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全新面向云存储系统的高能效技术研究游新冬9787030647443
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章 引言 11.1 研究背景 21.1.1 云计算技术及其框架 21.1.2 云存储系统及其框架 41.2 云存储系统的能耗现状 51.3 研究内容和主要贡献 61.4 研究思路和本书结构安排 81.4.1 研究思路 81.4.2 本书的结构安排 8第2章 云计算能效的国内外研究现状综述 112.1 云计算系统中降耗技术概览 112.2 存储系统中能耗技术的国内外研究现状 11. 云计算相关环境中的降耗技术研究综述的分类 15..1 面向整个云计算系统不同角度的能效技术综述 15..2 云计算系统特定层面或特定部分的降耗技术综述 17.. 云计算系统中各种降耗技术的综述 19..4 云计算系统定能技术的综述 20..5 的能效技术综述 21.. 综述分类的总结及观察 222.4 云存储环境中能耗感知的数据管理策略综述 252.4.1 能耗感知的数据分类策略 252.4.2 能耗感知的数据放置策略 272.4.3 能耗感知的数据备份策略 302.4.4 能耗感知的数据管理策略综述的总结及观察结果 352.5 本章小结 37第3章 基于数据访问特的聚类存储方法 393.1 数据访问的特 393.1.1 数据的生命周期特 403.1.2 数据访问的潮汐特 423.1.3 数据的季节特 473.1.4 小结 493.2 聚类分析方法 493.2.1 聚类分析概述 493.2.2 相似度量 503.3 基于K-means的能耗感知的数据聚类存储方法(K-ear) 543.3.1 分类数据集的描述 543.3.2 数据的预处理 813.3.3 数据的分类实现及其结果 823.3.4 基于K-means的能耗感知的数据分类算法(K-ear) 1053.4 模拟实验 1313.4.1 不同的高速磁盘利用率与系统利用率的比值对比实验 1333.4.2 不同的季节特数据比例的对比实验 1383.4.3 不同潮汐特数据比例的对比实验 1443.4.4 不同冷热数据比例的对比实验结果 1513.5 本章小结 156第4章 能效自适应的数据副本管理策略E2ARS 1574.1 面向降耗的副本管理策略的相关研究 1574.2 能效自适应的副本管理策略E2ARS的设计与实现 1584.2.1 E2ARS系统框架 1584.2.2 E2ARS算法 1594.3 E2ARS能效的数学分析 1634.4 模拟实验评估 1654.4.1 不同的请求到达率对三种能指标的影响 1664.4.2 不同的预期响应时间对三种能指标的影响 1684.4.3 不同的副本个数对三种能指标的影响 1704.4.4 不同的数据块平均并行度对三种能指标的影响 1714.4.5 E2ARS的额外开销定分析 1734.5 本章小结 173第5章 多样化oS约束的磁盘调度策略 1745.1 oS要求和多样化的oS 要求 1745.2 相关术语及其定义 1755.3 相关工作 1765.4 多样化oS约束的磁盘调度策略MDS的设计与实现 1785.4.1 MDS的系统框架 1785.4.2 MDS分析评估 1855.5 本章小结 195第6章 总结与展望 1976.1 总结 1976.2 展望 1986.2.1 现有工作的深入和完善 1996.2.2 研究计划 1996.3 本章小结 206参考文献 208附录 217编后记 241彩图
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