内容简介
云计算拓宽了用户可访问资源的范围，构建了一种以服务形式弹性、按需获取各类信息资源的架构，成为当前多种信息应用部署和扩展的坚实基础环境。云计算强化了面向服务计算的理念，其处理的对象被视为来自用户的各类数据，满足用户需求和实现资源利用效率的提高是云计算系统处理和优化管理各类数据的出发点。受到网络环境、资源分布情况、服务形态，以及模式等因素的影响，数据的优化管理和高效调度问题面临诸多挑战。在总结云计算中数据管理和优化调度成果的基础上，本文分别从数据的利用效率、各类环境因素的影响和物理节点失效等角度，重点考虑了运营成本最优化的问题，从数据管理和优化调度的角度进行了较深入的探讨，给出了基于热度的数据部署策略、部署节点性能的综合度量方法和应对节点失效的数据修复机制，并通过仿真和实验的方式进行了验证。成果将有利于云计算服务提供商在保证服务质量的前提下，实现运营成本的优化，具有较大的理论和现实意义。
AI简介
这是一本深入探讨云计算环境下数据资源管理与调度的专业书籍。本书首先对大数据的概念和技术挑战进行了详尽的阐述，揭示了在大数据的采集、存储、管理、分析等环节所面临的挑战，并提出了改进Hadoop架构设计的必要性。接着，本书详细介绍了云计算关键技术及其现状，包括云计算管理技术、虚拟化技术、云存储技术、分布式计算以及容错机制等方面，并探讨了这些技术在云计算中的应用和现状。
在探讨相关工作与问题描述时，本书深入分析了云计算和云存储的发展，以及大数据存储与管理的问题。提出了基于服务质量优化的任务调度策略，旨在提高云计算系统的服务质量和效率，以满足日益增长的大数据处理需求。本书还进一步探讨了数学模型在云计算领域的应用，包括任务调度、资源分配、服务质量优化等方面，并详细阐述了如何通过数学模型来优化云环境下的数据资源管理与调度。
本书的重点在于云计算环境下成本优化存储策略和服务质量优化的任务调度架构。在成本优化存储策略方面，本书提出了数据块热度、最小服务成本策略MCSB、成本矩阵调整因子以及自适应的数据节点内的存储数据块的最小服务成本策略AMCSB等概念和方法，有效降低了存储成本并提高了系统的服务性
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