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基于数据依赖关系的云存储优化算法研究

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基于数据依赖关系的云存储优化算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-15页
  1.1 研究背景及研究意义第12-13页
  1.2 研究现状第13-14页
  1.3 本文主要工作第14页
  1.4 本论文的结构安排第14-15页
第二章 数据溯源与云存储简介第15-24页
  2.1 数据溯源与数据重建第15页
  2.2 云存储简介第15-16页
  2.3 典型的云存储平台第16-20页
    2.3.1 Amazon S3第16-17页
    2.3.2 GFS第17-18页
    2.3.3 HDFS第18-19页
    2.3.4 OpenStack Swift第19-20页
  2.4 云存储服务指标第20-22页
  2.5 云存储发展趋势第22页
  2.6 本章小结第22-24页
第三章 基于数据依赖关系的低冗余数据存储模型第24-33页
  3.1 数据溯源与数据依赖第24页
  3.2 研究背景第24-26页
  3.3 现有研究及其不足第26-27页
  3.4 本文提出的D2SMR2模型第27-32页
    3.4.1 模型建立的背景第27-28页
    3.4.2 D2SMR2结构示意图第28-30页
    3.4.3 D2SMR2模型的整体开销第30-32页
    3.4.4 系统整体开销最优化问题第32页
  3.5 本章小结第32-33页
第四章 D2SMR2中数据可用性与数据生成时间第33-42页
  4.1 软件定义存储第33页
  4.2 数据存储策略第33-35页
    4.2.1 数据副本技术第34页
    4.2.2 纠删码技术第34-35页
  4.3 数据可用性第35页
  4.4 D2SMR2中数据可用性第35-39页
    4.4.1 数据依赖关系下的数据可用性第35-36页
    4.4.2 数据放置节点与数据可用性第36-38页
    4.4.3 用户允许的响应延迟与数据可用性第38-39页
  4.5 D2SMR2中数据生成时间第39-41页
    4.5.1 数据生成时间第39页
    4.5.2 数据最小生成时间第39-40页
    4.5.3 数据最大生成时间第40页
    4.5.4 数据生成时间期望第40-41页
  4.6 本章小结第41-42页
第五章 D2SMR2模型整体开销优化算法第42-54页
  5.1 算法建立背景第42-45页
    5.1.1 数据访问服从幂律分布第42-43页
    5.1.2 数据的访问趋势第43-44页
    5.1.3 数据有效生命时间第44-45页
    5.1.4 小关联分支第45页
  5.2 现有的整体开销优化算法第45-46页
  5.3 数据存储策略决策算法第46-53页
    5.3.1 算法结构第46-47页
    5.3.2 新数据存储策略决策算法第47-48页
    5.3.3 遍历剪枝算法更新数据存储策略第48-49页
    5.3.4 遗传算法更新数据存储策略第49-52页
    5.3.5 算法时间统计第52-53页
  5.4 本章小结第53-54页
第六章 仿真实验与数据对比第54-66页
  6.1 实验准备第54-57页
    6.1.1 实验参数第54-55页
    6.1.2 实验配置第55页
    6.1.3 仿真环境架构第55-56页
    6.1.4 对比对象第56-57页
  6.2 仿真对比实验第57-63页
    6.2.1 数据可用性仿真测试第57-58页
    6.2.2 DSP算法与不同阈值SHG算法对比第58-59页
    6.2.3 DSP算法与不同阈值SOU算法对比第59页
    6.2.4 DSP算法与现有算法对比第59-62页
    6.2.5 总结第62-63页
  6.3 基于真实数据的对比实验第63-65页
    6.3.1 实验数据第63页
    6.3.2 问题分析第63-64页
    6.3.3 整体开销对比第64-65页
  6.4 本章小结第65-66页
第七章 总结与展望第66-68页
  7.1 论文总结第66-67页
  7.2 论文展望第67-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-73页

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