典型文献
基于LSM树的云存储数据差异性存储节能优化算法
文献摘要：
为解决因大数据环境不断扩大而导致的信息储存高功耗、低效率问题,提出一种基于LSM(Log Structured Merge)树的数据云储存节能优化算法.根据数据存储的数量、大小、网络带宽及链路长度等信息差异性特点,建立数据分片储存判定模型,计算数据在发送和接收时的时间延迟,对比既定参数判定是否需要分片储存.对需要分片储存的数据,通过时间延迟阈值明确在各个节点下所需的服务器功耗、静态功耗以及动态功耗,对平均功耗较大的数据实施分类传输,完成存储节能优化.仿真实验证明,采取所提方法后的云储存环境中冗余数据量明显减少,且处理稳定性较强,平均耗用低于设定阈值,整体算法性能较为优异.
文献关键词：
LSM树;网络带宽;链路长度;静态功耗;冗余数据
中图分类号：
作者姓名：
梁少林
作者机构：
四川文理学院数学学院,四川达州635000
文献出处：
引用格式：
[1]梁少林-.基于LSM树的云存储数据差异性存储节能优化算法)[J].吉林大学学报（信息科学版）,2022(02):282-287
A类：
B类：
LSM,云存储数据,节能优化,大数据环境,高功耗,低效率,效率问题,Log,Structured,Merge,据云,云储存,数据存储,网络带宽,链路长度,息差,分片,定模,算数,发送,时间延迟,既定,通过时间,服务器,静态功耗,动态功耗,类传,储存环境,冗余数据,数据量,耗用,算法性能
AB值：
0.442229
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