[发明专利]移动边缘计算中副本的动态一致性维护方法

说明书

本发明公开了一种移动边缘计算中副本的动态一致性维护方法，包括以下步骤：S1根据副本的放置情况，建立节点‑副本超图模型；S2依据维护副本一致性的需求，选取副本的属性特征，获取副本数据集；S3对副本数据集作标准化处理并为数据集属性分配权重，得到待划分的副本数据集；S4采用改进的聚类算法，将副本数据集划分成三种一致性级别；S5利用超图划分的方法，根据结点‑副本超图模型和上一步的划分结果，动态地调整副本的存储位置，完善副本的动态一致性维护。本发明增加副本的一致性划分级别，更大程度地满足了用户的需求；使用改进的聚类算法，提高了一致性级别划分的准确性；使用超图划分动态地调整副本的存储位置，提高了系统的整体性能。

技术领域

本发明属于移动边缘计算云存储安全领域，特别是涉及一种移动边缘计算中副本的动态一致性维护方法。

背景技术

随着5G技术和物联网的发展，大量的用户数据需要高性能的存储技术，各类复杂的计算任务需要在短时间内得到及时的响应，传统的云计算网络架构已难以满足这些需求，而移动边缘计算在靠近网络边缘的地方提供了强大的数据存储和处理能力。作为移动边缘计算关键技术之一的副本技术也面临着新的挑战，副本技术即数据复制技术，是分布式系统中一种常用且非常重要的数据管理机制，通过副本技术来增加文件的可用性和可靠性。在边缘节点上分配副本不仅可以确保数据可靠性、数据可用性和网络带宽利用率，还可以缩短传输延迟和提高服务质量。但副本技术的提出也相应产生了副本管理上的问题，比如对同一文件的不同副本进行频繁的读写等操作所带来的副本不一致的问题，这也是云计算和移动边缘计算中文件副本比较热门的研究课题。副本的一致性研究致力于解决多个文件副本的数据同步问题，其中应用最广泛的是强一致性、最终一致性和弱一致性维护策略。强一致性要求在修改文件的副本时，需要更新其文件对应的所有副本，保证用户每次获得的数据都是最新的，但操作成本高，会降低系统的可用性和性能；最终一致性不保证在任意时刻同一文件的副本内容是相同的，定义了不一致窗口，在这个窗口的范围内，允许文件副本出现不一致的情况，但是同一文件的副本总是在向同样的状态变化；弱一致性不保证每次获得的数据是最新的，系统在数据成功写入文件副本之后，不承诺立即可以得到最新写入的值，也不会具体承诺多久之后可以读到，因此弱一致性的操作成本低，但是其系统的一致性水平较低。根据副本的状态对其进行动态一致性级别划分，将所有副本划分成强一致性、弱一致性和最终一致性这三种一致性维护策略，既可以满足用户需求，又可以降低系统维护副本一致性的成本。

传统的动态一致性划分在划分种类、副本特征、划分方法这三个方面还没有被彻底探索，在进行一致性级别划分的同时，副本的动态组织也很少有人研究。副本的动态组织是和副本的动态一致性级别划分同时进行的，可以通过副本的动态组织来动态调整副本的位置，提高动态一致性维护策略的性能。

发明内容

本发明旨在解决现有技术中存在的问题，提出了一种提高副本一致性级别划分的准确度，同时提高系统维护副本一致性性能的移动边缘计算中副本的动态一致性维护方法。

为此，本发明采用的技术方案是：移动边缘计算中副本的动态一致性维护方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，获取副本的放置数据，构建节点-副本超图模型和关系矩阵，将三种一致性维护方式平均分配给所有的文件副本，所述三种一致性维护方式包括强一致性、弱一致性和最终一致性；

S2，获取副本数据集，副本数据以五元组(cread,cwrite,rtime,wcost,diff) 表示，其中，cread,cwrite,rtime,wcost,diff依次代表读频率、写频率、响应时间、写开销、过期程度，提取其中cread,cwrite,rtime,wcost,diff属性数据，得到一个M×5的副本数据集矩阵C_f；

S3，标准化处理步骤S2得到的副本数据集矩阵C_f，并为C_f中的属性分配权重得到待划分副本数据矩阵T_m；