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面向大数据的异构集群存储系统副本放置与选择策略研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
缩略词表第13-14页
第1章 引言第14-26页
    1.1 研究背景第14-17页
    1.2 选题来源第17-19页
    1.3 研究动机和解决思路第19-21页
        1.3.1 研究动机第19-21页
        1.3.2 解决思路第21页
    1.4 研究目标与内容第21-23页
        1.4.1 研究目标第21-22页
        1.4.2 研究内容第22-23页
    1.5 论文组织第23-26页
第2章 研究现状第26-36页
    2.1 引言第26页
    2.2 集群存储系统发展现状第26-28页
    2.3 副本放置算法研究现状第28-31页
    2.4 副本选择策略研究现状第31-33页
    2.5 研究现状总结第33-36页
第3章 基于排队论的大规模集群存储系统静态副本放置第36-64页
    3.1 引言第36-38页
    3.2 集群存储系统副本访问请求流量建模第38-41页
        3.2.1 理论分析第38-39页
        3.2.2 统计检验第39-41页
    3.3 同构集群存储环境下多副本访问排队模型第41-52页
        3.3.1 多副本访问的基本排队模型M/M/r第41-46页
        3.3.2 基于SLA的非抢占多优先级多副本访问排队模型第46-48页
        3.3.3 实验分析第48-52页
    3.4 异构集群存储环境下多副本访问排队模型第52-63页
        3.4.1 节点处理能力不等的3-副本访问排队模型第52-57页
        3.4.2 异构环境下多副本访问的一般排队模型第57-61页
        3.4.3 实验分析第61-63页
    3.5 本章小结第63-64页
第4章 基于异构感知的大规模集群存储系统动态副本放置第64-86页
    4.1 引言第64-67页
    4.2 系统模型第67页
    4.3 集群节点异构性感知算法第67-70页
    4.4 基于热度感知的复制机制第70-72页
    4.5 Snake-Like数据副本放置算法第72-76页
    4.6 基于SLRP的Hadoop集群节能策略第76-78页
        4.6.1 PCS数学模型第76页
        4.6.2 基于二分图匹配的节能策略求解第76-78页
    4.7 实验验证与分析第78-84页
        4.7.1 Hadoop集群的性能测试第80-82页
        4.7.2 Hadoop集群的能耗测试第82-83页
        4.7.3 Hadoop集群存储空间效率分析第83-84页
    4.8 本章小结第84-86页
第5章 基于QoS偏好感知的副本选择策略第86-116页
    5.1 引言第86-88页
    5.2 三维QoS模型第88-90页
    5.3 QoS偏好感知算法QoPA第90-93页
    5.4 QoS偏好感知副本选择策略第93-115页
        5.4.1 基于模糊综合评判的副本选择策略第93-101页
        5.4.2 基于改进并行遗传算法的副本选择策略第101-115页
    5.5 本章小结第115-116页
第6章 面向AMS大数据的分级存储数据管理系统第116-138页
    6.1 AMS-02 SOC简介第116-119页
    6.2 SEU-Storm设计与实现第119-128页
        6.2.1 SEU-Storm总体设计第119-121页
        6.2.2 SEU-Storm具体实现第121-128页
    6.3 SEU-Storm部署与测试第128-137页
        6.3.1 SEU-Storm实际部署第128-129页
        6.3.2 SEU-Storm功能和性能测试第129-137页
    6.4 本章小结第137-138页
第7章 总结和展望第138-142页
    7.1 论文总结第138-139页
    7.2 下一步研究的方向第139-142页
参考文献第142-154页
致谢第154-156页
攻读博士期间论文发表情况第156-158页
攻读博士期间参与的科研项目第158-160页
作者简历第160页

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