基于Kalman算法的大数据存储架构可扩展性优化算法

作     者：韩镇阳 张磊 任冬 Han Zhenyang;Zhang Lei;Ren Dong

作者机构：武警陕西省总队陕西西安710116 

出 版 物：《网络安全与数据治理》 (CYBER SECURITY AND DATA GOVERNANCE)

年 卷 期：2023年第42卷第11期

页      码：25-28页

摘      要：为了优化大数据存储架构可扩展性能,提高大数据架构资源利用率,通过引入Kalman算法设计了一种大数据存储架构可扩展性优化算法。首先,综合考虑大数据存储架构与多核环境内存布局之间的兼容性,设计架构内存布局。其次,设计分布式共享内存协议,确保各个进程在访问共享内存时能够正确地协同工作,提高存储架构的容错性。在此基础上,利用Kalman算法,动态调整存储节点的负载,进而优化大数据存储架构,以提高其可扩展性。实验结果表明,应用该算法后,大数据存储架构的资源利用率始终高于对照组,均达到了96%以上,最高达到了98%,架构可扩展性优化效果显著,服务器资源利用更充分,大规模数据处理更高效。

主 题 词：Kalman算法 大数据存储架构 可扩展性优化 共享内存协议 节点负载 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19358/j.issn.2097-1788.2023.11.005

馆 藏 号：203124982...