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云存储系统资源管理关键技术研究

摘要第5-8页
ABSTRACT第8-11页
目录第12-15页
第一章 绪论第15-33页
    1.1 引言第15-16页
    1.2 相关技术第16-20页
        1.2.1 重复数据删除技术第16-17页
        1.2.2 相似数据检测技术第17-19页
        1.2.3 元数据压缩技术第19-20页
    1.3 相关研究第20-29页
        1.3.1 数据存储空间优化第20-23页
        1.3.2 数据传输带宽优化第23-27页
        1.3.3 数据资源隐私保护第27-29页
    1.4 当前存在的问题第29-30页
    1.5 研究内容与创新点第30-31页
    1.6 论文的章节安排与组织结构第31-33页
第二章 基于相似数据检测的重复数据删除算法第33-46页
    2.1 相关研究第33-35页
    2.2 Simdedup设计思路第35页
    2.3 Simdedup系统架构第35-37页
        2.3.1 分级索引第36-37页
        2.3.2 数据块指纹查重三级检索第37页
    2.4 Simdedup算法描述第37-39页
        2.4.1 相似检测阶段第38页
        2.4.2 冗余消除阶段第38-39页
    2.5 实验分析第39-45页
        2.5.1 重复数据删除率第40-42页
        2.5.2 重复数据删除吞吐量第42-43页
        2.5.3 额外计算资源开销第43-44页
        2.5.4 额外存储资源开销第44-45页
    2.6 本章小结第45-46页
第三章 基于压缩近邻的查重元数据去冗算法第46-56页
    3.1 相关研究第46-47页
    3.2 Dedup~2设计思路第47-49页
    3.3 Dedup~2系统架构第49-50页
    3.4 Dedup~2算法描述第50-52页
        3.4.1 聚类阶段第51-52页
        3.4.2 去冗阶段第52页
    3.5 实验分析第52-55页
        3.5.1 元数据去重比第52-53页
        3.5.2 重复数据删除率第53-55页
    3.6 本章小结第55-56页
第四章 基于自回归模型的数据去重传输算法第56-73页
    4.1 相关研究第56-58页
    4.2 ARTRE设计思路第58-59页
    4.3 ARTRE系统架构第59-61页
    4.4 ARTRE算法描述第61-64页
        4.4.1 数据采集第61页
        4.4.2 预测模型第61-63页
        4.4.3 预测步长控制第63-64页
    4.5 实验分析第64-72页
        4.5.1 预测精度分析第64-68页
        4.5.2 预测步长控制的有效性分析第68-70页
        4.5.3 传输效率分析第70-71页
        4.5.4 资源开销分析第71-72页
    4.6 本章小结第72-73页
第五章 基于离散动力学的数据隐私保护算法第73-90页
    5.1 相关研究第73-74页
    5.2 EPPA设计思路第74-75页
    5.3 EPPA系统模型第75-76页
    5.4 EPPA算法描述第76-85页
        5.4.1 定义第76-78页
        5.4.2 魔方变换的数学模型第78-80页
        5.4.3 算法概述第80-82页
        5.4.4 加密置乱过程第82-84页
        5.4.5 数据拆分过程第84页
        5.4.6 数据恢复第84-85页
    5.5 实验分析第85-89页
        5.5.1 安全门限第85页
        5.5.2 密钥空间分析第85-86页
        5.5.3 密钥敏感性分析第86页
        5.5.4 差分密码分析和线性密码分析第86-87页
        5.5.5 时间开销分析第87-89页
    5.6 本章小结第89-90页
第六章 总结与展望第90-93页
    6.1 研究工作的总结第90-91页
    6.2 研究工作的展望第91-93页
参考文献第93-102页
致谢第102-103页
攻读学位期间学术成果目录第103-105页
攻读学位期间参与的科研项目第105页

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