王冠丁

[摘 要]信息技术背景下，大型电气数据存储在云数据库中，其存储性能的高低，直接影响着数据的吞吐能力、资源的调度能力，因此必须加强研究力度。本文首先介绍了电气数据库云存储系统模型与特征，然后利用云资源尺度伸缩算法，阐述了云存储性能的优化方法，以供参考。

[关键词]云计算；电气数据库；存储性能；优化方法

中图分类号：S936 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）10-0173-01

引言

云计算是信息技术发展的产物，基于互联网技术下，可以实现服务的增加、使用、交付等，其中会用到虚拟化的网络资源。在电气数据管理上，大型电气和电力调度的管理系统，一般建立在云计算基础之上，实现信息的传输和处理，将形成的电气数据存储在大型电气数据库中。由此可见，提高数据库的存储性能，才能适应复杂多变的运行环境，促进电气系统安全稳定运行[1]。以往电气数据库云存储模型的构建，采用用户行为特征资源负载均衡法，实践证实会浪费存储资源、空间分配不均。对此，本文以网格空间资源信息流时间尺度分析入手，介绍了一种新型的电气数据库存储性能优化方法。

1.电气数据库云存储系统模型与特征

1.1 云存储模型

对于大型电气数据库而言，云存储技术的应用，是将数据分布到不同的服务节点上进行缓存，挖掘查询信息特征、调度数据资源。基于云计算环境下，用户利用云服务器可以连接网络，实现云资源服务、存储、信息调度等。对云存储模型具体分析，主要包括三层：一是I/O层，二是USB层，三是磁盘层。……