| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| Contents | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 选题的意义和研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 混合云存储网关转储算法优化的意义 | 第14-16页 |
| 1.2.2 混合云存储网关转储优化的研究现状与不足 | 第16-17页 |
| 1.3 研究目标及组织架构 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 混合云存储网关技术研究 | 第19-35页 |
| 2.1 云存储技术 | 第19-25页 |
| 2.1.1 云存储发展 | 第19-23页 |
| 2.1.2 公有云存储 | 第23-24页 |
| 2.1.3 私有云存储 | 第24页 |
| 2.1.4 混合云存储 | 第24-25页 |
| 2.2 云存储网关框架研究 | 第25-28页 |
| 2.2.1 混合云存储网关的功能需求 | 第25页 |
| 2.2.2 混合云存储网关的架构 | 第25-28页 |
| 2.3 转存算法概述 | 第28-34页 |
| 2.3.1 基于时间的缓存算法 | 第29-30页 |
| 2.3.2 基于访问次数的替换算法 | 第30-31页 |
| 2.3.3 基于对象访问次数和访问时间间隔的替换算法 | 第31-32页 |
| 2.3.4 基于价值模型的替换算法 | 第32-33页 |
| 2.3.5 随机替换算法 | 第33页 |
| 2.3.6 基于能效的缓存算法 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 混合云存储的网关转储优化算法 | 第35-60页 |
| 3.1 云存储中文件特征分析 | 第35-38页 |
| 3.1.1 文件对象特征 | 第35-36页 |
| 3.1.2 访问规律 | 第36-38页 |
| 3.2 基于决策树的相似K近邻转存TBF-K算法 | 第38-55页 |
| 3.2.1 原有算法的不足 | 第38-39页 |
| 3.2.2 算法思想 | 第39页 |
| 3.2.3 算法设计 | 第39-47页 |
| 3.2.4 算法实现 | 第47-55页 |
| 3.3 基于用户网络的PRE-SN优化算法 | 第55-59页 |
| 3.3.1 原有算法的不足 | 第55页 |
| 3.3.2 算法思想 | 第55-56页 |
| 3.3.3 PRE-SN算法设计 | 第56-57页 |
| 3.3.4 算法实现 | 第57-59页 |
| 3.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 实验验证及分析 | 第60-68页 |
| 4.1 TBF-K算法的的性能测试 | 第60-64页 |
| 4.1.1 实验设计方案 | 第60页 |
| 4.1.2 实验结果对比分析 | 第60-64页 |
| 4.2 PRE-SN算法的性能测试 | 第64-66页 |
| 4.2.1 试验设计方案 | 第64-65页 |
| 4.2.2 试验结果对比分析 | 第65-66页 |
| 4.2.3 算法性能评价 | 第66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |