| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 云存储研究 | 第16-23页 |
| 2.1 云存储 | 第16-19页 |
| 2.1.1 云存储参考模型 | 第18页 |
| 2.1.2 云存储的优势与挑战 | 第18-19页 |
| 2.2 Hadoop分布式文件系统(HDFS) | 第19-22页 |
| 2.2.1 HDFS概要 | 第19-20页 |
| 2.2.2 HDFS数据放置 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 自适应负载均衡的副本管理策略 | 第23-47页 |
| 3.1 负载均衡的实现原理 | 第23-25页 |
| 3.2 以文件访问热度排名为中心的副本因子决策算法 | 第25-33页 |
| 3.2.1 文件的潮汐特性分析 | 第25-26页 |
| 3.2.2 基于时间序列的文件访问热度计算模型 | 第26-29页 |
| 3.2.3 文件访问热度排名 | 第29-30页 |
| 3.2.4 副本因子分配函数 | 第30-33页 |
| 3.3 基于放置代价的副本放置机制 | 第33-35页 |
| 3.3.1 放置代价的计算 | 第33-34页 |
| 3.3.2 放置流程 | 第34-35页 |
| 3.4 基于带权重的欧几里得距离副本选择策略 | 第35-40页 |
| 3.4.1 副本选择策略的参考因素 | 第35-37页 |
| 3.4.2 带权重的欧几里得距离的定义 | 第37-40页 |
| 3.5 仿真实验及数据分析 | 第40-45页 |
| 3.5.1 实验环境设置 | 第41-43页 |
| 3.5.2 模拟结果分析 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 能源高效副本放置策略 | 第47-70页 |
| 4.1 云存储系统能源高效技术 | 第47-50页 |
| 4.1.1 基于节点调度的能源高效技术 | 第47-48页 |
| 4.1.2 基于静态数据放置的能源高效技术 | 第48页 |
| 4.1.3 基于动态数据放置的能源高效技术 | 第48-49页 |
| 4.1.4 云存储系统能源高效技术研究现状 | 第49-50页 |
| 4.2 能源效率评价模型 | 第50-51页 |
| 4.3 文件的生命周期特性分析 | 第51-54页 |
| 4.4 能源高效动态副本放置机制 | 第54-60页 |
| 4.4.1 数据节点子集合的划分 | 第54页 |
| 4.4.2 副本放置规则 | 第54-55页 |
| 4.4.3 数据节点子集合的副本因子 | 第55-57页 |
| 4.4.4 副本迁移过程 | 第57-60页 |
| 4.5 能量感知的集群伸缩设计 | 第60-64页 |
| 4.5.1 集群缩小策略 | 第61-63页 |
| 4.5.2 集群扩大策略 | 第63-64页 |
| 4.5.3 避免抖动效应 | 第64页 |
| 4.6 仿真实验及数据分析 | 第64-68页 |
| 4.6.1 实验环境设置 | 第65-67页 |
| 4.6.2 模拟结果分析 | 第67-68页 |
| 4.7 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第70-71页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第79-80页 |