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通过大量的实验分析发现:在云桌面场景下,数据拥有者之间的工作相关度越大,则该用户之间存在重复数据的概率越大.基于该实验结果,提出了用户感知的重复数据删除算法.该算法打破了数据空间局部性特征的限制,实现了以用户为单位的更粗粒度的查重计算,可以在不影响重删率的前提下,减少5~10倍常驻内存指纹的数量,并可将每次查重计算的指纹检索范围控制在一个常数范围内,不随数据总量的增加而线性增加,从而有效避免了因为数据总量增加而导致内存不足的问题.除此之外,该算法还能根据存储系统的负载情况自动调整重复指纹检索范围,在性能与重删率之间加以平衡,从而更好地满足主存储场景的需要.原型验证表明,该算法可以很好地解决云计算场景下海量数据的重复数据删除性能问题.与OpenDedup算法相比,当数据指纹总量超出内存可用空间时,该算法可以表现出巨大的优势,减少200%以上的读磁盘操作,响应速度提升3倍以上. 相似文献
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针对移动Ad Hoc网络终端能量资源受限对全网路由的影响,提出了一种基于上下文认知的高能效多径Ad Hoc网络路由算法.该算法面向Ad Hoc网络环境综合考虑节点的能耗、传输路径的能耗和多径路由选择等要素.经过NS2仿真实验并且与其他相关路由算法进行比较,结果表明在相同的实验环境下,该路由算法能够有效地节约能量,降低了端到端的时延,提高网络的吞吐量. 相似文献
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