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Dynamic data processing, backup and abort strategy for cloud computing systems
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.ress.2026.112835.png)
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摘要
En 中文
云计算系统在运行过程中容易受到随机冲击，可能导致性能下降、系统故障和数据丢失。数据备份和任务中止是降低故障风险和减少数据丢失的两个关键措施。然而，现有的备份和任务中止策略大多基于周期性计划或静态中止阈值，在系统条件恶化和任务进展随机的情况下往往适应性不足。本文提出了一种状态依赖的动态框架，联合优化离散决策时点上的顺序备份和中止决策。在每个决策时点，系统根据当前状态（由已处理工作量、已备份工作量、已用时间和累积冲击次数定义）动态决定是保持当前运行模式、在数据处理和备份之间切换，还是中止任务。在该框架内，建立了概率状态转移模型，并推导出任务成功概率和预期损失的递归表达式。然后通过逆向动态规划获得最优策略及对应的最优决策间隔。数值结果表明，动态策略在预期损失方面优于基准静态策略，并表现出明显的结构特性。在几种扩展设置下的稳健性分析进一步证实了所提出框架的有效性和实际适用性。
Keyword:
Cloud computing systems
Data backup
Mission abort
Mission success probability
Expected loss
期刊
R
IF:
11
论文数:
1.2K
被引数:
0
机构
引用论文
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