文件名称：云计算中具有重复数据删除感知的异构数据存储管理-研究论文
文件大小：329KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-30 00:40:15
Data deduplication delta
云计算极大地方便了信息供应商，他们*向云提供他们的信息，而不是将他们的敏感信息透露给外部各方，并且希望拥有可靠凭据的用户能够访问这些信息。 由于全球数字信息的爆炸式增长，开启了大信息时代，知识减少在存储系统中变得更加重要。 总的来说，大规模信息减少面临的首要挑战甚至可能是由于最大限度地观察和消除主题，该主题有效地利用现有的重复邻接信息在基于绝对备份/归档存储系统的重复信息删除中进行非常经济的相似性检测。 DARE 背后最重要的创建是使用一个问题，决定基于重复接近度的绝对相似性检测 (DupAdj)，通过考虑任何两个信息块相似 重复接近度主要基于完全相似性检测 (DupAdj)，通过考虑任何 2 个数据块是相似的相似的，如果它们的各个相邻信息块在整个重复数据删除系统中都是重复的，那么关联可以通过关联改进的超特征方法来提高相似度检测效率。 我们的实验结果支持真实世界和人工备份数据集表明，DARE 完全消耗了标准超级特征方法所需的计算和分类开销的 1/4 和 1/2，而检测则增加了 2-10% 的额外冗余并实现了成功输出，通过利用现有的重复接近度知识进行相似性检测并找到超特征方法的最佳点。