一、SAN和NAS结合是趋势（论文文献综述）
王立新,杨晓勤,李世宁,孙永敬,包航宇[1]（2021）在《银行业数据中心运营能力画像及应用研究》文中进行了进一步梳理本文介绍了银行业数据中心运营能力画像的定位、运营能力画像框架设计以及典型指标的场景化应用。针对银行业数据中心,通过分析运营管理活动,建立分层设计的模型,利用科学管理的方法,建立可量化、可对比、可导向、场景化的数据中心运营能力画像,提高数据中心的服务交付质量,指导数据中心的各项运维活动,实现银行业数据中心纵向精细化管理,以及横向行业对比,推动银行业数据中心向智慧化、智能化发展。
张立新[2]（2020）在《企业中计算机网络存储技术的应用现状及发展研究》文中研究指明信息化时代,企业不断利用大数据制定目标策略、增强自身竞争力,可见数据信息属于企业的隐含资产。数据信息要想得到充分利用,首要基础就是通过存储技术将繁多的数据进行存储,于是计算机网络存储技术被广泛应用于当代企业中。文章首先对计算机网络存储技术进行介绍,分析其4种存储方式的优缺点,以便企业能够做出更好的决策,选择合适的存储方式。较全面的分析了使用计算机网络存储技术对于当今企业发展的必要性,分析了计算机网络存储技术在企业中的应用现状。随着企业和数据信息的不断发展,计算机网络存储技术将会发生不断的改变,于是对其发展趋势进行分析。文章旨在让企业能够认识到存储技术的重要性,并且能够充分运用有效的网络存储技术提高自身实力。
李静[3]（2020）在《氢氧化钠-矿渣和改性水玻璃-矿渣胶凝材料的组成与结构及其对碳化和干缩性能的影响》文中提出碱矿渣胶凝材料（alkali-activated slag,AAS）以其早强高、抗渗性好且节能环保等优势而获得国内外研究者的广泛关注,然而AAS硬化体抗碳化性能较差且体积稳定性不良,又制约了其应用推广。针对此,本文从组成结构出发,分别研究了改性水玻璃激发矿渣（modified water glass-activated slag,WAS）和氢氧化钠激发矿渣（Na OH-activated slag,NAS）两种碱矿渣胶凝材料在产物组成相似的前提下孔结构对AAS硬化体碳化和干缩性能的影响,以及在孔结构相似的前提下产物组成对AAS硬化体碳化和干缩性能的影响。研究发现,当激发剂不同时,AAS硬化体的反应产物组成和孔结构均有所不同。通过热力学计算与试验确定了AAS硬化体中的主要反应产物:NAS硬化体中的主要反应产物为C-S-H凝胶、类水滑石和水化铝酸钙等;除了上述反应产物,WAS硬化体中还有硅凝胶产物。首次将数字全息显微镜技术用于研究矿渣颗粒在改性水玻璃溶液和氢氧化钠溶液中的溶解动力学和反应过程,并采用XRD和SEM/EDS表征矿渣颗粒在碱性激发剂中的物相演变。同时,对比研究了WAS和NAS硬化体的微观结构特征,揭示了WAS和NAS的反应机制差异及其对硬化体微观结构的影响:WAS体系产物趋向于在溶液中形成,反应速度较快,因此硬化体结构致密,孔径尺寸小;NAS体系反应产物趋向于在矿渣颗粒表面和内部形成,反应速度较慢,因此硬化体孔隙率与孔径尺寸较大。再者,通过化学沉淀法合成了AAS硬化体中的主要反应产物,从本质上探明了Ca/Si摩尔比、Al/Si摩尔比、Mg/Si摩尔比和Mg/Al摩尔比等化学组成差异对反应产物结构、碳化和干缩性能的影响规律。在CO2浓度为1%时,所有WAS硬化体碳化90 d后的碳化深度均为0 mm,说明WAS硬化体抗碳化性能优异。其主要原因是WAS硬化体结构致密,80%以上的孔径尺寸为3～10 nm,且硬化体表面会形成一层硅凝胶膜,阻隔空气中的CO2与WAS硬化体反应产物的接触,使得碳化反应难以进行。NAS硬化体碳化90 d后的碳化深度范围为4.5～9.1 mm,其抗碳化性能较差。对于NAS硬化体,产物组成相似时,随着激发剂中Na2O含量增多,反应速度加快,孔隙率减小,碳化速度减慢。硬化体孔结构相似时,外掺氢氧化镁会使其硬化体中生成更多不发生碳化反应的类水滑石,抗碳化性能变好。外掺氢氧化铝会使其硬化体中生成更多易碳化的水化铝酸钙和层间距较大的C-A-S-H凝胶,抗碳化性能变差。因此,可通过增加激发剂中Na2O含量、提高原材料中Mg/Si比和降低原材料中Al/Si比来改善NAS硬化体的抗碳化性能。在相对湿度50±5%、养护温度20±2℃时,WAS硬化体的28 d干缩率为5.1～11.1mm/m,NAS硬化体的28 d干缩率为2.0～2.7 mm/m,表明NAS硬化体体积稳定性比WAS硬化体好。对于WAS硬化体,产物组成相似时,随着水固比降低,孔隙率减小,干缩率降低。硬化体孔结构相似时,随着激发剂模数减小,反应产物中C-S-H凝胶的Ca/Si比增大,易收缩的硅凝胶含量降低,WAS硬化体干缩率减小。随着氢氧化镁掺量的增大或者氢氧化铝掺量的减少,体积稳定性好的类水滑石含量增多、易收缩的C-A-S-H凝胶含量降低,WAS硬化体干缩率减小。因此,可通过降低水固比、降低激发剂的模数、提高原材料中Mg/Si比和降低原材料中Al/Si比来改善WAS硬化体的干缩性能。基于以上研究结果,建立了AAS硬化体组成结构与碳化和干缩性能之间的关系,揭示了AAS硬化体孔结构与产物组成影响其性能的作用机制,并提出了调控AAS硬化体碳化和干缩性能的方法,为AAS的推广应用提供理论指导。同时,揭示了一直被忽略的硅凝胶作为WAS硬化体的主要反应产物之一,对碳化和干缩性能影响极大的规律。
