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面向智能电网云存储的副本技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 选题背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 智能电网云存储系统与核心标准IEC61970第12-13页
        1.2.2 智能电网云存储系统面临的问题第13页
        1.2.3 课题国内外研究现状第13-14页
        1.2.4 云存储副本技术研究第14-15页
    1.3 课题研究主要内容第15-16页
    1.4 论文的组织安排第16-17页
第2章 相关技术第17-24页
    2.1 公共信息模型CIM介绍第17-18页
        2.1.1 CIM的组织方式第17-18页
        2.1.2 CIM类及其关系第18页
    2.2 副本技术第18-19页
    2.3 Hadoop云计算平台第19-21页
        2.3.1 HDFS分布式文件系统第19-20页
        2.3.2 Map Reduce编程框架第20-21页
    2.4 数据中心第21-22页
    2.5 云存储第22-23页
    2.6 本章小结第23-24页
第3章 智能电网云存储数据放置策略设计第24-38页
    3.1 智能电网云存储数据放置策略面临的问题第24-25页
    3.2 智能电网云存储系统架构设计第25-26页
    3.3 Hadoop数据放置策略第26-27页
    3.4 缺点分析第27-28页
    3.5 几种典型的数据放置策略第28页
    3.6 基于相对存储能力的副本放置策略设计第28-32页
        3.6.1 节点存储能力影响因素第28-30页
        3.6.2 节点相对存储能力第30页
        3.6.3 相关数据的集中存放第30-31页
        3.6.4 算法描述第31-32页
    3.7 基于访问热度的副本数量调整策略设计第32-35页
        3.7.1 现有的副本调整模式第33页
        3.7.2 基于访问热度的副本调整策略第33-34页
        3.7.3 副本数量动态调整第34-35页
    3.8 基于改进的数据副本策略对智能电网数据的存储第35-36页
    3.9 方案性能分析第36页
        3.9.1 系统存储负载均衡分析第36页
        3.9.2 系统读取负载均衡分析第36页
        3.9.3 任务平均响应时间分析第36页
    3.10 本章小结第36-38页
第4章 智能电网云存储数据选择策略设计第38-46页
    4.1 智能电网云储存系统数据选择策略不足第38页
    4.2 HDFS数据选择策略缺点第38-40页
        4.2.1 Hadoop数据选择策略及不足第38-39页
        4.2.2 Map Reduce处理流程及其不足第39-40页
    4.3 局部最小化代价数据选择算法设计第40-43页
        4.3.1 Map Reduce编程模型优化思想第40-41页
        4.3.2 迪杰斯特拉算法第41页
        4.3.3 局部最小化代价数据选择算法设计第41-43页
        4.3.4 LCSL算法具体步骤第43页
    4.4 基于改进的数据选择策略在智能电网数据分析中的应用第43页
    4.5 算法性能分析第43-44页
        4.5.1 任务传输时间分析第43-44页
        4.5.2 数据本地性分析第44页
    4.6 本章小结第44-46页
第5章 智能电网云存储方案测试第46-55页
    5.1 Hadoop云计算平台与开发环境的搭建与配置第46-48页
        5.1.1 系统环境配置第46页
        5.1.2 全分布Hadoop集群搭建第46-48页
    5.2 实验测试第48-52页
        5.2.1 基于相对存储能力的数据放置策略性能测试第49-51页
        5.2.2 基于访问热度的副本调整策略性能测试第51页
        5.2.3 任务平均响应时间性能分析第51-52页
    5.3 LCSL算法性能分析第52-54页
        5.3.1 任务完成时间第52-53页
        5.3.2 LCSL数据本地性分析第53-54页
    5.4 本章小结第54-55页
第6章 总结与展望第55-57页
参考文献第57-60页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第60-61页
致谢第61页

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