基于Kalman算法的大數據存儲架構可擴展性優化算法
網絡安全與數據治理 11期
韓鎮陽，張磊，任冬
（武警陜西省總隊，陜西西安710116）
摘要： 為了優化大數據存儲架構可擴展性能，提高大數據架構資源利用率，通過引入Kalman算法設計了一種大數據存儲架構可擴展性優化算法。首先，綜合考慮大數據存儲架構與多核環境內存布局之間的兼容性，設計架構內存布局。其次，設計分布式共享內存協議，確保各個進程在訪問共享內存時能夠正確地協同工作，提高存儲架構的容錯性。在此基礎上，利用Kalman算法，動態調整存儲節點的負載，進而優化大數據存儲架構，以提高其可擴展性。實驗結果表明，應用該算法后，大數據存儲架構的資源利用率始終高于對照組，均達到了96%以上，最高達到了98%，架構可擴展性優化效果顯著，服務器資源利用更充分，大規模數據處理更高效。
中圖分類號：TP311
文獻標識碼：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.11.005
引用格式：韓鎮陽，張磊，任冬.基于Kalman算法的大數據存儲架構可擴展性優化算法［J］.網絡安全與數據治理，2023，42（11）：25-28.
文獻標識碼：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.11.005
引用格式：韓鎮陽，張磊，任冬.基于Kalman算法的大數據存儲架構可擴展性優化算法［J］.網絡安全與數據治理，2023，42（11）：25-28.
A scalability optimization algorithm for big data storage architecture based on Kalman algorithm
Han Zhenyang, Zhang Lei, Ren Dong
(Shanxi Provincial Corps of the Chinese People′s Armed Police Force, Xi′an 710116,China)
Abstract： In order to optimize the scalability performance of big data storage architecture and improve the resource utilization of big data architecture, a Kalman algorithm was introduced to design a scalability optimization algorithm for big data storage architecture. Firstly, considering the compatibility between big data storage architecture and multi core environment memory layout, design the architecture memory layout. Secondly, design a distributed shared memory protocol to ensure that various processes can work together correctly when accessing shared memory, and improve the fault tolerance of the storage architecture. On this basis, the Kalman algorithm is used to dynamically adjust the load of storage nodes and optimize the big data storage architecture to improve its scalability. The experimental results show that the resource utilization rate of the big data storage architecture is consistently higher than that of the control group, reaching over 96%, with a maximum of 98%. The scalability optimization effect of the architecture is significant, and the utilization of server resources is more sufficient, enabling more efficient processing of large-scale data.
Key words : Kalman algorithm; big data storage architecture; scalability optimization; shared memory protocol; node load
0引言
大數據存儲架構是指在存儲、處理和分析大規模數據時所采用的技術架構。從廣義角度分析，大數據存儲架構是用于提取和處理海量數據并針對業務目的進行分析整理的整體系統，可視作基于機構業務需求的大數據解決方案的藍圖［1］。大數據存儲架構通常包括以下幾個主要組成部分：數據存儲層、數據處理層、數據分析層和數據可視化層。隨著大數據時代的來臨，信息資源數據的體量越來越龐大，大數據存儲架構面臨著巨大的挑戰［2］。傳統的大數據存儲架構通常采用中央式存儲方式，這種方式在處理大規模數據時存在著很多局限性，例如可擴展性差、容錯能力低等問題［3］。為了應對挑戰，研究者們提出了大數據存儲架構可擴展性優化算法，對大數據存儲架構進行優化，以提高其性能和可擴展性。當前，傳統的大數據存儲架構可擴展性優化算法在實際應用中以批處理為主，缺乏實時的支撐。面對需要快速響應和處理的應用場景，如實時分析、實時推薦等，仍然存在缺陷，且對業務支撐的靈活度效果不佳［4］。
Kalman算法是一種優秀的估計算法，它具有很好的自適應性和魯棒性，能夠對復雜系統進行準確的估計和預測［5］。在大數據存儲架構中，Kalman算法可以用于數據的優化和預測，采用分布式存儲方式，通過將數據分散到多個節點上進行存儲和處理，提高數據的可擴展性和容錯能力，提高數據存儲和處理的效率。基于此，本文引入Kalman算法來開展大數據存儲架構可擴展性優化算法研究。
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作者信息：
韓鎮陽，張磊，任冬
（武警陜西省總隊，陜西西安710116）
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