刘常磊[4]（2020）在《海量图片存储技术的研究》文中指出随着互联网的飞速发展,各种信息资源快速增长,各行各业每时每刻都会产生海量的信息。而作为信息源之一的图片,具有传输方便、蕴含信息丰富、给人感觉直观等优点,其数量呈指数式增长。如大众熟知的淘宝、京东、微博等网站的图片存储数量已经达到PB级别,并且还在不断增长。面对增长如此迅速的图片资源,传统的文件存储架构和检索技术逐渐暴露出它们的缺点,无法满足当前海量图片资源的存储空间和处理时间的需求。因此,寻找一种能够满足并发访问的,高效的图片存储技术成为很多信息系统中亟待解决的问题。本文分析比较了当前国内外比较有代表性的海量图片存储方案,选择基于对象存储结构来解决上述难题。本文通过对海量图片数据的存储特性的分析,以及对对象存储结构的研究,提出一种基于对象存储结构的海量图片存储框架MISF。该框架以对象存储结构为核心,底层使用分布式架构保证了物理层次的高容量和高吞吐率,利用虚拟化技术将底层文件系统的树形层级结构隐藏,映射为扁平化的存储空间。并且采用新型的数据组织结构,将图片数据紧凑的组织在一起,并且为其生成内部索引文件以供客户端快速访问。本文主要从以下三个方面展开研究:第一,通过对对象存储结构的组织和特性进行研究,提出一种基于对象存储结构的海量图片对象存储模型。该模型底层采用分布式架构,为高容量和高性能提供物理架构的支持,同时整个系统模型将控制通路与数据通路分离,提高系统吞吐率。并且使用虚拟化技术将底层分布式架构和文件层级结构隐藏,虚拟为扁平结构的存储空间,使得用户可以更加友好、快速的获取到图片数据。第二,通过对B+树数据结构的分析研究,采用基于B+树的按需加载索引策略,既解决了海量图片数据的元数据管理问题,又为底层虚拟化提供了技术支持。同时,合理设计图片对象的UID,使得同类图片的物理存储地址尽可能靠近,从而提高了查询效率。第三,通过对当前比较典型的几种缓存置换策略的研究,设计了一种自定义价值模型的缓存置换策略,该策略充分考虑到海量图片对象的空间局部性和时间局部性、长期流行度和短期流行度,能够提高缓存命中率,提升系统查询速度。本文根据所研究的海量图片数据存储框架设计了原型系统,并且对原型进行实验分析,验证了原型系统的可用性和高效性,说明了存储框架的可行性和有效性。
张奇臣[5]（2020）在《基于Directionlet变换的图像超分辨率重建算法研究》文中研究表明在图像图像处理领域,超分辨率重构一直都是难度很大且极富挑战性的研究课题。随着互联网的高速发展,手机、Pad和电脑等显示设备的屏幕不断增大,人们对图像的分辨率要求越来越高。以增加拍摄设备感光器件面积来获得更高分辨率的图像的解决方案因成本过高,且受制于器件工艺的发展,而不可能被广泛采用。因此大量的科研人员从事于从低分辨率图像重构高分辨率图像的算法研究,试图在图像显示端用软件实现图像尺寸的放大,从而规避拍摄设备发展的制约因素。图像的超分辨率重构算法依据参考图像的数量可分为基于多幅低分辨率参考图像的重构与基于单幅低分辨率参考图像的重构两种,其中基于单幅低分辨率参考图像的超分辨率重构算法的难度更大,应用范围更广。本课题从小波域入手提出了一种基于单幅低分辨率参考图像的超分辨率重构算法,获得了较理想的重构质量。本文首先分析对比了常见的超分辨率图像重建技术的基本理论与各种算法的优缺点。接着,根据小波变换在图像的稀疏性表示的优势,详细分析了在小波域进行的超分辨率图像重建原理,对比了两种小波域重建超分辨图像的算法框架:边缘指导型和边缘修正型,并在边缘修正型重构框架下提出了一种融合了稀疏插值和小波变换的基于稀疏插值的小波域边缘修正型超分辨率图像重建算法。实验仿真结果证明该算法计算复杂度低,图像重构质量较原始算法框架好。最后,针对小波变换在图像处理技术领域的不足,即小波分析变换会在图像轮廓的表示上产生大量幅值较大的系数,本文深入地研究了Directionlet理论,用实验对比了Directionlet变换相对小波变换的优势。最后将Directionlet系数与隐马尔科夫树（HMT）模型结合,提出了一种基于Directionlet域HMT模型的超分辨率图像重建算法。该方法在性能上和计算复杂度上达到了预期效果,重构图像质量较基于稀疏插值的小波域边缘修正型超分辨图像重构算法和原始边缘修正型超分辨重构算法有较大提高。
