云存储环境下副本管理策略研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 云存储发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 资源管理研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 副本管理策略研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 当前副本技术研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 副本创建策略 | 第14-15页 |
| 1.3.2 副本选择策略 | 第15页 |
| 1.3.3 副本删除策略 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要研究工作 | 第16-17页 |
| 1.5 论文结构 | 第17-18页 |
| 第2章 相关工作 | 第18-26页 |
| 2.1 云存储 | 第18-20页 |
| 2.1.1 云存储的特点 | 第18-19页 |
| 2.1.2 云存储的整体架构 | 第19-20页 |
| 2.2 云存储与副本管理的密切关系 | 第20-21页 |
| 2.3 HDFS副本分布策略 | 第21-25页 |
| 2.3.1 HDFS静态副本分布算法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 局限性 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于多优化目标的副本选择策略 | 第26-48页 |
| 3.1 静态文件布局策略 | 第26-27页 |
| 3.2 副本放置策略 | 第27-35页 |
| 3.2.1 数据节点副本能力评价指标 | 第28-31页 |
| 3.2.2 层次分析法 | 第31-35页 |
| 3.3 基于多目标优化的副本选择策略 | 第35-43页 |
| 3.3.1 多目标优化问题 | 第35-36页 |
| 3.3.2 副本放置数学模型 | 第36-37页 |
| 3.3.3 多目标粒子群算法 | 第37-43页 |
| 3.3.4 副本择优策略 | 第43页 |
| 3.4 副本数量调整策略 | 第43-47页 |
| 3.4.1 文件可用性与副本个数之间的关联 | 第43-45页 |
| 3.4.2 副本热度模型 | 第45-46页 |
| 3.4.3 副本安全删除 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 副本管理仿真实验性能分析 | 第48-57页 |
| 4.1 实验环境 | 第48页 |
| 4.2 实验配置 | 第48-49页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第49-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第64页 |
