多云环境下多目标需求的数据放置系统设计与实现文献综述

1. 文献综述（或调研报告）：

3.1 前言

多云存储是指将多个云存储服务整合成一个统一的存储结构，将用户数据冗余存储在多个云存储服务器中，它具有云存储的高容量、高性能、高可用、低成本等优点，数据的存储和维护都在云端执行，用户只需通过网络就能对数据进行传输管理，而不需要关心复杂的硬件操作，拥有极大的便捷性。同时解决了单云存储中可能出现的单点故障造成的数据问题和供应商锁定问题，使数据拥有更低的成本和更高的容错级别，会是未来云计算一大主力发展方向。许多研究工作也围绕着多云存储展开，从多云存储流程中的数据分块，冗余保障，数据放置三个过程设计不同的模型和算法用以优化数据放置或是针对性解决某个问题。本文目的实现一个多云环境下多目标需求的数据放置系统，从功能和性能两个方面着手，实现基于多云存储的多目标需求的数据放置算法，能根据用户提出的多方面需求构建模型，求出平衡的最优解。

3.2 正文

3.2.1多云存储

随着大数据和移动互联网的发展，系统和应用程序对底层系统的存储和计算能力要求不断提高。面对每天产生的大量数据，组织，国有企业，大中型企业不得不花费大量的人力物力财力去建立自己的数据中心。但对于小型企业和短时用户来说，是难以支付建立数据中心的耗费的。云存储应运而生。

云存储是在分布式处理（distributed computing）、并行处理（parallel computing）和网格计算（grid computing）等基础上进一步发展的产物，包括网络，云服务器，软件等多个部分，这些部分在逻辑上构成了一个有机的整体，它们各自分工、共同协作，构成一个“超级计算机”，可以快速地处理海量的数据。因此，云存储能很好地满足用户高容量、高性能、高可用、低成本的需求，也出现了Amazon S3，Ali OSS，Microsoft Azure等云存储服务。如今，随着网络带宽和移动网络的普及，越来越多的个人用户和小型企业也开始选择将本地的数据迁移到云端服务器上。

图 1 云存储架构

多云存储（multi-cloud Storage）是目前需要存放大量数据的组织企业使用的云存储方式，是指将各种类型和品牌的云产品部署在一起，整合成一个统一的存储架构体系。多云存储是针对单云存储的弊端产生的。单云存储是仅仅依靠于一个单独的云存储提供商的云存储，但在现今的应用需求中并不那么适用。首先，单个云存储服务的服务质量并不十分可靠，可能出现临时性故障，导致数据出错或丢失。据2012年6月的报道，由于电力问题导致亚马逊的服务无法使用，导致数据丢失和出错，甚至导致众多公司倒闭，造成巨大的经济损失。2018年6月27日，阿里云出现故障，在一个小时内天猫、蚂蚁金服、飞猪等业务停滞，产业相关服务也受到波及。其次，单云存储要面对供应商锁定问题（vendor lock-in problem），即用户对单个云存储服务过于依赖，导致数据迁移代价过高的问题。由于目前各云存储服务商接口不尽相同，缺少统一的标准，代码移植困难，并且数据量庞大，数据迁移产生的读写流量导致迁移代价过于昂贵。而在多云存储中，系统会将用户存储的数据分布到各个云存储服务商中，减少对单个云的依赖，增加灵活性，减少发生数据故障的问题。多云存储能有效地避免供应商锁定问题，提高云存储的容错性，获得更高的服务可用性。

图 2 多云存储

3.2.2数据放置