云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展為大數(shù)據(jù)的處理和分析提供了計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間的解決方案,以互聯(lián)網(wǎng)思維進(jìn)行商業(yè)活動(dòng)為主要方式的電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展,車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn),社交網(wǎng)絡(luò)和自媒體用戶迅速增加使得諸如用戶瀏覽記錄文件、商品屬性文件、音視頻文件和圖像等數(shù)據(jù)的以居高不下的勢(shì)頭增長(zhǎng),為了提高對(duì)存儲(chǔ)規(guī)模的適應(yīng)性,云計(jì)算存儲(chǔ)設(shè)備規(guī)模隨之不斷擴(kuò)張。對(duì)于規(guī)模龐大的海量數(shù)據(jù)文件的傳輸、處理以及結(jié)果文件的處理成為云計(jì)算和大數(shù)據(jù)研發(fā)人員日益關(guān)注的問題。一方面云計(jì)算處理的對(duì)象是頗具規(guī)模的海量數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)傳輸至云服務(wù)器的速率對(duì)I/O密集型應(yīng)用云計(jì)算任務(wù)的速度有影響；另一方面,處理結(jié)果文件的存儲(chǔ)和提取訪問間接地對(duì)I/O密集型應(yīng)用的響應(yīng)速度產(chǎn)生了影響。因此,本文對(duì)如何在云計(jì)算環(huán)境下設(shè)計(jì)海量文件的傳輸優(yōu)化方式和文件優(yōu)化存儲(chǔ)策略進(jìn)行研究工作,對(duì)于提高I/O密集型云計(jì)算任務(wù)的響應(yīng)速度和存取效率,有利于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的低消耗。本文以海量數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)管理理論為基礎(chǔ),以現(xiàn)有的開源云計(jì)算平臺(tái)為研究平臺(tái),研究云計(jì)算環(huán)境下I/O密集型應(yīng)用的存儲(chǔ)效率,借助CloudStack開源云平臺(tái)進(jìn)行策略的測(cè)試和調(diào)整。本文具體做了以下的研究工作。1)將I/O密集型云計(jì)...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國內(nèi)外海量文件存儲(chǔ)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)外云計(jì)算研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 論文研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 云計(jì)算概述
    2.1 云計(jì)算的定義
    2.2 云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)
    2.3 云計(jì)算服務(wù)層次
    2.4 開源云計(jì)算平臺(tái)
        2.4.1 CloudStack云平臺(tái)
        2.4.2 OpenStack云平臺(tái)
        2.4.3 Hadoop云平臺(tái)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于客戶端物理機(jī)和網(wǎng)絡(luò)帶寬優(yōu)化策略
    3.1 云計(jì)算任務(wù)類型
    3.2 分布式存儲(chǔ)技術(shù)
        3.2.1 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的分類
        3.2.2 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的比較
    3.3 影響存儲(chǔ)系統(tǒng)存儲(chǔ)效率的因素
        3.3.1 I/O總線
        3.3.2 硬件性能參數(shù)
        3.3.3 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)
    3.4 THU優(yōu)化策略
        3.4.1 THU策略定義
        3.4.2 基本思想
        3.4.3 THU功能模塊
        3.4.4 THU策略流程
        3.4.5 THU策略設(shè)計(jì)原則
    3.5 CLOUDSTACK實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建
        3.5.1 管理節(jié)點(diǎn)的安裝和配置
        3.5.2 計(jì)算節(jié)點(diǎn)的安裝和配置
        3.5.3 存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的安裝和配置
    3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.7 本章小結(jié)
第4章 并行處理優(yōu)化策略
    4.1 并行處理技術(shù)
        4.1.1 并行處理的含義
        4.1.2 并行處理與并行傳輸
    4.2 并行處理技術(shù)的應(yīng)用
        4.2.1 流水線技術(shù)
        4.2.2 MapReduce編程模式
        4.2.3 分布式資源管理技術(shù)
    4.3 并行處理優(yōu)化策略
        4.3.1 PPS策略定義
        4.3.2 主要思想
        4.3.3 PPS功能模塊
        4.3.4 PPS策略流程
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)和展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間所展開的科研項(xiàng)目和發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
附錄



本文編號(hào)：3890615