云計算環境下的電子文件遷移模型分析

田冠博

(邳州市人民醫院， 邳州 221300)

0 引言

電子文件遷移由于巨大狀態空間，計算復雜性高，對服務器、磁盤、CPU等資源的要求高，需要借助兼容性強的模型來調節動態負載平衡，減少遷移代價，提高執行率。云計算下電子文件遷移，綜合文件、資源方面的因素，平衡存儲單元負載，保證計算性能的重復發揮[1]。

1 文件遷移模型

1.1 模型描述

負載平衡調整電子文件訪問的負載差異，訪問頻率、大小敏感的遷徙模型，采用占用量概念對云端資源的負載壓力進行描述，其受以下因素影響：

(1) 訪問次數與占用量值成正比；

(2) 并發數，特別是平均并發數的增加，遷移文件的占用量值隨之增加；

(3) 電子文件越大，遷移占用量值越高。

(1) 在第i次訪問前，云端存儲文件fk未被訪問，則e(fk，i)=0

(2) 在第i次訪問時，云端存儲文件fk占用量為式(1)。

(1)

其中，i—代表第i次訪問前，屬于極限值；λk代表云端系統第i次訪問時，文件fk的并發訪問數；λ表示云端系統第i次訪問時，平均并發數；lk表示遷移文件fk的長度。

(3) 云端系統在in、im時間內，為對文件fk訪問，那么e(fk，in)=e(fk，im)?im-in；

(4) 云端系統在發生第im訪問時，對文件fk訪問，且上一次訪問時間為in，說明如式(2)。

(2)

1.2 云端存儲單元的占用量描述

云端存儲單元依據文件大小，或者分塊方式占用不同存儲空間，但由于云端存儲單元異構，各單元存儲空間、訪問帶寬不同，占用量高低不能全面反映云端資源負載。為了準確、清楚描述文件遷移，引入相對占用量概念[3]。

假設e(nk，i)表示相對占用量，那么i時刻云端資源存儲單元nk的相對占用量如式(3)。

(3)

其中，χj=∑φ是云端存儲單元nk上存儲的電子文件和，或者文件塊的占有量和；Lj是j存儲單元擁有的存儲空間；L是云端平均存儲空間；Sj是j存儲單元的云傳輸帶寬。

2 電子文件遷移策略

2.1 文件遷移觸發函數

電子文件超過閾值，就會激發遷移操作。但，閾值設定存在不足，對文件訪問請求的傾斜性大。遷移觸發函數激發后，后續文件訪問請求增加，云端存儲資源快速占用，存儲單元負載增加，云計算性能驟降。REM函數基于概率計算，適用于云端存儲系統，依據條件限制電子文件訪問。設置最大、最低負載，即Lmax、Lmin，依據兩者關系，衡量云端存儲單元的負載情況，如式(4)。

(4)

其中，p遷代表電子文件遷移概率，S下為云端存儲單元的下行帶寬，S存為云端第i個存儲單元的負載情況。

2.2 電子文件遷移對象的選擇和實現

遷移對象要基于文件訪問請求，結合云端資源情況，實現負載平衡，否則將加重云端設備負載。文件遷移需要兼顧幾方面：

(1) 以數據塊為單元遷移。數據塊劃分有效避免大文件、大數據遷移耗時長問題，節約帶寬資源，突破云端存儲單元性能限制，對固定大小數據塊進行遷移[4]。

(2) 遷移文件選擇與用戶請求結合，假設正在被訪問，且占用量高的文件fk，用ξi表示，那么文件占用量密度為式(5)

ξi=ei/li

(5)

其中，文件i的長度為li，第i的文件具有的占用量為ei。

假設定義云端存儲單元為遷移單元，接受遷出數據塊的存儲單元為接受單元，在接受單元的云端下行帶寬許可情況下，則有：

(1) 所有訪問數據塊bi的用戶請求為d合，則∪d合，d合?bi被發送到接收云端。

(2) 充分利用閑置帶寬，讀入bi的尾部數據bi-∪d合發送至接受單元；

(3) 出現新訪問文件fk的請求d新，或者未訪問數據塊bi的用戶，已經完成一個數據塊的訪問，則用戶請求將轉到bj，以此類推，相繼訪問其他數據塊，實現文件遷移的用戶請求復合。

