DMM-Storm：一种基于Storm的数据迁移节能策略

"基于Storm平台的数据迁移合并节能策略" 本文主要探讨了在处理大数据时，针对Apache Storm平台存在的效率低下和高能耗问题，提出了一种名为DMM-Storm的节能策略。Storm是一个实时计算系统，常用于处理大规模数据流。在大数据处理中，Storm的拓扑结构和工作方式可能导致资源浪费和能源消耗增加。 首先，作者分析了Storm的基本框架和拓扑结构，这包括其分布式特性、任务调度和数据处理流程。基于这些理解，他们构建了资源约束模型，这是一个评估系统资源使用情况的框架，旨在确保数据处理过程中不会超出节点的处理能力。该模型有助于防止过度分配资源，从而降低不必要的能耗。 接着，研究者提出了最优线程数据重组原则，这是为了优化数据处理过程中的线程分配。在Storm中，线程是处理数据的基本单元，通过智能地重组线程和数据流，可以提高处理效率，减少能量浪费。数据迁移合并算法就是根据这一原则设计的，它能够找出最佳的数据移动路径，使得数据在不同节点间高效流动，同时减少迁移过程中的能源损耗。 此外，文章还提出了节点降压原则，这是通过调整工作节点的电压来进一步节能。节点降压算法考虑了电压降低对系统性能的影响，寻找在保证正常运行的同时能尽可能减少能耗的电压水平。这种策略可以有效降低设备功耗，延长硬件寿命，同时减少数据中心的冷却成本。 实验结果显示，DMM-Storm策略在保持集群性能稳定的情况下，成功实现了能耗的显著降低。相比于传统的节能策略，DMM-Storm展示了更好的能源效率，为大数据处理提供了更加绿色和可持续的解决方案。这一策略对于面临能源效率挑战的大规模数据处理环境具有重要的实践意义，特别是在云计算和物联网(IoT)等高能耗领域。 关键词：大数据，Storm，资源约束，数据迁移，能耗 中图分类号：TP311，表示这是计算机科学技术领域关于信息处理技术的文章。 文献标识码：A，表明这是一篇原创性的科研论文。 doi: 10.11959/j.issn.1000−436x.2019226 是文章的数字对象标识符，用于唯一识别这篇学术出版物。