基于Kalman算法的大数据存储架构可扩展性优化算法

为了优化大数据存储架构可扩展性能,提高大数据架构资源利用率,通过引入Kalman算法设计了一种大数据存储架构可扩展性优化算法.首先,综合考虑大数据存储架构与多核环境内存布局之间的兼容性,设计架构内存布局.其次,设计分布式共享内存协议,确保各个进程在访问共享内存时能够正确地协同工作,提高存储架构的容错性.在此基础上,利用Kalman算法,动态调整存储节点的负载,进而优化大数据存储架构,以提高其可扩展性.实验结果表明,应用该算法后,大数据存储架构的资源利用率始终高于对照组,均达到了96%以上,最高达到了98%,架构可扩展性优化效果显著,服务器资源利用更充分,大规模数据处理更高效.