面向云數(shù)據(jù)中心的虛擬機鏡像去重性能優(yōu)化方法研究.pdf

1、云數(shù)據(jù)中心規(guī)模的持續(xù)增長和虛擬機鏡像數(shù)量的急劇擴張，給云數(shù)據(jù)中心的存儲管理帶來嚴峻的挑戰(zhàn)。另外，海量的虛擬機鏡像中占有很高比重的重復(fù)數(shù)據(jù)，其消耗大量的存儲資源和占用大量的I/O開銷，極大的影響了云數(shù)據(jù)中心的性能。現(xiàn)有針對虛擬機鏡像去重方法雖然取得一定的成果，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)，對有時效性要求的海量鏡像備份場景并不適用。虛擬機鏡像文件大，之間具有高度相似性，以及不易修改等特點。針對海量的虛擬機鏡像去重備份場景，本文設(shè)計在傳統(tǒng)鏡像去重方法的基

2、礎(chǔ)上加上預(yù)處理性能優(yōu)化步驟。通過以上的優(yōu)化方法，不僅保證其去重率，且縮短其去重時間。
　　首先，針對云數(shù)據(jù)中心大量虛擬機鏡像備份過程的重復(fù)數(shù)據(jù)刪除存在的備份時長限制和目前傳統(tǒng)重刪技術(shù)存在的索引性能瓶頸等問題，提出一種基于鏡像相似性的改進去重優(yōu)化方法(ISGA)。該方法著眼于海量虛擬機鏡像備份場景，從提高系統(tǒng)整體性能的目標出發(fā)，在充分保證一定重刪率的基礎(chǔ)上，通過基于鏡像隨機抽樣來減少抽樣范圍，從而降低指紋索引查找比對的范圍和次數(shù);然

3、后利用鏡像之間的相似性對抽樣的樣本鏡像塊計算指紋，并通過相同指紋數(shù)確定其相似程度，對相似度達到閾值的鏡像歸為一組;最終形成多個相似的鏡像組，再在鏡像組內(nèi)進行去重的過程。經(jīng)過以上預(yù)處理，減少去重過程中的索引范圍，減少了去重的時間，提高了備份效率，特別適用于海量虛擬機鏡像的快速備份去重場景中。
　　其次，雖然以上預(yù)處理減少了去重備份時間，同時也降低了去重率。另外預(yù)處理仍不能解決傳統(tǒng)的重刪系統(tǒng)受到磁盤瓶頸限制的問題。所以本文對經(jīng)過預(yù)處理

4、后的相似鏡像組，在進行傳統(tǒng)指紋檢索前引入基于布隆過濾器的虛擬機鏡像去重性能優(yōu)化算法。算法改進的布隆過濾器對數(shù)據(jù)分塊的哈希指紋進行快速判斷和過濾。通過以上操作能夠減少對指紋庫的訪問操作，解決硬盤性能瓶頸的問題，可以最大限度的提高重復(fù)數(shù)據(jù)刪除率。
　　綜上所述，本文利用鏡像相似性和局部性的特點，較好的解決鏡像備份去重過程的索引瓶頸和磁盤瓶頸問題，在加快指紋搜索時間的同時，還保證了去重率，提高鏡像備份去重系統(tǒng)的整體性能。實驗結(jié)果表明:與