隨著網(wǎng)絡(luò)與信息化技術(shù)的不斷發(fā)展,目前互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量與日俱增。相對(duì)于結(jié)構(gòu)單一、吞吐量低的傳統(tǒng)存儲(chǔ)方式,當(dāng)前的云存儲(chǔ)平臺(tái)通過(guò)集群化存儲(chǔ)管理技術(shù),解決了龐大數(shù)據(jù)量的存儲(chǔ)需求問(wèn)題,極大地提高了存儲(chǔ)效率。然而,僅僅能夠存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并不是目前云存儲(chǔ)技術(shù)追求的唯一目標(biāo)。在實(shí)際的云存儲(chǔ)環(huán)境中,數(shù)據(jù)在自己信息生命周期內(nèi)的每個(gè)階段具備不同的訪問(wèn)量,因此將訪問(wèn)量較高的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在性能更高的存儲(chǔ)設(shè)備上,能夠提高集群存儲(chǔ)效率。分級(jí)云存儲(chǔ)技術(shù)通過(guò)組織管理集群設(shè)備,能夠充分利用集群異構(gòu)特性,為具有不同數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要求的用戶提供相應(yīng)的存儲(chǔ)服務(wù),為存儲(chǔ)價(jià)值不同的數(shù)據(jù)合理分配性能不同的存儲(chǔ)設(shè)備,以提高系統(tǒng)存儲(chǔ)效率。本文深入研究了現(xiàn)有的分級(jí)云存儲(chǔ)技術(shù),提出了一種基于數(shù)據(jù)預(yù)分類的多目標(biāo)優(yōu)化分級(jí)云存儲(chǔ)方案,用于在云存儲(chǔ)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分級(jí)存儲(chǔ)。為了組織設(shè)備結(jié)構(gòu)、感知數(shù)據(jù)熱度分布情況,提出了一種基于設(shè)備分級(jí)與數(shù)據(jù)熱度評(píng)估的適用性模型。該模型通過(guò)三層分級(jí)結(jié)構(gòu)來(lái)組織集群設(shè)備,依據(jù)設(shè)備性能屬性來(lái)計(jì)算設(shè)備性能值,并以此建立了系統(tǒng)的設(shè)備性能層級(jí)劃分結(jié)構(gòu)。此外,該模型通過(guò)數(shù)據(jù)訪問(wèn)情況來(lái)評(píng)估數(shù)據(jù)熱度,并對(duì)數(shù)據(jù)按存儲(chǔ)價(jià)值進(jìn)行預(yù)分類。最后,該模型按照設(shè)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：57 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要內(nèi)容
第2章 相關(guān)技術(shù)與原理
    2.1 云計(jì)算
        2.1.1 云計(jì)算基本概念
        2.1.2 云計(jì)算分類
    2.2 云存儲(chǔ)技術(shù)
        2.2.1 云存儲(chǔ)的概念
        2.2.2 云存儲(chǔ)的分類
    2.3 分級(jí)存儲(chǔ)
        2.3.1 分級(jí)存儲(chǔ)的概念
        2.3.2 分級(jí)云存儲(chǔ)
    2.4 云計(jì)算仿真工具CloudSim
    2.5 本章小結(jié)
第3章 分級(jí)云存儲(chǔ)模型
    3.1 問(wèn)題引入
    3.2 系統(tǒng)模型
    3.3 分級(jí)云存儲(chǔ)功能模塊設(shè)計(jì)
        3.3.1 分級(jí)組織管理模塊
        3.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)分類模塊
        3.3.3 數(shù)據(jù)分類與預(yù)分級(jí)算法STDC
    3.4 基于CloudSim的分級(jí)云存儲(chǔ)拓展
        3.4.1 CloudSim分級(jí)云存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
        3.4.2 CloudSim基本代碼拓展
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于多目標(biāo)優(yōu)化的云數(shù)據(jù)分級(jí)存儲(chǔ)方案
    4.1 問(wèn)題引入
    4.2 多目標(biāo)進(jìn)化算法
        4.2.1 遺傳算法
        4.2.2 MOEA/D算法
    4.3 個(gè)體編碼
    4.4 約束條件
    4.5 優(yōu)化目標(biāo)
        4.5.1 平均訪問(wèn)時(shí)間
        4.5.2 平均訪問(wèn)延遲
        4.5.3 平均遷移成本
        4.5.4 負(fù)載變化
    4.6 目標(biāo)函數(shù)
    4.7 多目標(biāo)優(yōu)化存儲(chǔ)放置算法MOODP
        4.7.1 種群初始化
        4.7.2 種群迭代更新
    4.8 MOODP算法復(fù)雜度
    4.9 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置
    5.2 實(shí)驗(yàn)工作負(fù)載
    5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.3.1 系統(tǒng)能耗
        5.3.2 系統(tǒng)時(shí)間消耗
        5.3.3 系統(tǒng)負(fù)載變化
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄A (攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)成果)
附錄B (攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]面向云存儲(chǔ)系統(tǒng)的云數(shù)據(jù)放置方法研究[D]. 吳超.南京郵電大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3732091