目(17JY015);西安工业大学校长基金(XGYXJJ-0528);新型网络与检测控制国家地方联合工程实验室基金项目(GSYSJ2017007);西安工业大学2018级校级大创项目(20181070214095)

年　　份：2018

期　　号：6

起止页码：117-121

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对传统移动端云存储系统数据量急剧增加时对存储效率产生严重影响的实际情况,从理论上对移动端云存储的存储状态进行分析,提出了一种基于马尔科夫的移动端云存储策略,该策略以节点存储代价的量化描述为基础,引入马尔科夫决策理论并结合存储节点的状态转移,选择最优存储节点实现移动端云存储访问。通过仿真实验对该存储策略进行了验证,结果表明,当数据大小发生改变时,该存储策略能够准确预测并将数据实时调度到合适的存储组机群的存储节点上,有效降低因数据大小不同而导致存储效率降低的影响。

关 键 词：马尔科夫 存储状态  云存储策略  存储代价  决策理论  状态转移  

分 类 号：U416.01]