孟令达[6]（2019）在《海量时间频率科学数据管理与服务关键技术研究》文中研究表明随着国防、科研、经济社会各行业对高精度时间的依赖不断提升,为提高我国的高精度时间同步服务水平和保障能力,国家先后开展了高精度地基授时系统、国家时间频率体系、空间站时频实验系统等面向服务的基础大科学装置和试验仪器的建设,将时间频率服务纳入基础设施建设,时间频率科学数据将迈入大数据和信息服务时代。海量时间频率科学数据高效管理不仅是实现时间频率科学大数据存储与分析、提供高效时间频率信息服务的基础,更为时间频率科学大数据知识获取和科学发现提供技术支撑。本文从面向服务的角度以海量时间频率科学数据的管理体系、存储与并行处理方法为研究对象,利用云计算和大数据处理技术对面向服务的海量时间频率科学数据管理关键技术展开研究,所作的主要工作及创新点体现在以下几个方面:（1）研究并设计了面向服务的多元海量时间频率科学数据一体化管理模型、技术架构和多样化服务方式:针对独立建设的时频科学数据管理系统在管理规范、数据标准等方面多样差异,造成数据管理复杂、数据使用困难、数据产品单一问题。结合时间频率科学大数据特征和面向服务的应用需求,构建了数据管理标准体系和原型系统。采用面向服务体系架构的设计理念和松耦合特性,综合运用多种数据存储管理和分析方法,设计了面向服务的多元海量时间频率科学数据一体化管理模型、技术架构和多样化服务方式,并对其中的关键技术进行了改进,进而实现海量时间频率科学数据高效管理。（2）研究了海量时间频率科学数据非结构化、半结构化及时序化,多数据结构并存的数据存储管理方法:针对海量时间频率科学数据多数据结构并存的特点,结合面向服务的海量历史数据快速查询和在线数据实时读写的应用场景。研究了基于“分布式文件系统+分布式列数据库+时间序列数据库”的组合存储管理和表设计方法,解决时频科学数据传统集中式、统一存储效率低、扩展复杂问题。同时根据时间频率科学数据中文件数多、数据量小和关联分析特点,提出了采用小文件聚合和考虑数据关联性的多副本哈希时频数据分布算法,进一步提高了时频科学数据存储管理效率和存储资源利用率。（3）研究了分布式并行编程框架下海量历史数据离线并行分析方法:针对海量历史时间频率科学数据离线分析中数据量与计算量大导致传统时频分析模式计算效率低或无法计算问题,研究了基于Map Reduce并行编程框架的分布式并行分析方法。根据时频分析算法中多阶滑动差分特征,提出时频科学数据分段和矩阵分块法,在优化时频分析算法的同时实现了时间间隔误差和频率源钟差模型参数并行化计算,并对算方法性能进行测试。结果表明本文提出的并行化海量离线时频分析方法有效解决数据量大、计算复杂时传统单机无法有效计算问题。（4）针对面向服务应用交互频繁、高实时性的海量时间频率科学数据分析问题,研究了基于Spark内存并行计算框架的海量时间频率科学数据实时分析方法。实现了基于Spark并行化的Allan、MTIE计算方法,同时针对时频分析中典型的测量数据粗差剔除问题,开展了基于光纤时间比对的溯源钟差粗探测方法（ODTD）研究并实现了Spark-ODTD。通过实验验证了算法有效性与性能优势。（5）针对高精度地基授时系统、国家时间频率体系等重大科学工程以及时频用户对远程高精度时间比对、同步和溯源服务需求。采用本文提出的数据管理体系和相关技术与方法,对传统卫星共视远程时间比对系统的系统架构、数据存储与处理方法和服务模式进行优化。设计并实现的云服务原型系统可通过动态扩展支持10000台终端设备业务数据在线处理、交互以及1000个用户的在线访问。本论文的研究将进一步提升时间频率科学数据标准化管理水平,为面向服务的时频时间频率科学发展和应用提供标准化数据和技术支撑。解决目前海量时间频率科学数据存储管理效率低、数据分析困难或无法计算的问题。同时本文的海量数据存储和并行分析技术,为国家时间频率体系、高精度地基授时系统等重大科学工程建设分布式时间频率数据中心架构设计提供解决途径,为时间频率科学大数据知识获取和科学发现奠定基础。
姜宇健[7]（2019）在《中小企业NAS安全访问的RBAC方案设计与实现》文中提出网络的应用为人们日常的生活和工作带来便利,随着网络容量的增加和网络速度的加快,网络存储服务的应用也日趋广泛。以百度云存储为代表的一系列网络存储服务商发展迅速,但是服务费用通常比较高,且存储私密性不佳,访问速度受限于公网。于是部分企业为了节省费用并提高私密性,选择自己架设网络存储来满足需求,却又由于系统的规划和管理等问题带来了效率和安全等方面问题。面对这些网络安全问题,人们对信息系统等级保护技术日益重视。信息系统安全等级保护,是对信息系统中使用的信息安全产品实行按等级管理,对信息系统中发生的信息安全事件分等级响应、处置的相关技术总称。我国从21世纪初开始陆续出台了多项信息系统等级保护相关的法律法规和标准规范,指导相关技术的发展和信息系统安全等级保护工作的实施。RBAC是一种信息系统访问控制模型,标准的RBAC模型将系统分为主体、客体、角色、操作和会话五个部分。通过对区分角色权限,为不同用户绑定不同角色,实现比较灵活的系统权限管理。本文从等级保护工作中发现网络存储安全引发事故的案例出发,针对中小企业基于NAS架构的应用系统的安全问题,利用RBAC的角色进行安全权限等级区分,探索设计了一种基于RBAC和NAS架构的安全访问方案,并且在Windows Server 2016系统上对该方案进行了实现和验证。
