| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·课题来源及论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 基础知识及相关技术 | 第18-30页 |
| ·云的定义 | 第18页 |
| ·云计算的定义 | 第18页 |
| ·云存储的定义 | 第18页 |
| ·企业云存储技术 | 第18-20页 |
| ·GFS | 第18-20页 |
| ·HDFS | 第20页 |
| ·FUSE | 第20-21页 |
| ·POSIX | 第21页 |
| ·Moose 文件系统 | 第21-25页 |
| ·概述 | 第21-22页 |
| ·MooseFS 基本架构 | 第22-23页 |
| ·MooseFS 特点 | 第23页 |
| ·MooseFS 工作原理 | 第23-25页 |
| ·负载均衡技术 | 第25-29页 |
| ·负载均衡概述 | 第25页 |
| ·负载均衡的分类 | 第25-27页 |
| ·负载均衡算法 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 MooseFS 的负载均衡算法研究 | 第30-55页 |
| ·负载均衡的定义及意义 | 第30页 |
| ·MooseFS 负载均衡现有算法 | 第30-34页 |
| ·参数定义 | 第30-32页 |
| ·MooseFS 中 chunkserver 现有的选择思想 | 第32页 |
| ·chunkserver 的评价方法 | 第32-33页 |
| ·chunkserver 选择算法描述 | 第33-34页 |
| ·现有算法存在的问题 | 第34-35页 |
| ·基于 MooseFS 的 Performance-Load 动态负载均衡算法 | 第35-39页 |
| ·参数定义 | 第35-37页 |
| ·PL 算法的思想 | 第37-38页 |
| ·PL 算法的评价方法 | 第38页 |
| ·PL 算法描述 | 第38-39页 |
| ·算法效率 | 第39-42页 |
| ·MooseFS 现有负载均衡算法效率分析 | 第39-41页 |
| ·PL 算法效率分析 | 第41-42页 |
| ·算法测试 | 第42-51页 |
| ·测试环境及方法 | 第42-43页 |
| ·MooseFS 现有的负载均衡算法测试结果 | 第43-44页 |
| ·PL 算法测试结果 | 第44-51页 |
| ·PL 算法优化 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于 MooseFS 的云存储系统集成实现 | 第55-80页 |
| ·存储子系统 | 第55-71页 |
| ·主要任务 | 第55页 |
| ·MooseFS 选择 | 第55-56页 |
| ·集群的拓扑结构 | 第56页 |
| ·项目环境 | 第56-59页 |
| ·HA 的部署 | 第59-60页 |
| ·自动部署 | 第60-68页 |
| ·性能测试 | 第68-71页 |
| ·监控子系统 | 第71-78页 |
| ·系统模块 | 第71页 |
| ·存储控制模块 | 第71-77页 |
| ·存储控制功能测试 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第五章 总结与展望 | 第80-82页 |
| ·工作总结 | 第80页 |
| ·展望 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第87-88页 |
| 附录 | 第88-93页 |
