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Improved Optimization for Data Disaster Recovery System over Low-Bandwidth Networks

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Database Theory and Application 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.5 (2014.10)바로가기
  • 페이지
    pp.1-16
  • 저자
    Jian Wan, Xiaolong Hong, Jinlin Zhang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A235198

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Data generated by various fields are increasing exponentially and thus results in challenges for data performances in both scales of diversity and complexity. The problem how to solve the bottlenecks of low -bandwidth networks has been of fatal significance for all kinds of network status. We present a new approach on improved optimization for data disaster recovery system (DDRS) over low-bandwidth networks that not only aims to improve the defects and deficiencies of mainstream DDRS but also helps ensure the reliable network resources for operators to conduct multi-services. A novel bandwidth self-adaptive approach (BSAA) for data packing replication was essentially established to make contribution to the integral performance improvement. A Hidden Markov Model (HMM) for predicting network status was also built to ensure system availability and stability. Experiments showed that the DDRS over low-bandwidth networks named InfoDr can effectively optimize the workload with better performance and better application self-adaptability for multi-services. Keywords: Data Disaster Recovery System; Low-bandwidth network; Deduplication

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related Work
 3. Architecture
 4. A Novel Bandwidth Self-adaptive Approach
  4.1. Deduplication and Delta Compression
  4.2. Data Collision and Consistency Policy
 5. A Hidden Markov Model Over Low-bandwidth Networks
 6. Experimental Evaluation
  6.1. Experiment Environment
  6.2. Performance Evaluation
 7. Conclusion
 Acknowledgement
 References

키워드

Data Disaster Recovery System Low-bandwidth network Deduplication and delta compression Hidden Markov Model

저자

  • Jian Wan [ School of Computer Science and Technology, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China, Key Laboratory of Complex System Modeling and Simulation, Ministry of Education ]
  • Xiaolong Hong [ School of Computer Science and Technology, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China, Key Laboratory of Complex System Modeling and Simulation, Ministry of Education ]
  • Jinlin Zhang [ School of Computer Science and Technology, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China, Key Laboratory of Complex System Modeling and Simulation, Ministry of Education, Electric Engineering School, Zhejiang University, Hangzhou, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Database Theory and Application
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4270
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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