朱海天,张璇[8]（2019）在《NAS存储技术在地理信息大数据管理中的应用》文中指出为解决传统测绘地理信息从业单位中普遍存在的面对地理信息大数据存储能力弱、管理手段落后、数据安全风险高等问题,本文针对如何利用NAS存储技术进行地理信息大数据管理开展研究。结合实例,本文围绕影响数据存储的写入和读取效率的问题,分析了问题形成的原因,阐述了解决问题的方法,提出了运用NAS技术构建存储系统的基本思路,设计了较详细的解决方案,实践了设计的技术路线和方法,并通过一系列测试表明这项技术对于提高数据存储效率具有较好效果。
谢泓生[9]（2019）在《基于Ceph的企业云存储系统的设计与实现》文中认为近年来,随着云计算和物联网的迅猛发展,传统的企业存储（如SAN、NAS）已无法应对海量的非结构化数据的存储需求,所以继网络接入存储、块存储和文件存储之后,对象存储掀起了新一轮的发展浪潮。本文通过对企业存储的现状和发展趋势分析,研究如何基于当下热门的开源SDS（Software-Defined Storage,软件定义存储）分布式存储技术——Ceph来设计和实现一套高可用、易扩展的对象存储系统,以满足企业在私有云、公有云和混合云场景下对图片、视频等非结构化数据的存储和管理需求。首先,在前期的技术预研中,通过对比传统网络存储与对象存储的原理和特征,明确了对象存储的优越性,同时也调研了SDS社区推出的代表性解决方案,如Sheepdog、GlusterFS和Swift;最重要的是对Ceph技术架构和RadosGW对象网关的深入研究,明确了技术选型,同时通过对Amazon S3（Simple Storage Service,简单存储服务）协议的全面分析确立了系统的接口和通讯方式。在系统设计阶段,本文基于企业对存储服务的具体应用场景提炼出功能和非功能性需求,并据此进行系统设计,抽象出账号管理服务和S3存储服务两个子系统。在系统部署阶段,主要关注Ceph定制包的开发,通过对源码编译后的对象存储组件及其依赖文件进行最小化提取和打包,同时开发配套的部署运维工具最终实现集群的最小化快速安装。在开发阶段,通过S3 API调试和对抽象类的封装逐步实现SDK的开发和应用。在完成系统部署和客户端接入后,本文还进行了存储系统的性能测试及稳定性测试,测试结果验证了本系统满足设计预期的基础性能和可靠性等非功能性需求。最后,针对企业云存储不断发展和变化的新需求,本文总结分享了实际生产环境中的优化方案和针对运维能力、服务能力进行扩展的最佳实践,对使用Ceph系统的企业用户有一定的实用参考价值。
陆晔[10]（2019）在《基于对象存储结构的海量影像瓦片存储方法研究》文中研究指明遥感影像数据作为科学研究与行业应用中重要的数据来源之一,具有全球覆盖、信息丰富和获取速度快等优点,目前已经广泛的应用到灾害监测、气象预测、资源调查、环境保护等诸多领域。而影像瓦片数据作为遥感影像主要的服务方式之一,在影像数据的查询、浏览和共享等方面越发的普及。近年来,随着我国高分辨率对地观测技术的迅速发展,遥感影像数据量呈现几何级数目的增多,也相应的带来了影像瓦片数据的爆炸式增长,为影像瓦片数据的存储带来了巨大的挑战。因此,采用何种方法进行瓦片数据的存储组织,实现海量瓦片数据的快速响应与获取,具有重大意义。本文在对现有瓦片存储方法研究的基础上,针对其在瓦片数据存储时元数据管理、系统资源消耗、请求响应速度等方面的不足,借鉴对象存储结构思想,设计了基于对象存储结构的海量影像瓦片存储方法。主要研究内容如下:（1）基于对象存储结构的海量影像瓦片存储框架设计。为满足海量影像瓦片数据的存储需求,本文在对影像瓦片数据特点和对象存储结构特性深入研究的基础上,将对象存储思想引入瓦片存储领域中,并充分考虑影像瓦片数据的空间特性,设计了海量瓦片数据存储总体框架与读写流程。（2）面向瓦片对象的节点间分布与节点内组织策略研究。为了实现瓦片数据在对象存储集群中能够提供高效的读取速率,本文从瓦片数据在多个对象存储设备间的分布和在单个对象存储设备内的组织两个方面,设计了基于聚集区间的两轮映射瓦片分布策略和基于紧凑式存储的瓦片组织策略。（3）基于主题时空价值的影像瓦片缓存置换策略研究。为了进一步提高瓦片数据的请求响应速度,本文在对瓦片数据访问特性和现有缓存置换策略研究的基础上,设计了基于主题金字塔的两级缓存索引和基于主题时空价值的缓存置换流程。（4）原型系统设计和实验验证。基于上述模型框架和关键技术,本文设计并实现了基于该框架的原型系统,并利用该原型系统进行了关键技术的实验验证。结果表明,基于紧凑式存储的瓦片组织策略和基于聚集区间的两轮映射分布策略可以有效提升瓦片查询响应速度,基于主题时空价值的瓦片缓存置换策略相较于传统缓存置换策略具有更高的缓存命中率。
