分布式数据库中数据分配策略及费用分析研究

在分布式数据库系统的设计中，数据的分配问题直接影响着系统的性能。本文论述了分布式数据库中的３种数据分配策略，并通过实例对各种数据分配方法进行了分析与比较。

基于分配优先级的虚拟资源调度模型

分析虚拟资源调度策略在降低共享物理资源用户发起侧信道攻击可能性的同时,忽视了网络资源收益与用户安全需求的问题,提出一种基于分配优先级的虚拟资源调度模型。建立三层资源调度结构;量化用户安全与资源需求,综合排序生成虚拟资源分配优先级;以移动虚拟运营商收益建立模型。实验结果表明,相较当前资源调度模型,该模型能够提高虚拟运营商收益,兼顾用户安全需求和优质用户资源需要,增加恶意用户侧信道攻击的成本。

云计算环境下数据安全存储的初始划分与分配策略研究

数据资源存储是云计算提供的一项基本服务,其安全性、可用性和可靠性受到普遍关注。传统云数据存储策略多针对系统的存储效率与负载均衡进行研究,无法规避用户数据存储位置的安全风险。为此,论文根据云环境中数据完整泄露的最低概率,建立了数据分片的数量标准对其进行range分片;然后将T-color思想与贪心算法结合,提出SA-Greedy(secure automatic greedy)数据分配策略,确定数据片段的物理实际存储结点,进一步提升数据存储的安全性。实验表明,该初始数据资源分布策略在保障了存储位置安全性的同时,有负载均衡、执行耗时短、检索效率高等优点。

基于非冗余分配的分布式数据分配策略

随着数据库技术的广泛应用和全面发展,如何提高系统性能已成为一个重要的研究课题。在提高系统性能这一过程中,降低各个站点上发生的各种事务的总代价,以减小成本和消耗,是必须进行深入探索的研究方向。对分布式数据库系统来说,事务的主要代价发生在站点间的数据传输过程中。数据分配的应有之义是生成一个合适的分配方案,并依此将数据段分配到每个站点,以最小化每个事务产生的数据传输量。因此,对数据分配策略的选用,将从进程上深刻影响分布式数据库的性能。从传统角度来看,将x个数据段分配给y个站点是一个NP完全问题,使用常规的穷举法必然会花费大量时间,造成资源上的浪费。因此,有必要根据数据库、应用程序、站点和网络等特定统计信息以及成本公式,制定并使用适当的分配策略。文章通过成本优化方法研究了数据分配问题,通过多组实验对非冗余式的分布式数据分配策略进行了证实。经过对比验证,该分配策略在每个实验中相比于已有的分配策略或其他可能的思路,都有较明显的优势。

考虑受益性的固定成本分摊DEA纳什讨价还价模型

研究了固定成本在决策单元间的分摊问题.假设已知固定成本投入前后两个连续周期内的决策单元投入/产出,将待分摊的固定成本均等计入决策单元的各项投入要素中.以此假设为建模前提,首先给出考虑分摊固定成本的决策单元超CCR有效性评价模型;继而构建决策单元相对受益识别模型,它面向投入产出的要素变化量和分摊的固定成本;在此基础上提出了同时考虑决策单元有效性和受益性的基于DEA纳什讨价还价合作博弈理论的固定成本分摊模型.算例分析结果表明本文提出的固定成本分摊方法是可行且可接受的.

基于随机演化博弈的医疗数据共享协调机制研究

【目的/意义】面对当前医疗数据共享存在的基本原则要素缺乏、动力不足以及隐私安全风险难以保障等问题,构建医疗数据共享的协调机制,以提升健康医疗数据的开放治理水平。【方法/过程】本文考虑外部环境的不确定性,基于医疗机构、技术支撑企业和政府参与的医疗数据共享策略选择,构建主体成本分摊和利益分配的随机演化博弈模型,并通过数据仿真对博弈主体的策略演化进行分析。【结果/结论】研究结果表明:技术支撑企业是促进医疗数据共享的关键主体,其策略选择易受到初始概率、建设费用承担比例、隐私安全问题承担比例、收益分享比例及随机扰动等因素的影响;医疗机构、政府共同参与导致的额外成本效应增加会提高双方参与合作的积极性;技术支撑企业是否参与医疗数据共享建设的费用承担对医疗机构策略选择会产生差异性的影响;效益差距及隐私安全问题的承担比例会影响到医疗机构的策略方向选择。【创新/局限】本文的创新性在于将演化博弈与随机过程相结合,为不确定性环境下医疗机构、技术支撑企业和政府共享协调机制的研究提供新的解决思路,但未考虑其他医疗数据主体和更全面的影响因素,以及尚未找到多数据的处理方式,后续可对此进行进一步探讨。