云环境下的网站安全应急与快速恢复管理系统设计实现
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本论文研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 本论文研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 本论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第17-25页 |
| 2.1 IaaS云计算平台 | 第17-18页 |
| 2.2 虚拟化技术 | 第18-19页 |
| 2.3 云存储技术 | 第19-22页 |
| 2.3.1 云存储技术概述 | 第19-20页 |
| 2.3.2 Swift云存储概述及特点 | 第20-21页 |
| 2.3.3 Swift云存储系统架构 | 第21-22页 |
| 2.3.4 Swift的故障处理机制 | 第22页 |
| 2.4 SDN软件定义网络 | 第22-24页 |
| 2.4.1 SDN的架构及特点 | 第22-23页 |
| 2.4.2 OpenFlow协议 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 多目标决策的动态负载均衡策略 | 第25-38页 |
| 3.1 Swift云存储服务的存储机制 | 第25-28页 |
| 3.1.1 广义的一致性哈希算法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 Swift的一致性哈希算法 | 第26页 |
| 3.1.3 Ring文件 | 第26-27页 |
| 3.1.4 Swift的多权重因素算法 | 第27-28页 |
| 3.2 Swift云存储的负载均衡算法改进 | 第28-33页 |
| 3.2.1 Swift云存储增减节点的判定 | 第28-29页 |
| 3.2.2 增减实际存储节点时虚节点的调整 | 第29-31页 |
| 3.2.3 虚节点的动态调整 | 第31-33页 |
| 3.3 算法实现 | 第33-35页 |
| 3.4 仿真实验 | 第35-37页 |
| 3.4.1 实验环境及方法 | 第35页 |
| 3.4.2 仿真实验结果 | 第35-36页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 安全应急与快速恢复策略模型 | 第38-45页 |
| 4.1 安全应急与快速恢复策略模型的功能架构 | 第38-39页 |
| 4.2 安全应急与快速恢复策略模型的详细设计 | 第39-42页 |
| 4.2.1 IaaS云计算平台和云存储中心 | 第39-40页 |
| 4.2.2 种子机的设计原理 | 第40页 |
| 4.2.3 基于SDN的网络虚拟化技术 | 第40-41页 |
| 4.2.4 安全应急与快速恢复策略 | 第41-42页 |
| 4.3 提出一种基于数据库动态数据的高可用模型 | 第42-43页 |
| 4.3.1 模型的架构 | 第42页 |
| 4.3.2 数据仲裁算法 | 第42-43页 |
| 4.3.3 数据仲裁算法 | 第43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 应急恢复管理系统的关键模块设计实现 | 第45-61页 |
| 5.1 需求分析 | 第45-46页 |
| 5.1.1 系统需求 | 第45页 |
| 5.1.2 安全应急与快速恢复子系统的模块需求 | 第45-46页 |
| 5.2 安全应急与快速恢复子系统模块设计 | 第46-48页 |
| 5.2.1 整体结构 | 第46-47页 |
| 5.2.2 主要部分的具体结构设计 | 第47-48页 |
| 5.3 安全应急与快速恢复模块的基础环境的实现 | 第48-55页 |
| 5.3.1 主要部分的具体结构设计 | 第48-50页 |
| 5.3.2 Swift云存储的实现 | 第50-54页 |
| 5.3.3 SDN控制器的实现 | 第54-55页 |
| 5.4 安全应急与快速恢复策略的实现 | 第55-59页 |
| 5.4.1 实时监听模块实现流程 | 第55-57页 |
| 5.4.2 安全应急与快速恢复功能实现流程 | 第57-59页 |
| 5.5 运行结果 | 第59-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 结论 | 第61页 |
| 进一步工作 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 参加的科研项目 | 第67页 |
