一种面向虚拟化软件流式加载的预取机制的研究与实现

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发表于 2023-10-10 22:27:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
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雅宝题库答案
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雅宝题库解析:
    近年来,随着大规模的可伸缩云计算环境的兴起,通过流式加载的方式提供虚拟化软件的网络化、服务化使用已经成为一种新的趋势。在这种新型的软件使用模式下,应用程序无需完全安装,只需要部分程序片段便能够在计算机上运行。然而,现有的虚拟化软件的流式加载执行方式同样会带来新的不足:存在数据的访问延迟题目,从而影响用户的体验。这种数据的访问延迟是由基于网络的流式加载执行方式的特点造成的,包括:连接延迟、请求延迟和网络延迟。其中最主要的是请求延迟。请求延迟是指在建立连接后,完成数据传输所花费的时间。数据预取是减小请求延迟的有效手段。在这样的背景下,本文以N-Gram自然语言处理模型和数据挖掘技术为基础,设计并实现了一种面向虚拟化软件流式加载的预取机制。该预取机制能够对软件将来发生的数据访问进行预测,在真正访问之前提前下载并缓存到本地磁盘,屏蔽了虚拟化软件的数据单元从服务器至客户端的传输时间,从而减少了用户感知的数据访问延迟,为虚拟化软件的流式加载提供了更为顺畅的用户体验。    本文首先分析了面向虚拟化软件流式加载的预取机制的理论依据,明确了系统的功能需求和设计目标;然后从建立有效预测模型和缩短数据访问延迟两个方面出发,给出了面向虚拟化软件流式加载的预取机制的设计,并详细讨论了系统中若干关键技术和核心模块的实现细节;最后通过实验对该预取机制的性能进行了验证。实验数据表明,对于选择的用例虚拟化软件,该预取机制的命中率在40%至80%之间,相应的软件阻塞停顿时间也减少了10%至60%。    本文设计的面向虚拟化软流式加载的预取机制具有以下特点:1、通过对日志进行序列化预处理,降低了数据挖掘引擎的处理难度;2、动态迭代的预取规则挖掘方法,节省了服务器的计算资源;3、有效的预取算法,在减少了数据访问延迟的同时保证了数据的高命中率。





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