现今是互联网新时代,各种高新技术飞速发展,包括电商、自媒体、新闻媒体、社交平台等都到了新的层次。随着计算机技术的飞速发展,5G网络的出现,互联网用户数量的急剧增加,数据文件和多媒体资料的急剧增加。如何保证数据安全、高效存储、快速获取、处理以及提升云计算整体性能成为当今研究的热点问题。云存储解决了海量数据的存储难题,保证了数据可靠性。为了改善网络中数据访问效率以及提升文件系统中节点负载均衡,论文针对这些问题对副本管理策略进行研究。论文的主要工作如下:(1)基于布谷鸟算法优化灰色马尔科夫模型建立了文件热度预测模型。将采集的文件历史访问量信息构成原始预测序列,采用无偏灰色模型对下—时刻文件访问热度进行预测,通过布谷鸟搜索算法优化马尔可夫模型修正预测值误差,利用新陈代谢思想对预测序列进行更新。该预测模型准确度达96.92%,与神经网络和原始灰色模型相比准确度最大。(2)基于文件热度和可用性对副本因子进行调整。通过待调整文件热度值和集群中文件热度均值建立副本因子调整模型,根据节点可用性建立基于文件可用性的副本调整模型,综合考虑得到副本因子调整模型。对热度高的文件,增加文件副本因子,应对访问量突增导致的访问延迟等问题;访问量低的文件对其副本因子进行削减,但最小不能少于两个,遵循多副本策略的安全性考虑。(3)副本放置节点评价和选择策略设计。首先选取磁盘空间负载能力、CPU负载能力、内存负载能力三个因素和节点有效率建立节点评价模型,采用层次分析法对评价因素重要程度进行判定,计算节点评价值。根据节点选择策略,选取评价值最高的节点作为副本放置节点。论文以提升系统中节点间负载均衡和计算效率为目标进行副本放置,实验采用CloudSim仿真平台对副本放置策略进行验证,默认方法各节点的存储空间利用率标准差为0.206,而层析分析优化多因素评价算法的标准差为0.058。默认、自定义权重、层析分析优化多因素评价算法的副本放置策略平均执行时间为81.16s、78.88s、76.24s。三种情况的时间增长率分别为3.9%,3.1%,2.4%,说明采用次分析法,随着作业数量的增长,时间增幅最小。