首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--电子数字计算机(不连续作用电子计算机)论文--存贮器论文

基于粒子群调度器的云存储系统针对交互密集型任务的缓存模型研究

摘要第1-8页
Abstract第8-12页
第1章 绪论第12-19页
   ·课题背景第12-16页
     ·云计算环境的定义与发展现状第12-14页
     ·云存储环境第14-16页
   ·本文的研究工作及意义第16-17页
   ·本文的文章结构第17-18页
 本章小结第18-19页
第2章 云环境下的分布式海量存储第19-35页
   ·几种主要的云环境存储系统和分布式文件系统第20-26页
     ·云存储平台第20-23页
     ·云存储环境下的分布式文件系统第23-26页
   ·Hadoop分布式计算平台第26-28页
   ·Hadoop分布式文件系统第28-32页
     ·HDFS的读写流程第29-31页
     ·HDFS对文件块的管理第31-32页
     ·HDFS的内部通信和外部访问方式第32页
   ·HDFS分布式海量存储设施的不足第32-34页
 本章小结第34-35页
第3章 启发式智能算法的介绍和发展现状第35-43页
   ·启发式智能算法综述第35-36页
   ·几种主要的的智能算法第36-39页
     ·遗传算法第36-37页
     ·蚁群优化算法第37页
     ·模拟退火第37-38页
     ·神经网络第38-39页
   ·粒子群算法简介第39-40页
   ·启发式智能算法在云计算环境中的运用第40-42页
 本章小结第42-43页
第4章 面向交互密集型任务的主从名字节点缓存模型第43-63页
   ·内存文件系统tmpfs第43-44页
   ·存储系统缓存的主从名字节点结构第44-47页
   ·算法描述第47-61页
     ·对交互密集型文件判断模型的描述第47-49页
     ·对主名字节点上的调度算法的描述第49-52页
     ·对从名字节点上的调度算法的描述第52-53页
     ·调度算法中的粒子群优化算法第53-61页
 本章小结第61-63页
第5章 主从名字节点缓存模型在松耦合计算集群中的部署实现和性能分析第63-81页
   ·部署实现第63-71页
     ·两层结构的实现第63-68页
     ·分配算法的实现第68-71页
   ·运行性能分析第71-80页
     ·正常读写任务的块分配开销第71-73页
     ·SAPS0在主从节点缓存架构中的效能提升第73-75页
     ·面向交互密集型任务的性能分析第75-80页
 本章小结第80-81页
第6章 总结与展望第81-83页
   ·工作总结第81-82页
   ·前景展望第82-83页
参考文献第83-90页
致谢第90页

论文共90页,点击 下载论文
上一篇:面向网络电视的推荐系统框架及算法研究
下一篇:在线社会网络可视化分析应用的设计与实现--以新浪微博平台为例