何典 ，吴敏，胡春华

(1. 中南大学 信息科学与工程学院，湖南 长沙，410083；2. 湖南商学院 计算机与电子工程学院，湖南 长沙，410205)

物联网时刻在产生大量的数据，需要对这些数据进行采集、处理、存储、分析和应用等操作。物联网结点数目多，数据规模巨大，需要有一个分布式数据管理体系来管理和整合。传统的分布式数据库系统，局部故障和数据同步更新带来的开销影响系统性能，使得数据量和结点数目均受到限制[1]，无法满足物联网环境下数据管理的要求。云存储是一种基于互联网的全局分布式资源存储和访问模型，能同时向大量的用户提供高传输率和高吞吐量的数据服务。云存储是云计算的重要基础和主要应用领域，能够管理大数据集，高效地在海量数据中存储、处理、分析和访问特定对象。现有的云存储数据管理技术包括 Google Bigtable[2]，Yahoo PNUTS[3]，Amazon Dynamo[4]，Amazon S3和 Microsoft Live Mesh等。另外，数据的可靠性、可用性和经济性对数据的提供者和使用者至关重要。为保证这些特性，云存储系统为同一数据复制多个副本，副本的分布将直接影响到副本存储、查询和更新的开销。在一些云存储系统中[5-6]，副本所在的存储服务器通过 Hash算法等随机选择，具有随机的分布位置。Amazon Dynamo[4]采用静态方法进行副本分布。由于没有考虑到副本备份的地理位置、开销和数据访问位置等问题，静态或随机的数据分布，均可能带来较高的访问代价[7]。物联网中有大量的移动设备。移动设备数据的存储和管理困难在于数据量的不断膨胀和移动设备本身的固有限制，例如存储空间限制、计算能力限制和无线连接的间歇性等。……