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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
本篇论文共
73
页,
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。
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