| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 引言 | 第17-20页 |
| 1.1.1 移动大数据时代的机遇和挑战 | 第17-19页 |
| 1.1.2 自组织移动云的研究意义及研究现状 | 第19-20页 |
| 1.2 论文主要工作 | 第20-23页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第20页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第20-23页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第23-25页 |
| 第2章 大数据存储相关研究工作 | 第25-43页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 面向大数据的云存储架构 | 第25-33页 |
| 2.2.1 分布式文件系统 | 第25-28页 |
| 2.2.2 NoSQL存储系统 | 第28-32页 |
| 2.2.3 内存存储 | 第32-33页 |
| 2.3 移动数据存储的研究现状 | 第33-38页 |
| 2.3.1 面向单一移动设备的数据存储 | 第33-36页 |
| 2.3.2 移动分布式存储 | 第36-38页 |
| 2.4 数据存储中的隐私保护 | 第38-41页 |
| 2.4.1 Hadoop的访问控制 | 第38-39页 |
| 2.4.2 大数据加密研究现状 | 第39-41页 |
| 2.5 小结 | 第41-43页 |
| 第3章 基于移动平台的Hadoop集群配置优化 | 第43-57页 |
| 3.1 引言 | 第43页 |
| 3.2 研究背景 | 第43-48页 |
| 3.2.1 移动设备硬件架构 | 第43-44页 |
| 3.2.2 Hadoop参数分析及参数加载流程 | 第44-46页 |
| 3.2.3 参数关联描述与验证 | 第46-48页 |
| 3.3 基于参数配置的优化策略 | 第48-52页 |
| 3.3.1 总体架构 | 第48-49页 |
| 3.3.2 数据搜集和预处理 | 第49页 |
| 3.3.3 反向传播神经网络设计 | 第49-52页 |
| 3.4 实验和分析 | 第52-56页 |
| 3.4.1 实验环境与部署 | 第52-53页 |
| 3.4.2 性能比较和结果分析 | 第53-56页 |
| 3.5 小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于自组织移动集群的分布式键值存储系统 | 第57-79页 |
| 4.1 引言 | 第57页 |
| 4.2 问题描述 | 第57-61页 |
| 4.2.1 LSM-Tree索引 | 第58-59页 |
| 4.2.2 NAND Flash存储器介绍 | 第59-60页 |
| 4.2.3 传统键值存储策略的不足和面临的挑战 | 第60-61页 |
| 4.3 LKSM的设计与实现 | 第61-72页 |
| 4.3.1 设计目标 | 第61页 |
| 4.3.2 总体架构 | 第61-62页 |
| 4.3.3 面向单一设备的LKSM设计 | 第62-64页 |
| 4.3.4 面向移动集群的LKSM设计 | 第64-69页 |
| 4.3.5 数据访问接口 | 第69-70页 |
| 4.3.6 LKSM指标分析 | 第70-72页 |
| 4.4 实验测试 | 第72-78页 |
| 4.4.1 实验环境与部署 | 第72-73页 |
| 4.4.2 性能测试及对比 | 第73-76页 |
| 4.4.3 功耗测试及对比 | 第76-77页 |
| 4.4.4 性能与功耗的平衡 | 第77页 |
| 4.4.5 系统开销 | 第77-78页 |
| 4.5 小结 | 第78-79页 |
| 第5章 基于属性命名空间树的数据存储安全模型 | 第79-95页 |
| 5.1 引言 | 第79-80页 |
| 5.2 问题描述 | 第80-82页 |
| 5.2.1 存储模型 | 第80-81页 |
| 5.2.2 攻击模型 | 第81-82页 |
| 5.2.3 已有工作在移动云场景中的不足和面临的挑战 | 第82页 |
| 5.3 ANDS安全模型的设计与实现 | 第82-90页 |
| 5.3.1 设计目标 | 第82-83页 |
| 5.3.2 总体架构 | 第83-84页 |
| 5.3.3 属性命名空间树 | 第84-89页 |
| 5.3.4 块粒度的代理重加密 | 第89页 |
| 5.3.5 安全性分析 | 第89-90页 |
| 5.4 性能开销测试 | 第90-93页 |
| 5.4.1 实验环境和部署 | 第90-91页 |
| 5.4.2 元数据保护开销 | 第91页 |
| 5.4.3 内容数据保护开销 | 第91-92页 |
| 5.4.4 代理重加密开销 | 第92-93页 |
| 5.5 小结 | 第93-95页 |
| 第6章 基于自相似原理的大规模边缘设备负载均衡策略 | 第95-111页 |
| 6.1 引言 | 第95页 |
| 6.2 研究背景 | 第95-98页 |
| 6.2.1 边缘计算模型介绍 | 第96-97页 |
| 6.2.2 边缘计算的形式化描述 | 第97-98页 |
| 6.2.3 面向边缘计算的负载均衡相关工作及挑战 | 第98页 |
| 6.3 基于自相似原理的负载均衡方案 | 第98-105页 |
| 6.3.1 设计目标 | 第98-99页 |
| 6.3.2 总体架构 | 第99-100页 |
| 6.3.3 自相似网络 | 第100-102页 |
| 6.3.4 负载均衡策略 | 第102-104页 |
| 6.3.5 高效性分析 | 第104-105页 |
| 6.4 实验测评 | 第105-110页 |
| 6.4.1 基于iFogSim的仿真 | 第105-107页 |
| 6.4.2 资源使用率测试 | 第107-108页 |
| 6.4.3 性能对比 | 第108-109页 |
| 6.4.4 SSLB性能开销 | 第109-110页 |
| 6.5 小结 | 第110-111页 |
| 第7章 总结与展望 | 第111-113页 |
| 7.1 全文总结 | 第111-112页 |
| 7.2 下一步的工作展望 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第125-127页 |