(4) 遷移過程中，無論是否出現新用戶訪問，或者用戶請求超過bj，都要對數據塊bj遷移，原則為閑置帶寬分配固定帶寬S固，保證文件順利遷移。

其中，v是云端為用戶請求訪問fk分配帶寬，li為云端數據的單位長度。現有帶寬不能滿足實際需求，遷移單元附近用戶請求撤銷，釋放帶寬滿足遷徙需求。

(5) 文件遷移擁有充足帶寬，則要保持帶寬到遷移工作完成，或者新的數據塊用戶訪問文件。

復合用戶范圍可以對云端資源負載進行優化，并行用戶請求，又提高閑置帶寬利用率，減少文件遷移對資源的占用量。

2.3 文件接收

在消除存儲單元負載閑置的情況下，文件遷移給云端存儲帶來附加荷載，形成新的資源瓶頸，陷入“迭代”循環，導致云端資源占用量持續增加。為避免上述問題，要求目的存儲單元i具有低占用量Q低，并實現在接收數據塊bj后的相對占用量最小，如式(6)。

(6)

2.4 模型算法

輸入：云端存儲單元數為m，遷移文件數量為n；

云端系統：D={D1，D2…，D3}，Dj=(Lj，Sj，Qj)；其中，Qj為第j個存儲單元具有的相對占用量，

存儲文件:F={F1，F2…，F3}，Fi=(li，Qi);

訪問文件：fk為第k次訪問時所訪問文件；

輸出：云端負載平衡的所有操作；

步驟1：依據存儲單元(Dj，Sj)，判斷第j個存儲單元是否達到閾值，并觸發文件遷移操作；

步驟2：所有已觸發云端文件遷移的操作Dj，遷移訪問占有量密度最高的數據塊文件；

步驟3：選擇占有量適合的接受單元，進行文件遷移操作。

3 仿真實驗和分析

通過仿真實驗驗證基于云計算環境的電子文件遷移模型的時間優化下過，訪問請求為合成負載方式。以傳統磁盤冷卻法為比較對象，驗證試驗效果。

3.1 性能測試

表1 初始值設置

3.2 負載分析

訪問量對模型分析非常重要，但不能全面反映訪問有效率，所以采用x/y分布方式產生訪問序列，實現x%請求訪問y%文件[6]。假設文件ID為1-50，對于任意x/y參數請求，可以依據公式3，計算每個文件的訪問概率。本文通過改變文獻ID實現負載動態分析，以每100次訪問為周期ζ，對i文件訪問，則其動態負載為i=(i+ζ)/50%。

3.3 結果

連續對云端存儲進行10組模擬試驗，每組試驗符合3.1節的測試環境，隨機生成存儲單元和文件，按照3.2節的負載計算，生成文件訪問序列。對比傳統磁盤冷卻算法和無負載情況下的云端電子文件遷移，按照1 s、3 s、6 s、9 s的時間間隔的100次云端文件訪問請求，計算出平均處理時間和吞吐量。相對于冷卻算法的相對負載說，無平衡策略以初始云端存儲單元的5個文件為依托，云端存儲單元在任何條件下均不進行負載平衡。平均請求處理時間=請求運行總時間/訪問請求總數，比值越大云端處理能力越弱。平均吞吐量=單位時間內處理訪問次數/處理時間，比值越大云端占用量越低。不同時間間隔下的平均處理時間、平均等待時間的比值，如圖1所示。

圖1 不同模型下文件遷移處理時間

在不同負載情況下，云計算下的電子遷移模型優于傳統磁盤冷卻模型效果，不會增加云端負載量，節省資源占用量。

4 總結

本文提出體現文件訪問對云計算負載的文件遷移模型，給出適合云端存儲結構的遷移觸發函數，復合用戶訪問的遷移文件選擇、遷移過程實現。最后，構建符合上述要求模型，并進行模擬仿真實驗。相對于磁盤冷卻模型來說，云計算環境下負載平衡文件遷移模型，在處理時間、吞吐量、資源占用量方面更優，提高云端系統的相應性能。然而，在云計算處理速度、云端資源優化方面研究尚存在不足，有待于進一步研究和分析。