云存储环境下副本管理策略研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-14页 |
| 1.1.1 云计算相关概念 | 第9-10页 |
| 1.1.2 云存储相关概念 | 第10-11页 |
| 1.1.3 云存储发展现状 | 第11-13页 |
| 1.1.4 副本技术 | 第13页 |
| 1.1.5 系统工程思想与方法 | 第13-14页 |
| 1.2 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第17-28页 |
| 2.1 云存储系统副本管理策略 | 第17-23页 |
| 2.1.1 谷歌文件系统 | 第17-19页 |
| 2.1.2 Hadoop 分布式文件系统 | 第19-21页 |
| 2.1.3 亚马逊云存储系统 | 第21-22页 |
| 2.1.4 桉树系统 | 第22-23页 |
| 2.2 云环境下的副本管理策略研究 | 第23-25页 |
| 2.3 其他分布式文件系统中副本管理策略研究 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于数据节点放置副本能力的评价方法 | 第28-42页 |
| 3.1 需求分析 | 第28-29页 |
| 3.2 数据节点副本能力评价法 | 第29-38页 |
| 3.2.1 数据节点能力评价方法 | 第29-31页 |
| 3.2.2 数据节点评价要素 | 第31-33页 |
| 3.2.3 用户需求指标 | 第33-35页 |
| 3.2.4 设备物理条件指标 | 第35-36页 |
| 3.2.5 基于组合指标的综合评价 | 第36-38页 |
| 3.3 实验分析 | 第38-41页 |
| 3.3.1 实验环境构建 | 第38页 |
| 3.3.2 数据节点能力评价法分析 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于问题域的副本创建策略与动态调整策略 | 第42-64页 |
| 4.1 需求分析 | 第42-43页 |
| 4.2 基于问题域的副本创建策略 | 第43-59页 |
| 4.2.1 云存储副本创建问题 | 第43-44页 |
| 4.2.2 副本创建策略 | 第44-45页 |
| 4.2.3 副本数目控制策略 | 第45-47页 |
| 4.2.4 基于混合粒子群的副本放置算法 | 第47-58页 |
| 4.2.5 仿真实验 | 第58-59页 |
| 4.4 云存储中副本动态调整策略 | 第59-63页 |
| 4.4.1 副本重新创建策略 | 第60-62页 |
| 4.4.2 副本删除策略 | 第62页 |
| 4.4.3 仿真实验分析 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第64页 |
| 5.2 下一步的主要工作 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
