霧計算中的數(shù)據(jù)邊緣存儲優(yōu)化技術研究.pdf

1、云計算采用集中式控制，將各種虛擬化的資源統(tǒng)一的存儲在云數(shù)據(jù)中心，云數(shù)據(jù)中心通過網(wǎng)絡，為網(wǎng)絡用戶提供各式各樣的服務，滿足網(wǎng)絡用戶的需求。近幾年，智能手機、可穿戴設備和車載終端等智能移動終端爆發(fā)式的增長，無線網(wǎng)絡傳感和傳輸技術的提升，無線網(wǎng)絡覆蓋區(qū)域進一步擴大，現(xiàn)有的云計算框架可以滿足大多數(shù)固定的網(wǎng)絡用戶(PC端用戶)，但無法滿足新生的智能移動終端的多樣化服務需求。為了適應新需求，思科首先提出了霧計算的概念。霧計算的出現(xiàn)，綜合考慮移動智能終

2、端的各種需求特性，按照提供本地化服務的思想，根據(jù)智能終端的行為特征和消費需求，通過預測提前將部分數(shù)據(jù)存儲到靠近用戶的霧計算邊緣存儲節(jié)點上，實時的處理終端用戶的請求，有效的彌補云計算框架的不足之處。然而霧計算雖有相應的計算能力和存儲能力，但是霧計算的邊緣存儲節(jié)點緩存空間大小相比云計算很有限，為了滿足移動終端用戶的需求，為此有必要選擇性的將部分終端用戶經(jīng)常請求的數(shù)據(jù)存儲到本地的霧計算邊緣存儲節(jié)點，并且當緩存空間不足的時候能置換出邊緣節(jié)點中的

3、某些數(shù)據(jù)對象，使得霧計算節(jié)點存儲的可以保持最佳的存儲狀態(tài)。
　　本文就是在霧計算邊緣存儲節(jié)點緩存空間有限的情況下，研究霧計算邊緣存儲節(jié)點緩存數(shù)據(jù)對象的放置效益問題，重點研究在邊緣存儲節(jié)點存儲空間不足或已滿的情況下的數(shù)據(jù)對象置換問題及相應的策略。首先通過分析霧計算中的數(shù)據(jù)邊緣存儲的特點，說明相關概念并建立霧計算邊緣存儲數(shù)據(jù)對象的效用最大化模型，稱為Max-Utili模型。介紹蟻群算法的基本特點和優(yōu)點后，通過改進傳統(tǒng)蟻群算法對Max-