基于智能预警和自修复的高可靠磁盘阵列关键技术研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·信息存储需求 | 第12页 |
| ·存储可靠性问题 | 第12-13页 |
| ·研究内容与相关工作 | 第13-18页 |
| ·磁盘可靠性简要分析 | 第14-15页 |
| ·磁盘阵列可靠性研究 | 第15-16页 |
| ·存储系统可靠性简要分析 | 第16-17页 |
| ·提高存储可靠性所面临的技术难题 | 第17-18页 |
| ·课题的主要研究工作 | 第18-20页 |
| ·主要技术方法 | 第18-19页 |
| ·主要工作 | 第19-20页 |
| ·论文组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 磁盘可靠性分析 | 第21-31页 |
| ·可靠性相关定义 | 第21-23页 |
| ·可靠性定义 | 第21页 |
| ·可靠性度量 | 第21-23页 |
| ·磁盘结构 | 第23-24页 |
| ·磁盘驱动器结构 | 第23页 |
| ·磁盘工作原理 | 第23-24页 |
| ·磁盘可靠性分析 | 第24-28页 |
| ·影响磁盘可靠性的因素 | 第24-25页 |
| ·磁盘可靠性分析模型 | 第25-26页 |
| ·提高可靠性的主要途径 | 第26-28页 |
| ·磁盘故障预测技术 | 第28-30页 |
| ·采用故障预测技术的可行性 | 第28-29页 |
| ·本文采用技术方案 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于SMART 信息的磁盘监测技术 | 第31-42页 |
| ·磁盘SMART 技术 | 第31-34页 |
| ·SMART 技术简介 | 第31-33页 |
| ·SMART 技术应用现状 | 第33-34页 |
| ·磁盘SMART 信息采集方法 | 第34-36页 |
| ·单盘SMART 信息采集 | 第34-35页 |
| ·磁盘阵列SMART 信息采集 | 第35-36页 |
| ·SMART 信息属性选择方法 | 第36-41页 |
| ·基于样本均值的属性选择方法 | 第37-39页 |
| ·基于趋势分析的属性选择方法 | 第39-40页 |
| ·基于信息增益的属性选择方法 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第四章 磁盘故障智能预警技术 | 第42-56页 |
| ·磁盘故障智能预警研究现状 | 第42-45页 |
| ·相关定义 | 第43-44页 |
| ·相关研究进展 | 第44-45页 |
| ·基于机器学习的预警策略 | 第45-49页 |
| ·分类方法原理 | 第45-47页 |
| ·基于贝叶斯的分类算法 | 第47-48页 |
| ·基于支持向量机的分类算法 | 第48-49页 |
| ·基于决策树的提升分类算法 | 第49-51页 |
| ·实验评测与分析 | 第51-54页 |
| ·模拟实验环境 | 第51-52页 |
| ·分类器预测性能评测 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-56页 |
| 第五章 基于数据迁移的数据保护技术 | 第56-63页 |
| ·数据保护相关技术 | 第56-57页 |
| ·RAID | 第56页 |
| ·远程磁盘镜像 | 第56-57页 |
| ·快照数据保护 | 第57页 |
| ·数据迁移技术 | 第57页 |
| ·基于自适应反馈机制的数据迁移方法 | 第57-61页 |
| ·自适应反馈机制 | 第58页 |
| ·SFM-DMA 算法 | 第58-61页 |
| ·实验评测与分析 | 第61-62页 |
| ·模拟实验环境 | 第61页 |
| ·数据迁移算法性能评测 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第六章 原型系统设计与实现 | 第63-72页 |
| ·IFPS 系统总体架构 | 第63-66页 |
| ·信息采集模块 | 第63-64页 |
| ·智能预警模块 | 第64页 |
| ·数据自修复模块 | 第64-66页 |
| ·IFPS 系统实现 | 第66-69页 |
| ·模块接口定义 | 第66页 |
| ·子模块实现 | 第66-69页 |
| ·IFPS 系统可靠性分析 | 第69-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 第七章 结束语 | 第72-74页 |
| ·工作总结 | 第72页 |
| ·工作展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第79-80页 |
| 作者在学期间参加的科研工作 | 第80页 |
