摘要 | 第1-12页 |
Abstract | 第12-14页 |
第一章 绪论 | 第14-32页 |
·课题研究背景 | 第14-20页 |
·大数据与云 | 第14-16页 |
·云备份概述 | 第16-18页 |
·虚拟桌面云概述 | 第18-19页 |
·数据缩减技术概述 | 第19-20页 |
·课题研究内容 | 第20-23页 |
·课题来源 | 第20-21页 |
·课题研究重点 | 第21-22页 |
·课题研究难点 | 第22-23页 |
·相关研究工作 | 第23-28页 |
·数据块索引查询优化的相关工作 | 第23-25页 |
·源端重复数据删除的相关工作 | 第25-26页 |
·集群重复数据删除的相关工作 | 第26-28页 |
·本文的主要工作和创新 | 第28-30页 |
·论文结构 | 第30-32页 |
第二章 重复数据删除存储系统 | 第32-48页 |
·重复数据删除技术的基本概念 | 第33-34页 |
·重复数据删除存储系统结构和基本原理 | 第34-37页 |
·重复数据删除存储系统关键技术 | 第37-46页 |
·数据划分方法 | 第37-40页 |
·I/O优化技术 | 第40-44页 |
·高可靠数据配置策略 | 第44-45页 |
·系统可扩展性 | 第45-46页 |
·本章小结 | 第46-48页 |
第三章 个人计算环境下的应用感知源端重复数据删除机制 | 第48-72页 |
·研究背景 | 第48-49页 |
·相关研究 | 第49-51页 |
·应用感知存储研究 | 第49-50页 |
·基于源端重复数据删除的云备份研究 | 第50-51页 |
·基本形式化模型 | 第51-54页 |
·符号与基本定义 | 第51-52页 |
·模型抽象与问题定义 | 第52-54页 |
·研究动机 | 第54-61页 |
·高效应用感知源端重复数据删除的设计与实现 | 第61-65页 |
·ALG-Dedupe体系结构简介 | 第61-62页 |
·文件大小过滤器 | 第62页 |
·智能数据分块策略 | 第62-63页 |
·应用感知的消重器 | 第63页 |
·应用感知索引结构 | 第63-64页 |
·段和容器管理 | 第64-65页 |
·实验评估 | 第65-71页 |
·实验平台和数据集 | 第65-66页 |
·重复数据删除效果 | 第66-67页 |
·重复数据删除效率 | 第67页 |
·云备份窗口 | 第67-69页 |
·能耗利用率 | 第69页 |
·云存储代价 | 第69-70页 |
·系统开销 | 第70-71页 |
·本章小结 | 第71-72页 |
第四章 面向大数据备份的集群重复数据删除技术 | 第72-94页 |
·研究背景 | 第73-74页 |
·相关研究工作 | 第74-76页 |
·基本模型与算法 | 第76-79页 |
·超块相似性分析 | 第76-78页 |
·基于手纹的数据路由算法 | 第78-79页 |
·系统设计与实现 | 第79-83页 |
·Σ-Dedupe系统架构 | 第80-81页 |
·数据路由消息通信 | 第81-82页 |
·相似索引查询优化 | 第82-83页 |
·性能评估 | 第83-92页 |
·实验平台和工作负载 | 第84页 |
·验证度量 | 第84-85页 |
·单节点并行重复数据删除效率 | 第85-89页 |
·集群重复数据删除效率 | 第89-92页 |
·本章小结 | 第92-94页 |
第五章 基于集群重复数据删除的虚拟桌面云存储优化 | 第94-112页 |
·研究背景 | 第94-97页 |
·相关工作 | 第97-101页 |
·基于重复数据删除的虚拟机存储 | 第97-99页 |
·基于闪存的数据消重优化 | 第99-101页 |
·虚拟桌面存储优化技术 | 第101-105页 |
·基于重复数据删除的VDI集群系统结构 | 第101-103页 |
·基于语义感知的虚拟机调度算法 | 第103-104页 |
·虚拟机I/O优化 | 第104-105页 |
·实验结果与分析 | 第105-110页 |
·本章小结 | 第110-112页 |
第六章 结论与展望 | 第112-116页 |
·工作总结 | 第112-113页 |
·研究展望 | 第113-116页 |
致谢 | 第116-118页 |
参考文献 | 第118-128页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第128-130页 |
攻读博士学位期间参加的主要科研工作 | 第130页 |