IM-Dedup：DWSN中基于去重的高效图像管理系统

本文主要探讨了在分布式无线传感器网络（DWSNs）背景下，针对云计算环境中虚拟机映像管理和重复数据问题提出的一种创新解决方案——IM-Dedup。在云计算的基础设施即服务（IAAS）模型中，虚拟机（VM）的映像存储和网络传输效率是关键挑战。由于大量的数据收集和存储需求，传统的映像格式如VMware VMDK、VDI、QEMU写入时复制2（QCOW2）和RAW等占用大量存储空间，并且传输重复数据块会增加网络负担。 IM-Dedup系统的核心思想是基于重复数据删除（Deduplication）技术来优化存储和传输效率。系统首先通过静态分块（SC）策略将图像文件拆分成小数据块，这有助于识别和消除数据块中的冗余。不同于传统的指纹预传输技术，IM-Dedup避免在网络传输阶段传输重复数据，而是集中处理这些重复，从而节省带宽和网络资源。 在系统实现层面，IM-Dedup利用内核模式文件系统（Kernel Mode File System，KMFS）在映像存储服务器上部署，该模式下文件系统的性能更高，更利于实时数据处理。这样，当多个虚拟机映像中包含相同的数据块时，只需在一个地方存储原始版本，其他地方则引用这个共享块，显著降低了存储空间的需求。 实验结果显示，IM-Dedup系统显著提高了存储效率，将虚拟机映像的存储使用率减少了80%，并且在传输方面节省了至少30%的时间。这对于资源有限的DWSNs以及整体云计算环境来说，具有重要的实际意义和经济效益。 此外，文章还强调了对虚拟机映像格式选择的研究，指出在满足性能和兼容性要求的情况下，IM-Dedup系统更倾向于VMDK、VDI、QCOW2和RAW等格式，因为它们能够与IM-Dedup的技术优势相结合，进一步提高性能和减少管理复杂性。 IM-Dedup系统是分布式无线传感器网络和云计算领域的一项重要研究，它通过有效的重复数据删除策略，优化了存储和传输效率，对于提升云计算环境下的资源利用率和降低成本提供了新的思路和实践案例。