陈海燕

(江苏安全技术职业学院 网络与信息安全学院，江苏 徐州 221011)

随着云计算和云存储技术的不断发展，在云环境的大背景下实现大数据传输和存储调度是未来数据信息传输的主要方向.随着感知获取的数据大量集中在云存储空间中，使得云存储空间中包含了大量的云资源，造成云存储空间的负荷不断增大，尤其是当多个用户同时请求服务时，海量数据的云链接使得网络面临着巨大压力，导致传输速率降低，服务质量降低.因此，构建优化的云资源数据传输效率评估模型，提高云资源数据传输的效率，从而保障云资源数据传输的安全性和准确性，具有重要的研究意义.相关的云资源数据传输效率评估模型研究也受到人们的极大关注[1].

在国内外的相关研究中，对云资源数据传输效率评估的方法主要有基于模糊关联规则的云资源数据传输效率评估方法、基于空时编码的云资源数据传输效率评估方法等，例如文献[2]通过不断更新事务数据库，结合AprioriTid思想，提出一种改进的模糊关联规则的数据传输挖掘方法，通过对云资源数据进行均衡配置和模糊特征匹配，实现云资源数据传输效率评估.文献[3]从空间域角度入手，通过空时预编码分离多个混叠数据流，利用链路功率来实现云资源数据传输效率的评估.但是上述传统方法由于未能有效进行数据的聚类均衡控制，导致云资源数据传输效率评估的收敛性不……