云存储负载均衡

1、云存储负载均衡概述基于AHP的云存储负载评估计算基于节点动态前移的负载均衡算法基于AHP的云存储负载均衡研究云存储系统中动态负载均衡算法研究云存储是基于网络的数据存储技术，是指通过集群应用、网格计算和分布式文件系统等技术，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。FAI（File Access Interface）是云存储系统向业务系统提供文件访问的接口，业务系统通过访问FAI 接口，实现底层分布式的数据交互，完成数据的搬迁。FMN（File Management Node）是主控制管理节点，负责云存储系统元数据的管理，保存文

2、件块的命名空间，文件到块的映射，以及每个块副本的位置，同时，负责对应用访问请求进行有效的调度。(1)传统文件系统一般采用数据总线结构，其存储的速度和性能非常高，而云存储采用网络结构，通常网络环境往往成为数据存储性能瓶颈。(2)传统文件系统一般以文件为最小存储单位，云存储以文件块为最小存储单位。(3)传统文件系统通过RAID 保证数据存储的可靠性，云存储系统采用多副本机制来保证数据存储的可靠性，每个文件块都有两个以上副本，分别存储在不同的存储节点上。(1)节点分布不均。(2)存储资源分布不均。(3)资源访问热度不均。云存储负载均衡概述基于AHP的云存储负载评估计算基于节点动态前移的负载均衡算法模

3、仿人的决策思维过程而开发的一种综合定性与定量相结合的分析方法，主要解决多因素复杂系统，特别是难以定量描述的系统的分析方法。AHP的基本步骤如下：建立层次结构模型一般分为三层，最上面为目标层，最下面为方案层，中间是准则层或指标层。结构模型 准则层 方案层目标层买钢笔质量颜色价格外形实用可供选择的笔构造成对比较矩阵 成对矩阵表示针对上一层次某因素而言，本层次与之有关的各因素之间的相对重要性。Ak B1 B 2 BnB1 b11 b12 b1nB2 b21 b22 b2n Bn bn1 bn2 bnn bij是对于Ak而言，Bi对Bj的相对重要性的数值表示。 尺度 第i个因素与第j个因素的影响相同

4、第i个因素比第j个因素的影响稍强 第i个因素比第j个因素的影响强 第i个因素比第j个因素的影响明强第i个因素比第j个因素的影响绝对地强 含 义Bij通常取1、3、5、7、9及其他们的倒数，其含义为：2,4,6,8表示第i个因素相对于第j个因素的影响介于上述两个相邻等级之间。层次单排序和一致性检验层次单排序就是指根据判断矩阵计算对于上一层某因素而言本层次与之有联系的因素的重要性次序的权值。可以归结为，求解矩阵的最大特征根和对应的特征的向量，即对判断矩阵A，计算满足:的特征根与特征向量。式中，max为A的最大特征根；W为对应于max的正规化特征向量；W的分量Wi即是相应因素单排序的权值。AW =

5、W max在成对矩阵中，若 ,则称A为一致阵。 一致阵有以下重要性质：A的最大特征根为 =n，其余n-1个特征根都为0；A的任一列（行）都是对应于特征根n的特征向量。一致性检验步骤：1.计算一致性指标CI1maxnnCI2.查找相应的平均随机一致性指标：RI3.计算一致性比例当CR0.10时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则应对判断矩阵作适当修正.RICICR(1) 建立结构模型(2)建立量化的成对矩阵：(3) 权重计算：首先计算A A 每行所有元素的几何平均值：将几何平均值归一化： (4)一致性检验求一致性指标，将其与随机一致性指数对比,C.R. = C.I./R.I.，若C.R. 0

6、.1，则通过检验，否则重新选取判断矩阵。据此，可推出云存储节点的负载综合评估计算公式为：云存储负载均衡概述基于AHP的云存储负载评估计算基于节点动态前移的负载均衡算法服务器通过分配ID，映射为哈希环中的一个节点；文件通过关键字Key 的哈希计算，同样映射到哈希环中；每个节点负责存储从上一个节点到本节点之间的所有数据，这个区域称作存储分区。如节点C 的存储分区为(B,C。在云存储系统中，为了保证数据的可靠性，会在存储节点顺时针方向的2 个后继节点中存储副本，因此，每个节点管理3 个存储分区。以节点C为例，存储分区有(H,A、(A,B和(B,C。在P2P 环境中，节点配置差异较大，有的节点是高端服

7、务器，有的节点则是普通PC。如果按照随机或平均分布，可能出现配置高的服务器管理小存储分区，普通PC 却负责大存储分区的情况。针对这一问题，虚拟节点算法将服务器虚拟为多个配置相当的虚拟节点，然后随机、均匀分布在哈希环中；不同配置的服务器虚拟出不同数量的虚拟节点，可以保证存储分区与服务器配置相匹配，当服务器出现存储过载时，可以通过删除、添加虚拟节点等一系列步骤，实现负载转移。一次负载转移是通过过载服务器删除虚拟节点和轻载服务器增加虚拟节点实现的。基本思想：在哈希环中，节点C、D、E、F 的存储分区分别为：节点C：(H,A+(A,B+(B,C=(H,C；节点D：(A,B+(B,C+(C,D=(A,D；节点E：(B,C+(C,D+(D,E=(B,E；节点F：(C,D+(D,E+(E,F=(C,F。如果节点C 的磁盘负载超过阈值，则通过节点迁移，缩小存储分区，降低节点C 的存储负载。假设将C 节点移至C处，在新的分布中，节点C、D、E、F 存储的数据为：节点C：(H,A+(A,B+(B,C=(H,C；节点D：(A,B+(B,C+(C,D=(A,D；