Resumen

En todos los ámbitos de la vida real abunda la información, que a menudo se registra como datos digitales en sistemas informáticos y se trata como una especie de recurso cada vez más importante. Su creciente crecimiento en volumen provoca grandes dificultades tanto de almacenamiento como de análisis. El almacenamiento masivo de datos en entornos de nube tiene importantes repercusiones en la calidad de servicio (QoS) de los sistemas, lo que se está convirtiendo en un problema cada vez más difícil. En este trabajo, proponemos un modelo de optimización multiobjetivo para el almacenamiento fiable de datos en nubes mediante la consideración simultánea del coste y la fiabilidad del servicio de almacenamiento. En el modelo propuesto, se analiza el coste total compuesto por el coste de ocupación del espacio de almacenamiento, el coste de migración de datos y el coste de comunicación. De acuerdo con el análisis del proceso de almacenamiento, la fiabilidad de la transmisión, la estabilidad del equipo y la fiabilidad del software se tienen en cuenta en la evaluación de la fiabilidad del almacenamiento. Para resolver el modelo multiobjetivo propuesto, se diseña un algoritmo de Optimización de Enjambre de Partículas Multiobjetivo Restringido (CMPSO). Por último, se diseñan experimentos para validar el modelo propuesto y su algoritmo PSO de solución. En los experimentos, el modelo propuesto se prueba en cooperación con 3 estrategias de almacenamiento. Los resultados experimentales demuestran que el modelo propuesto es positivo y eficaz. Los resultados experimentales también demuestran que el modelo propuesto puede funcionar mucho mejor en alianza con métodos adecuados de división de archivos.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Información; almacenamiento de datos; entornos en nube; fiabilidad; coste; optimización multiobjetivo.
• Keywords:Information; data storage; cloud environments; reliability; cost; multiobjective optimization