二、SAN和NAS结合是趋势（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、SAN和NAS结合是趋势（论文提纲范文）
（1）银行业数据中心运营能力画像及应用研究（论文提纲范文）
| 1 运营能力画像定位 |
| 1.1 数据中心运维模式的发展趋势 |
| 1.2 科学管理的抓手 |
| 1.3 运营能力画像的定位 |
| 2 运营能力画像框架设计 |
| 2.1 分析运营管理活动 |
| 2.2 建立分层设计的模型 |
| 2.2.1 第一层：关键目标指标 |
| 2.2.2 第二层：关键成功因素 |
| 2.2.3 第三层：关键绩效指标 |
| 2.2.4 第四层：关键性能指标 |
| 2.2.5 第五层：关键事实数据 |
| 3 运营能力画像设计方法 |
| 3.1 数据标准化处理 |
| (1）先将指标正向化处理 |
| (2）再将指标归一化处理 |
| 3.2 指标权重的确定 |
| (1）构造判断矩阵 |
| (2）一致性检验 |
| 3.3 熵权法 |
| 3.4 层次分析法计算权重过程 |
| 3.5 熵权法计算权重过程 |
| 3.6 综合评价权重计算（见表9) |
| 3.7 综合评价结果 |
| 4 典型指标的场景化应用 |
| 4.1 变更控制管理指标应用场景 |
| 4.2 可用性管理指标应用场景 |
| 4.3 重保分级场景 |
| 4.4 数据治理场景 |
| 4.4.1 辅助制定数据治理实施方案 |
| 4.4.2 协助推进运维数据治理平台建设 |
| 4.5 资源管控场景 |
| 4.5.1 自动化容量评估 |
| 4.5.2 资源使用合理性预警 |
| 4.5.3 评估资源供给周期 |
| 4.6 行业应用场景 |
| 4.7 可用性管理指标应用场景 |
| 4.8 安全管控指标应用场景 |
| 4.9 应用场景总结 |
| 5 研究展望 |
（2）企业中计算机网络存储技术的应用现状及发展研究（论文提纲范文）
| 1 计算机网络存储技术的类型 |
| 1.1 DAS |
| 1.2 NAS |
| 1.3 SAN |
| 1.4 iSCSI |
| 2 企业中存储技术的必要性 |
| 3 企业中计算机网络存储技术的应用现状 |
| 4 企业中计算机网络存储技术的发展 |
| 5 结语 |
（3）氢氧化钠-矿渣和改性水玻璃-矿渣胶凝材料的组成与结构及其对碳化和干缩性能的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 碱矿渣胶凝材料 |
| 1.1.1 碱矿渣胶凝材料的重要性 |
| 1.1.2 碱矿渣胶凝材料反应机理 |
| 1.1.3 碱矿渣胶凝材料硬化体组成与结构 |
| 1.2 碱矿渣胶凝材料硬化体组成结构与性能的关系 |
| 1.2.1 与抗压强度的关系 |
| 1.2.2 与抗渗性和抗腐蚀性的关系 |
| 1.2.3 与泛碱现象的关系 |
| 1.2.4 与碳化性能的关系 |
| 1.2.5 与干缩性能的关系 |
| 1.3 改善碱矿渣胶凝材料碳化性能和干缩性能的常用方法 |
| 1.3.1 调控孔结构 |
| 1.3.2 调控反应产物 |
| 1.4 本课题的提出 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究目的和意义 |
| 第二章 原材料与试验方法 |
| 2.1 原材料 |
| 2.2 试样制备 |
| 2.2.1 用于原位观测试验的试样制备 |
| 2.2.2 反应产物的合成 |
| 2.2.3 用于碳化试验的试样制备 |
| 2.2.4 用于干缩试验的试样制备 |
| 2.2.5 其它试样制备 |
| 2.3 试验方法 |
| 2.3.1 原位观测试验 |
| 2.3.2 合成产物的物理化学性能 |
| 2.3.3 碳化试验 |
| 2.3.4 干缩试验 |
| 2.3.5 其它测试方法 |
| 第三章 碱矿渣胶凝材料反应热力学与反应产物 |
| 3.1 AAS热力学计算与反应产物 |
| 3.1.1 热力学基本数据 |
| 3.1.2 AAS反应热力学 |
