云存储环境下数据副本管理策略研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·云存储研究现状 | 第9-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·本文创新点 | 第11-12页 |
| ·本文的组织 | 第12-14页 |
| 第2章 云存储与数据副本管理 | 第14-28页 |
| ·云存储相关理论 | 第14-19页 |
| ·云存储平台整体架构 | 第14-15页 |
| ·云存储系统结构模型 | 第15-17页 |
| ·云存储关键前提技术 | 第17-18页 |
| ·云存储标准 | 第18-19页 |
| ·云存储系统应用 | 第19-23页 |
| ·个人级云存储应用 | 第20-21页 |
| ·企业级云存储应用 | 第21-23页 |
| ·数据副本管理的概念 | 第23-24页 |
| ·云存储系统数据副本管理 | 第24-27页 |
| ·云存储系统数据副本管理结构 | 第24-26页 |
| ·云存储系统数据副本管理特点 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于双重约束的数据副本量控制策略 | 第28-36页 |
| ·数据副本量控制策略分析 | 第28-29页 |
| ·基于双重约束的数据副本创建策略 | 第29-33页 |
| ·可预测访问频度约束 | 第29-32页 |
| ·可用性约束 | 第32-33页 |
| ·数据副本创建算法 | 第33页 |
| ·基于双重约束的数据副本删除策略 | 第33-35页 |
| ·数据副本删除策略分析 | 第33-34页 |
| ·数据副本删除算法 | 第34-35页 |
| ·策略分析 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于灰预测的数据副本选择策略 | 第36-46页 |
| ·相关工作及评价 | 第36-39页 |
| ·数据副本选择策略分析 | 第39-40页 |
| ·数据副本选择的依据 | 第39-40页 |
| ·数据副本选择的目的 | 第40页 |
| ·本文采用的数据副本选择策略 | 第40-44页 |
| ·基于灰预测的数据副本选择预测 | 第41-43页 |
| ·基于灰预测的数据副本选择过程 | 第43-44页 |
| ·性能参数比较分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于优化副本链的数据副本一致性维护策略 | 第46-56页 |
| ·相关工作及评价 | 第46-48页 |
| ·数据副本一致性标准 | 第48-50页 |
| ·本文采用的数据副本一致性维护策略 | 第50-54页 |
| ·优化副本链的建立 | 第50-51页 |
| ·优化副本链的维护 | 第51-53页 |
| ·数据副本一致性维护过程 | 第53-54页 |
| ·仿真实验 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56-57页 |
| ·未来工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参与项目及主要研究成果 | 第63页 |
