基于数据差异的CDP邻近时间点恢复

块级CDP系统无法提供有明确语义信息的可恢复时间点,用户难免需执行多次恢复才能获得有效数据。若对每次恢复都使用传统算法,会耗费大量时间与开销。目标时间点相邻较近的两次恢复,其有效数据间存在少量差异。将邻近时间点恢复划分为4种类型,给出一种用"位表"标记差异数据块、把多余数据剔除、缺少数据写入的"差异算法"。原型实验表明,该算法能够提供正确的邻近时间点恢复,其效率优于传统算法,且差异数据量更小,效率更高。

一种低恢复时间低存储空间的块级连续数据保护机制

随着数据的爆炸性增长以及重要性的不断提高,连续数据保护(CDP)已经成为一种重要的数据保护手段。文章通过研究分析传统CDP以及TRAP等现有连续数据保护机制的优缺点,提出了一种改进的块级连续数据保护机制——LRLS。LRLS按照一定的时间间隔,将TRAP中随时间不断增长日志链打断,生成多条子日志链,并在日志存储中保存每个数据块的最新快照,有效解决了TRAP机制对系统性能影响大、恢复时间长以及传统方案存储空间开销大等问题。形式化模型分析以及实验结果表明,LRLS机制具有数据恢复效率高、存储空间开销低以及对系统性能影响小等优点。

基于数据差异的连续数据保护恢复算法

连续数据保护系统在进行数据恢复时,首要任务是从历史时刻中快速识别出可恢复时刻点,总恢复时间通常与恢复时刻点识别过程中所检测的历史数据版本成正比.然而,基本数据恢复方法的恢复效率低,无法适应现代存储系统对可用性和可靠性的要求,恢复时间和数据损失之间的矛盾日益突出.通过对邻近算法的改进和完善,提出了一种支持多间隙复杂情况的恢复算法——RM-CBDD.RM-CBDD通过分析并消除恢复起止时刻之间两种类型的差异数据实现恢复.实验结果表明,在多间隙复杂情况下,RM-CBDD算法的恢复效率明显优于基本方法和WDRS算法,有效降低了二分探查最佳恢复时刻点的时间开销.

基于连续数据保护的多策略数据恢复机制

连续数据保护技术在备份连续变化的历史数据时有增量数据和原数据2种选择。提出一种连续数据保护系统,采用将原数据持续备份到存储体中的备份方式,并在此基础上实现一种基于位表优化的数据恢复机制来实现任意时间点的快速恢复。同时给出2种数据恢复策略来最大程度保证恢复数据的可用性。原型实验表明,该数据恢复机制可以将被保护磁盘快速恢复到正确的状态。

一种基于选择性初始备份和逆向恢复机制的CDP系统

首先提出了一种选择性初始备份机制,解决了已有块级持续数据保护(CDP)系统在建立初始备份时因为镜像了目标卷的空白扇区而占用了过多存储空间的问题。还提出了一种逆向数据恢复机制,使得CDP系统在数据恢复时,无需从初始备份开始按时间顺序重做日志直到恢复时间点,而是直接从当前时刻往前逐渐把数据的状态还原到恢复时间点。逆向恢复具有更短的恢复时间和更高的效率。

基于结构方程分析重症肺炎患儿创伤后成长的影响因素

目的 借助结构方程,分析重症肺炎患儿创伤后成长的影响因素。方法 采用便利取样方法,纳入2020年5月至2022年5月许昌市中心医院儿科重症监护室(PICU)收治的重症肺炎患儿,于患儿病情稳定时,采用自制的一般资料调查问卷调查患儿入院时一般资料;于患儿出院时,采用创伤后成长评定量表(PTGI)、心理危机三维评估量表(TAF)、家庭亲密度量表(APGAR)分别评估患儿创伤后成长水平、心理危机及家庭亲密度,通过主要观察变量构建结构方程模型,分析影响重症肺炎患儿创伤后成长的因素。结果 本次共发放调查问卷86份,回收有效问卷84份,有效回收率为97.67%。多元线性回归分析,病情危重、心理危机低水平、家庭亲密度一般是重症肺炎患儿创伤后成长水平低的影响因素(P<0.05)。构建结构方程模型,对重症肺炎患儿PTGI评分影响最大的是心理危机(总效应-4.412),其次为病情程度(总效应-2.258),最后为家庭亲密度(总效应-1.737)。结论 基于结构方程分析,病情危重、心理危机低水平、家庭亲密度一般是重症肺炎患儿创伤后成长水平低的影响因素。