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面向自组织移动云的存储架构关键技术研究

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

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