【摘 要】
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针对智能电网的云存储数据多属性难以准确调度的问题,提出了一种基于MapReduce的并行算法解决存储效率,利用挑战-响应的方法给出了云存储数据完整性模型架构,采用数据的分片
【机 构】
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国网新疆电力公司电力科学研究院设备状态评价中心,北京恒泰实达科技股份有限公司南京研发中心
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针对智能电网的云存储数据多属性难以准确调度的问题,提出了一种基于MapReduce的并行算法解决存储效率,利用挑战-响应的方法给出了云存储数据完整性模型架构,采用数据的分片结构来减少数据标识的数量,依据MapRe?duce定义给出了五种算法定义对数据进行分片分块处理,通过设计相应的Map和Reduce函数实现了数据标识产生算法的并行化,通过模拟智能电网数据的双线性配对过程进行实验分析,结果表明:TagGen阶段对2M的数据分片约为1.13s,而再经过分块后标识开销时间仅为16ms,并且挑战阶段的计算开销随
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