| 3.1.3 AAS硬化体的产物组成分析 |
| 3.2 AAS主要反应产物的合成及其结构特征 |
| 3.2.1 C-(M)-(A)-S-H凝胶的合成及其结构特征 |
| 3.2.2 类水滑石和水化铝酸钙的合成及其结构特征 |
| 3.2.3 合成产物的密度 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 碱矿渣胶凝材料反应过程及组成结构的调控 |
| 4.1 矿渣单颗粒的反应过程 |
| 4.1.1 矿渣单颗粒的溶解过程 |
| 4.1.2 矿渣单颗粒反应产物的演变及形貌 |
| 4.1.3 矿渣单颗粒在改性水玻璃与氢氧化钠溶液中的反应机制 |
| 4.2 AAS硬化体反应程度、微观结构与抗压强度 |
| 4.2.1 反应程度 |
| 4.2.2 微观结构 |
| 4.2.3 抗压强度 |
| 4.3 AAS硬化体组成与结构调控思路 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 探究碱矿渣胶凝材料硬化体组成结构与性能之间关系的试验设计 |
| 5.1 关于AAS硬化体孔结构与性能之间的关系 |
| 5.1.1 设计具有相似产物组成但具有不同孔结构的NAS硬化体 |
| 5.1.2 设计具有相似产物组成但具有不同孔结构的WAS硬化体 |
| 5.2 关于AAS硬化体产物组成与性能之间的关系 |
| 5.2.1 设计具有相似孔结构但C-S-H凝胶Ca/Si比不同的WAS硬化体 |
| 5.2.2 设计具有相似孔结构但晶体物相含量不同的AAS硬化体 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 碱矿渣胶凝材料硬化体组成结构对碳化性能的影响及其调控方法 |
| 6.1 AAS硬化体组成结构对碳化性能的影响 |
| 6.1.1 AAS硬化体孔结构对碳化性能的影响 |
| 6.1.2 AAS硬化体产物组成对碳化性能的影响 |
| 6.2 合成反应产物的抗碳化性能与AAS硬化体的抗碳化性能 |
| 6.2.1 Ca/Si比对C-S-H碳化性能的影响 |
| 6.2.2 Al/Si比对C-A-S-H碳化性能的影响 |
| 6.2.3 Mg/Si比对C-M-S-H碳化性能的影响 |
| 6.2.4 类水滑石与水化铝酸钙的碳化性能 |
| 6.2.5 合成产物碳化性能对AAS硬化体碳化性能的影响 |
| 6.3 AAS碳化性能调控方法 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 碱矿渣胶凝材料硬化体组成结构对干缩性能的影响及其调控方法 |
| 7.1 AAS硬化体组成结构对干缩性能的影响 |
| 7.1.1 AAS硬化体孔结构对干缩性能的影响 |
| 7.1.2 AAS硬化体产物组成对干缩性能的影响 |
| 7.2 合成反应产物的干缩性能与AAS硬化体的干缩性能 |
| 7.2.1 Ca/Si比对C-S-H干缩性能的影响 |
| 7.2.2 Al/Si比对C-A-S-H干缩性能的影响 |
| 7.2.3 Mg/Si比对C-M-S-H干缩性能的影响 |
| 7.2.4 类水滑石与水化铝酸钙的干缩性能 |
| 7.2.5 合成产物干缩性能对AAS硬化体干缩性能的影响 |
| 7.3 AAS干缩性能调控方法 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（4）海量图片存储技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 DAS、SAN和 NAS的研究现状 |
| 1.2.2 分布式文件系统研究现状 |
| 1.2.3 NoSQL数据库研究现状 |
| 1.2.4 对象存储技术研究现状 |
| 1.2.5 现有技术方案的特点 |
| 1.3 研究目标、研究内容和创新点 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 本文创新点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 对象存储 |
| 2.1.1 对象存储结构 |
| 2.1.2 对象存储的特性 |
| 2.2 感知哈希算法 |
| 2.2.1 感知哈希算法的概念 |
| 2.2.2 基于DTC的感知哈希算法 |
| 2.2.3 感知哈希算法的处理过程 |
| 2.3 B+树 |
| 2.3.1 B+树的概念 |
| 2.3.2 B+树的特点 |
| 2.3.3 B+树文件结构 |
| 2.3.4 B+树相关操作 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 海量图片存储框架分析与设计 |
