| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-35页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-24页 |
| 1.1.1 云计算 | 第14-18页 |
| 1.1.1.1 云计算的定义 | 第14-16页 |
| 1.1.1.2 云计算的特征 | 第16页 |
| 1.1.1.3 云计算的分类 | 第16-18页 |
| 1.1.2 分布式存储 | 第18-24页 |
| 1.1.2.1 中心化结构 | 第19-22页 |
| 1.1.2.2 去中心化结构 | 第22-24页 |
| 1.2 云计算环境下分布式存储的相关研究工作 | 第24-31页 |
| 1.2.1 基于纠删码的数据容错方法 | 第26-27页 |
| 1.2.2 重复数据删除中数据可用性方法 | 第27-28页 |
| 1.2.3 副本放置算法 | 第28-29页 |
| 1.2.4 副本一致性维护策略 | 第29-30页 |
| 1.2.5 现有工作的不足 | 第30-31页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第31-33页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第33-35页 |
| 第二章 基于Liberation编码的单数据盘故障快速修复方法 | 第35-51页 |
| 2.1 问题研究背景 | 第35-37页 |
| 2.2 国内外研究现状 | 第37-38页 |
| 2.3 基于Liberation编码的单数据盘故障修复方法 | 第38-45页 |
| 2.3.1 Liberation编码 | 第38-40页 |
| 2.3.2 传统的单数据盘故障修复策略 | 第40-43页 |
| 2.3.3 基于Liberation编码的单数据盘故障修复策略HRSF | 第43-45页 |
| 2.3.3.1 基于Liberation编码的单数据盘故障修复方法 | 第43-45页 |
| 2.3.3.2 单数据盘故障修复算法HRSF | 第45页 |
| 2.4 实验分析与讨论 | 第45-49页 |
| 2.4.1 实验设置 | 第46页 |
| 2.4.2 故障盘修复过程中读取数据量 | 第46-47页 |
| 2.4.3 不同数据分块大小对修复性能的影响 | 第47-48页 |
| 2.4.4 不同的磁盘数目对修复性能的影响 | 第48-49页 |
| 2.4.5 不同负载下的修复性能评估 | 第49页 |
| 2.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第三章 重复数据删除中数据可用性优化方法 | 第51-69页 |
| 3.1 问题研究背景 | 第51-52页 |
| 3.2 国内外研究现状 | 第52-54页 |
| 3.2.1 基于副本技术的数据可用性方法 | 第52-53页 |
| 3.2.2 基于纠删码技术的数据可用性方法 | 第53-54页 |
| 3.3 基于数据块重要程度的重复数据删除可用性优化方法 | 第54-58页 |
| 3.3.1 重复数据删除技术数据可用性问题 | 第54-55页 |
| 3.3.2 重复数据删除技术数据可用性优化方法 | 第55-58页 |
| 3.4 实验分析与讨论 | 第58-68页 |
| 3.4.1 基于WFD的可用性分析 | 第58-62页 |
| 3.4.1.1 节点故障对数据可用性的影响 | 第58-59页 |
| 3.4.1.2 存储开销 | 第59-60页 |
| 3.4.1.3 访问频率 | 第60页 |
| 3.4.1.4 参数的选择 | 第60-62页 |
| 3.4.2 基于CDC的可用性分析 | 第62-65页 |
| 3.4.2.1 节点故障对数据可用性的影响 | 第62-63页 |
| 3.4.2.2 存储开销 | 第63页 |
| 3.4.2.3 访问频率 | 第63-64页 |
| 3.4.2.4 参数的选择 | 第64-65页 |
| 3.4.3 基于Sliding Block的可用性分析 | 第65-68页 |
| 3.4.3.1 节点故障对数据可用性的影响 | 第65-66页 |
| 3.4.3.2 存储开销 | 第66页 |
| 3.4.3.3 访问频率 | 第66-67页 |
| 3.4.3.4 参数的选择 | 第67-68页 |
| 3.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第四章 基于萤火虫优化算法的副本放置方法 | 第69-85页 |
| 4.1 问题研究背景 | 第69-70页 |
| 4.2 国内外研究现状 | 第70-73页 |
| 4.2.1 静态的副本放置方法 | 第70-71页 |
| 4.2.2 动态的副本放置方法 | 第71-73页 |
| 4.3 基于离散型萤火虫优化算法的副本放置方法 | 第73-79页 |
| 4.3.1 萤火虫优化算法 | 第73-75页 |
| 4.3.2 副本放置模型 | 第75-76页 |
| 4.3.3 基于离散型萤火虫优化算法的副本放置方法 | 第76-78页 |
| 4.3.3.1 解的构造和编码 | 第76页 |
| 4.3.3.2 个体间距离度量 | 第76-77页 |
| 4.3.3.3 位置更新方法 | 第77页 |
| 4.3.3.4 适应度函数 | 第77-78页 |
| 4.3.4 基于离散型萤火虫优化算法的副本放置步骤 | 第78-79页 |
| 4.3.4.1 算法的具体步骤 | 第78页 |
| 4.3.4.2 时间复杂度 | 第78-79页 |
| 4.4 实验分析与讨论 | 第79-84页 |
| 4.4.1 副本放置节点的选择 | 第79-80页 |
| 4.4.2 算法收敛性 | 第80-81页 |
| 4.4.3 参数的选择 | 第81-83页 |
| 4.4.4 访问时间 | 第83-84页 |
| 4.5 本章小结 | 第84-85页 |
| 第五章 基于树形拓扑结构的副本一致性维护策略 | 第85-101页 |
| 5.1 问题研究背景 | 第85-87页 |
| 5.2 国内外研究现状 | 第87-88页 |
| 5.3 副本一致性维护策略 | 第88-95页 |
| 5.3.1 网络拓扑结构 | 第88-93页 |
| 5.3.1.1 Bluetooth网络拓扑结构 | 第89页 |
| 5.3.1.2 基于Piconet的网络拓扑结构 | 第89-90页 |
| 5.3.1.3 一致性维护树 | 第90-93页 |
| 5.3.2 更新消息传播机制 | 第93-94页 |
| 5.3.3 弹性扩充 | 第94-95页 |
| 5.3.4 故障修复 | 第95页 |
| 5.4 实验分析与讨论 | 第95-100页 |
| 5.4.1 更新开销 | 第96-97页 |
| 5.4.2 可靠性 | 第97-99页 |
| 5.4.3 响应时间 | 第99-100页 |
| 5.5 本章小结 | 第100-101页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第101-105页 |
| 6.1 全文总结 | 第101-103页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第103-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 参考文献 | 第106-117页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第117-118页 |
