基于Kalman算法的大数据存储架构可扩展性优化算法
网络安全与数据治理 11期
韩镇阳，张磊，任冬
（武警陕西省总队，陕西西安710116）
摘要： 为了优化大数据存储架构可扩展性能，提高大数据架构资源利用率，通过引入Kalman算法设计了一种大数据存储架构可扩展性优化算法。首先，综合考虑大数据存储架构与多核环境内存布局之间的兼容性，设计架构内存布局。其次，设计分布式共享内存协议，确保各个进程在访问共享内存时能够正确地协同工作，提高存储架构的容错性。在此基础上，利用Kalman算法，动态调整存储节点的负载，进而优化大数据存储架构，以提高其可扩展性。实验结果表明，应用该算法后，大数据存储架构的资源利用率始终高于对照组，均达到了96%以上，最高达到了98%，架构可扩展性优化效果显著，服务器资源利用更充分，大规模数据处理更高效。
中图分类号：TP311
文献标识码：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.11.005
引用格式：韩镇阳，张磊，任冬.基于Kalman算法的大数据存储架构可扩展性优化算法［J］.网络安全与数据治理，2023，42（11）：25-28.
文献标识码：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.11.005
引用格式：韩镇阳，张磊，任冬.基于Kalman算法的大数据存储架构可扩展性优化算法［J］.网络安全与数据治理，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
大数据存储架构是指在存储、处理和分析大规模数据时所采用的技术架构。从广义角度分析，大数据存储架构是用于提取和处理海量数据并针对业务目的进行分析整理的整体系统，可视作基于机构业务需求的大数据解决方案的蓝图［1］。大数据存储架构通常包括以下几个主要组成部分：数据存储层、数据处理层、数据分析层和数据可视化层。随着大数据时代的来临，信息资源数据的体量越来越庞大，大数据存储架构面临着巨大的挑战［2］。传统的大数据存储架构通常采用中央式存储方式，这种方式在处理大规模数据时存在着很多局限性，例如可扩展性差、容错能力低等问题［3］。为了应对挑战，研究者们提出了大数据存储架构可扩展性优化算法，对大数据存储架构进行优化，以提高其性能和可扩展性。当前，传统的大数据存储架构可扩展性优化算法在实际应用中以批处理为主，缺乏实时的支撑。面对需要快速响应和处理的应用场景，如实时分析、实时推荐等，仍然存在缺陷，且对业务支撑的灵活度效果不佳［4］。
Kalman算法是一种优秀的估计算法，它具有很好的自适应性和鲁棒性，能够对复杂系统进行准确的估计和预测［5］。在大数据存储架构中，Kalman算法可以用于数据的优化和预测，采用分布式存储方式，通过将数据分散到多个节点上进行存储和处理，提高数据的可扩展性和容错能力，提高数据存储和处理的效率。基于此，本文引入Kalman算法来开展大数据存储架构可扩展性优化算法研究。
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作者信息：
韩镇阳，张磊，任冬
（武警陕西省总队，陕西西安710116）
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