| 3.1 基于对象存储的扁平化存储策略研究 |
| 3.1.1 对象存储结构分析 |
| 3.1.2 对象存储应用于海量图片存储的分析 |
| 3.1.3 图片对象紧凑式组织结构分析 |
| 3.1.4 基于对象存储的框架结构 |
| 3.2 基于B+树的索引策略研究 |
| 3.2.1 B+树索引与哈希索引对比 |
| 3.2.2 B+树索引应用于海量图片存储的分析 |
| 3.2.3 B+树索引的设计 |
| 3.3 基于时空价值的缓存策略研究 |
| 3.3.1 图片对象访问特性分析 |
| 3.3.2 现有图片对象缓存置换策略分类 |
| 3.3.3 图片对象缓存置换策略解决思路 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 原型系统设计 |
| 4.1 系统整体架构 |
| 4.2 图片对象读写流程 |
| 4.2.1 图片对象读取流程 |
| 4.2.2 图片对象写入流程 |
| 4.3 各功能模块设计 |
| 4.3.1 客户端模块 |
| 4.3.2 索引模块 |
| 4.3.3 缓存模块 |
| 4.3.4 存储模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验设计和结果分析 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.1.1 硬件环境介绍 |
| 5.1.2 软件环境介绍 |
| 5.1.3 实验数据 |
| 5.2 面向按需加载索引策略的实验验证 |
| 5.2.1 索引策略的实验设计 |
| 5.2.2 索引策略的实验分析 |
| 5.3 面向缓存置换策略的实验验证 |
| 5.3.1 缓存置换的实验设计 |
| 5.3.2 缓存置换的实验分析 |
| 5.4 面向紧凑式组织方式的扁平化存储策略的实验验证 |
| 5.4.1 组织方式的实验设计 |
| 5.4.2 组织方式的实验分析 |
| 5.5 面向基于MISF的原型系统的对比实验验证 |
| 5.5.1 原型系统的实验设计 |
| 5.5.2 原型系统的实验分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究特色 |
| 6.3 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）基于Directionlet变换的图像超分辨率重建算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 超分辨率重建的研究目的和意义 |
| 1.2 超分辨率图像重建的定义、研究内容、现状和不足 |
| 1.3 论文的主要工作与创新点 |
| 1.4 研究内容和章节安排 |
| 第二章 常用超分辨率图像重建技术介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 像素域基于插值滤波器的超分辨率图像重建技术 |
| 2.2.1 理论基础 |
| 2.2.2 邻近插值算法 |
| 2.2.3 双线性插值算法 |
| 2.2.4 双三次插值算法 |
| 2.2.5 兰索斯插值算法 |
| 2.2.6 优点与不足 |
| 2.3 像素域基于纹理特征的超分辨率图像重建技术 |
| 2.3.1 理论基础 |
| 2.3.2 分形插值算法 |
| 2.3.3 数学形态学插值算法 |
| 2.3.4 小波分析插值算法 |
| 2.4 衡量超分辨率图像重建算法的评价方法 |
| 2.4.1 主观评价 |
| 2.4.2 客观评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 小波域的超分辨率图像重建算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 小波变换基本理论 |
| 3.2.1 一维小波变换 |
| 3.2.2 二维小波变换 |
| 3.3 基于小波变换的超分辨率图像重建算法 |
| 3.3.1 小波域的超分辨率图像重建的原理 |
| 3.3.2 小波域的超分辨率图像重建方案 |
| 3.4 小波域的边缘修正型超分辨率图像重建改进 |
| 3.4.1 稀疏插值 |
| 3.4.2 边缘修正型超分辨率图像重建算法测试方案 |
| 3.4.3 系数修正因子与小波种类、插值算法关系的实验测试 |
| 3.4.4 小波域超分辨率图像重建算法的实验验证 |
| 3.5 小波变换在超分辨率图像重建方面的优势与亟待解决的问题 |
| 3.5.1 小波变换超分辨率重建的优势 |
