在云环境中创新高效的数据存储和数据审计,使用增强的儿童绘图开发优化策略
Aruna Kari Balakrishnan1, Arunachalaperumal Chellaperumal2, Sudha Lakshmanan1
1Computer Science and Engineering, SA Engineering College, Poonamallee, India.
本研究介绍了基于自适应水平和技能率的儿童绘图发展优化 (ALSR-CDDO) 算法,以优化云数据结构,降低成本. 该方法使用Divide and Conquer表 (D&CT) 进行高效的数据存储和审计.
科学领域:
- 云计算 云计算 云计算 云计算
- 数据结构 数据结构
- 算法优化的算法优化
背景情况:
- 基于云的数据结构需要高效的成本和性能管理.
- 现有的方法可能无法充分处理动态数据更新和审计.
- 优化数据结构选择对于降低计算和通信成本至关重要.
研究的目的:
- 为云数据结构引入和评估基于自适应水平和技能率的儿童绘图发展优化 (ALSR-CDDO) 算法.
- 降低与云数据管理相关的整体计算和通信成本.
- 为云平台实施强大的数据存储和审计机制.
主要方法:
- 利用ALSR-CDDO算法进行基于云的数据结构的最佳选择.
- 使用Divide and Conquer表 (D&CT) 方法来存储数据,包括位置和信息表.
- 实现存储数据的动态和批量审计,即使有实时更新.
主要成果:
- ALSR-CDDO算法有效地优化了数据结构选择,从而降低了成本.
- D&CT方法提供了高效的数据存储与版本控制和更新的位置跟踪.
- 拟议的审计方案显示了与现有方法相比的安全性.
结论:
- ALSR-CDDO算法为优化云数据结构提供了具有成本效益的解决方案.
- D&CT方法通过高效的存储和动态审计来增强数据管理.
- 实施的安全方案在云环境中提供可靠的数据审计.
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