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基于对象相关性的缓存策略的设计与实现
作 者: 刘佳
导 师: 刘景宁
学 校: 华中科技大学
专 业: 计算机系统结构
关键词: 相关性 对象存储系统 数据挖掘 机器学习
分类号: TP333
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 23次
引 用: 0次
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内容摘要
对象存储系统作为近几年兴起的一种存储技术,越来越在高性能存储领域受到重视,研究对象的相关性对于优化对象存储系统的管理策略和性能都有着重要意义。在对象存储系统中,元数据的管理和请求都统一由元数据服务器来统一管理和处理,一个性能良好的缓存模块可以大大缓解在元数据端查询的瓶颈。因此选择在元数据服务器端实现了一个基于对象相关性的数据预取模块。依据历史访问次序和对象语义两个方面进行数据信息的挖掘,建立对象相关性的评价模型。然后提出了一种基于对象相关性的有向带权图的缓存算法,实现对象存储系统中元数据服务器的缓存功能。通过引入机器学习中的方法对缓存模型进行改进。使用线性回归分析的方法,建立线性方程组来进一步改进和评价公式中的影响因子,以获取更准确的影响因子。使用加强学习的方法,在缓存算法中增加了反馈的机制。最后对缓存模型进行了测试。利用HP trace数据对数据预取模块进行了测试,并且对测试结果数据进行回归分析,计算出线性拟合后的评价公式,并对拟合的结果进行了校验,实验表明回归模型对原始数据结构拟合得比较好,分析预测结果比较准确。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-8 1 绪论 8-15 1.1 对象相关性的研究背景 8-10 1.2 国内外研究现状 10-12 1.3 对现有研究成果的分析 12-13 1.4 本文研究的目的和内容 13-14 1.5 本章小结 14-15 2 对象相关性评价模型 15-22 2.1 对象相关性 15-16 2.2 对象的历史访问次序的相关性 16-18 2.3 对象的语义的相关性 18-21 2.4 本章小结 21-22 3 基于对象相关性的数据预取 22-32 3.1 对象存储系统体系结构 22-23 3.2 数据预取模型 23-29 3.3 基于对象相关性的预取算法 29-31 3.4 本章小结 31-32 4 相关性评价模型的优化 32-40 4.1 对象相关性的回归分析 32-34 4.2 回归分析的计算与校验 34-37 4.3 增强学习 37-39 4.4 本章小结 39-40 5 分析和评估 40-44 5.1 测试环境和Trace 特征 40 5.2 性能测试分析 40-43 5.3 本章小结 43-44 6 全文总结 44-45 致谢 45-47 参考文献 47-51
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 电子数字计算机(不连续作用电子计算机) > 存贮器
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