Abstract-Huge insamlingar av data har skapats under de senaste åren. Cloud computing ger ett sätt att göra det möjligt för massiva mängder data att arbeta tillsammans som dataintensiva tjänster. Med tanke på Big Data och molnet tillsammans, vilket är ett praktiskt och ekonomiskt sätt att hantera Big Data, kommer att påskynda tillgängligheten och acceptansen av analys av data. Att tillhandahålla en effektiv mekanism för optimerade dataintensiva tjänster kommer att bli avgörande för att möta den förväntade ökningen av efterfrågan. Eftersom konkurrensen är en mycket viktig faktor på marknaden är kostnadsmodellen för dataintensiva tjänster nyckeln till en hållbar tjänstemarknad. Eftersom data spelar den dominerande rollen vid utförandet av dataintensiva tjänster påverkar kostnads- och åtkomsttiderna för datamängder kvaliteten på den tjänst som kräver datamängderna. I detta papper, en data replika urval optimering algoritm baserad på en myr koloni system föreslås. Datareplikeringsalgoritmernas prestanda utvärderas genom simuleringar. Bakgrundstillämpningen av verket är experimentet Alpha Magnetic Spectrometer, som innebär att stora mängder data överförs, organiseras och lagras. Det är viktigt och utmanande att vara kostnads- och tidsmedveten om att hantera data och tjänster i denna intensiva forskningsmiljö.
I REF konstruerade vi en data replika urvalsalgoritm baserad på ACS, som användes för att välja de bästa replikerna för att minska svarstiden och kostnaden för tjänster.
Cost and Time Aware Ant Colony Algorithm for Data Replica in Alpha Magnetic Spectrometer Experiment
{'venue': '2013 IEEE International Congress on Big Data', 'journal': '2013 IEEE International Congress on Big Data', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}