云存儲(chǔ)近年來(lái)已成為一種被廣泛接受的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式。隨著云存儲(chǔ)在各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用的不斷發(fā)展,云存儲(chǔ)的安全問(wèn)題引起了人們的特別關(guān)注。云平臺(tái)可以通過(guò)數(shù)據(jù)備份以保障數(shù)據(jù)的可靠性。云存儲(chǔ)系統(tǒng)通過(guò)跨地理區(qū)域?qū)⒏北敬鎯?chǔ)到各個(gè)不同的數(shù)據(jù)中心,當(dāng)原數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)遭到損壞或丟失,其他數(shù)據(jù)中心的副本能夠?qū)υ瓟?shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行恢復(fù)。采用數(shù)據(jù)備份的方式,用戶選擇副本進(jìn)行訪問(wèn),能夠減小單一節(jié)點(diǎn)的訪問(wèn)壓力,進(jìn)而提高數(shù)據(jù)的可用性。然而,數(shù)據(jù)容災(zāi)備份的引入也帶來(lái)了帶寬開(kāi)銷、數(shù)據(jù)一致性、負(fù)載均衡等諸多問(wèn)題。本文針對(duì)云服務(wù)提供商在保證數(shù)據(jù)可靠性的同時(shí),兼顧用戶任務(wù)差異性QoS（服務(wù)質(zhì)量）需求的特點(diǎn),提出了一種分級(jí)容災(zāi)存儲(chǔ)策略。通過(guò)將云服務(wù)提供商的存儲(chǔ)資源按服務(wù)水平進(jìn)行分級(jí)構(gòu)建云計(jì)算容錯(cuò)模型,以滿足差異性的QoS需求。在此基礎(chǔ)上對(duì)存儲(chǔ)資源按服務(wù)等級(jí)進(jìn)行分類管理以提高云服務(wù)提供商資源利用率。針對(duì)副本帶來(lái)的一致性問(wèn)題,通過(guò)構(gòu)建高性能緩沖區(qū),利用參數(shù)可能性分布策略對(duì)強(qiáng)一致性數(shù)據(jù)進(jìn)行緩沖區(qū)存儲(chǔ)以提高強(qiáng)一致性數(shù)據(jù)的可用性。理論分析了上述策略的正確性,最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該策略的有效性。 

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 引言
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目標(biāo)
    1.4 本文結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)知識(shí)
    2.1 云計(jì)算
    2.2 云存儲(chǔ)
    2.3 云存儲(chǔ)與副本管理的關(guān)系
    2.4 HDFS副本分布策略
    2.5 副本與數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題
    2.6 本章小結(jié)
第3章 分級(jí)存儲(chǔ)策略
    3.1 分級(jí)存儲(chǔ)策略描述
        3.1.1 模糊綜合評(píng)判法描述
        3.1.2 模糊綜合評(píng)判方法與存儲(chǔ)資源分級(jí)
    3.2 倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)策略與云存儲(chǔ)
        3.2.1 基于有限類的倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)策略
        3.2.2 倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)策略與云存儲(chǔ)
    3.3 分級(jí)分類混合存儲(chǔ)策略
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于可能性分布的緩沖區(qū)存儲(chǔ)策略
    4.1 云平臺(tái)緩沖區(qū)模型
    4.2 可能性分布理論與訪問(wèn)頻率預(yù)測(cè)
        4.2.1 參數(shù)可能性分布策略
        4.2.2 歷史訪問(wèn)頻率可信度加權(quán)算法
        4.2.3 訪問(wèn)過(guò)程
    4.3 本章小結(jié)
第5章 仿真實(shí)驗(yàn)及其分析
    5.1 分級(jí)存儲(chǔ)策略實(shí)驗(yàn)
        5.1.1 實(shí)驗(yàn)描述
        5.1.2 存儲(chǔ)率實(shí)驗(yàn)
        5.1.3 存儲(chǔ)開(kāi)銷的對(duì)比
        5.1.4 用戶體驗(yàn)度的對(duì)比
        5.1.5 負(fù)載均衡的對(duì)比
    5.2 緩沖區(qū)存儲(chǔ)實(shí)驗(yàn)
        5.2.1 緩沖區(qū)大小實(shí)驗(yàn)
        5.2.2 緩沖區(qū)命中率比較
        5.2.3 響應(yīng)時(shí)間比較
    5.3 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 本文的主要工作
    6.2 下一步研究工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間取得的科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種用于云計(jì)算的數(shù)據(jù)容災(zāi)分配算法的改進(jìn)[J]. 林國(guó)勇,黃帆.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2017(01)
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[3]副本放置中的更新策略及算法[J]. 李帥,黨鑫,王旭,武繼剛.  計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2016(11)
[4]大數(shù)據(jù)容災(zāi)備份技術(shù)挑戰(zhàn)和增量備份解決方案[J]. 羅圣美,李明,葉郁文.  大數(shù)據(jù). 2015(03)
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博士論文
[1]云存儲(chǔ)中數(shù)據(jù)完整性的聚合盲審計(jì)方法研究[D]. 何凱.武漢大學(xué) 2016
[2]面向大數(shù)據(jù)的異構(gòu)集群存儲(chǔ)系統(tǒng)副本放置與選擇策略研究[D]. 熊潤(rùn)群.東南大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于模糊綜合評(píng)判的可信度評(píng)估模型及方法研究[D]. 周永林.電子科技大學(xué) 2016
[2]面向云運(yùn)輸服務(wù)中心的服務(wù)組合技術(shù)及系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 王亞杰.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015



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