| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-14页 |
| 1.1.1 数据的爆炸式增长 | 第10-11页 |
| 1.1.2 云存储环境概述 | 第11-14页 |
| 1.1.3 数据缩减技术概述 | 第14页 |
| 1.2 课题内容和研究意义 | 第14-16页 |
| 1.2.1 课题内容 | 第15页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要工作和创新 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的结构与组织 | 第17-20页 |
| 第二章 相关研究 | 第20-34页 |
| 2.1 重复数据删除技术 | 第20-25页 |
| 2.1.1 重复数据删除技术基本原理 | 第20-24页 |
| 2.1.2 重复数据删除技术的应用与发展 | 第24-25页 |
| 2.2 重复数据删除技术研究热点 | 第25-31页 |
| 2.2.1 数据分块策略 | 第25-28页 |
| 2.2.2 Chunk索引优化方法 | 第28-30页 |
| 2.2.3 源端重复数据删除技术 | 第30页 |
| 2.2.4 集群重复数据删除技术 | 第30-31页 |
| 2.3 应用感知技术相关研究 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 重复数据预测关键技术研究与系统设计 | 第34-44页 |
| 3.1 重复数据预测的目标 | 第34页 |
| 3.2 数据相似度预测技术研究 | 第34-39页 |
| 3.2.1 块级/文件级预测 | 第35-38页 |
| 3.2.2 基于内容的预测 | 第38-39页 |
| 3.3 应用感知重复数据预测关键技术与系统设计 | 第39-42页 |
| 3.3.1 应用感知的重复数据抽样算法设计 | 第39-41页 |
| 3.3.2 基于应用感知重复数据预测的重复数据删除系统整体架构设计 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 应用感知重复数据预测的重复数据删除系统实现 | 第44-56页 |
| 4.1 应用感知重复数据预测关键技术的设计与实现 | 第44-49页 |
| 4.1.1 基于Key-value的索引结构实现 | 第44-46页 |
| 4.1.2 索引表的自适应更新算法的设计与实现 | 第46-49页 |
| 4.2 性能测试与结果分析 | 第49-55页 |
| 4.2.1 实验环境介绍 | 第49-50页 |
| 4.2.2 预测准确率测试 | 第50-52页 |
| 4.2.3 系统索引开销测试 | 第52-53页 |
| 4.2.4 系统性能分析与评价 | 第53-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 面向重删索引优化的Cache替换算法设计与实现 | 第56-64页 |
| 5.1 面向索引优化的研究技术 | 第56-58页 |
| 5.2 基于热点数据识别的Cache替换算法 | 第58-62页 |
| 5.2.1 指纹索引优化策略 | 第58-59页 |
| 5.2.2 热点数据识别的Cache替换策略 | 第59-62页 |
| 5.3 性能测试与结果分析 | 第62-63页 |
| 5.3.1 数据集热度测试与分析 | 第62页 |
| 5.3.2 Cache块大小对重删索引的影响 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第73页 |
