基于改进的模糊时间序列预测模型的HDFS副本选择策略

随着公安机关大数据计算和警务云平台的建设、推广,云存储改变了以往数据本地存储和处理的传统模式,能够通过网络根据需求快捷访问计算与存储等服务。为了满足云存储系统的动态性、复杂性以及实时性的要求,本文提出了基于改进的模糊时间序列预测模型的HDFS副本选择策略。对模糊时间序列预测模型进行改进,利用改进后的模糊时间序列预测模型对副本读取时间进行预测,并在hadoop平台的数据访问实验,证明了改进后的模糊时间序列预测模型相比于经典模型能够较好地刻画云存储数据副本读取时间的变化,并在数据访问耗时方面有明显的性能提升。