| 3.5.2 可分离的标准二维小波变换的缺点 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于Directionlet域的HMT模型 |
| 4.1 标准二维小波变换在图像领域的局限 |
| 4.1.1 空间方向性固定 |
| 4.1.2 空间各向同性 |
| 4.2 多尺度几何分析研究 |
| 4.3 Directionlet变换理论及其实现 |
| 4.3.1 整数栅格多方向框架 |
| 4.3.2 二维各向异性小波变换 |
| 4.3.3 Directionlet变换 |
| 4.4 Directionlet域 HMT模型的构造 |
| 4.5 Directionlet域 HMT模型的超分辨率图像重建 |
| 4.5.1 边缘修正函数的构造 |
| 4.5.2 重建算法实现步骤 |
| 4.6 实验评价及结果分析 |
| 4.6.1 超分辨率图像重建的评价 |
| 4.6.2 实验结果及分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 硕士期间成果 |
（6）海量时间频率科学数据管理与服务关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状与分析 |
| 1.1.1 时间频率科学数据存储管理 |
| 1.1.2 时间频率科学数据计算模式 |
| 1.1.3 时间频率科学数据服务方式 |
| 1.1.4 现状分析 |
| 1.3 研究目标和主要研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 面向服务的海量时间频率科学数据管理体系设计 |
| 2.1 时频数据特征与管理系统分析 |
| 2.1.1 时间频率科学数据特征 |
| 2.1.2 时间频率科学数据管理原型系统 |
| 2.2 面向服务的海量时间频率科学数据管理体系设计 |
| 2.2.1 面向服务的海量时频数据管理标准体系 |
| 2.2.2 面向服务的海量时频数据管理框架(STFDMA) |
| 2.3 面向服务的海量时间频率科学数据管理实现模型 |
| 2.3.1 云计算与大数据技术 |
| 2.3.2 STFMDA的实现模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 海量时间频率科学数据存储管理方法研究 |
| 3.1 基于HDFS的海量时频数据文件存储方法研究 |
| 3.1.1 HDFS架构与存储特性分析 |
| 3.1.2 基于HDFS的时频数据文件存储架构设计 |
| 3.1.3 分布式时频科学数据文件存储系统优化方法 |
| 3.1.4 实验结果与分析 |
| 3.2 基于HBase的海量半结构化时频数据存储方法研究 |
| 3.2.1 HBase系统特性与架构方案 |
| 3.2.2 基于HBase的GNSS系统时差监测数据存储设计 |
| 3.2.3 实验结果与分析 |
| 3.3 基于时间序列数据库Influx DB的时频数据存储方法研究 |
| 3.3.1 Influx DB系统架构与数据存储管理特征分析 |
| 3.3.2 基于Influx DB的时间序列数据组织与模型设计 |
| 3.3.3 基于Influx DB的时频测量数据存储管理方法研究 |
| 3.3.4 基于Influx DB的CAPS主钟溯源比对数据存储设计 |
| 3.3.5 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 海量时间频率科学数据离线并行分析方法研究 |
| 4.1 基于Map Reduce的时频数据并行处理框架及流程设计 |
| 4.1.1 基于Map Reduce的并行处理框架及功能分析 |
| 4.1.2 基于Map Reduce的离线分析作业运行流程设计 |
| 4.2 基于Map Reduce的并行化时间间隔误差计算方法 |
| 4.2.1 时间间隔误差原理与分析方法 |
| 4.2.2 基于Map Reduce的时间间隔误差算法MR-TIE |
| 4.3 基于Map Reduce的并行化频率源钟差模型计算方法 |
| 4.3.1 频率源钟差模型与计算方法 |
| 4.3.2 基于Map Reduce的频率源钟差模型计算方法MR-CLS |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 实验环境部署 |
| 4.4.2 基于MR-TIE的CAPS主钟溯源比对钟差分析 |
| 4.4.3 基于MR-CLS的CAPS主钟溯源比对钟差分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 海量时间频率科学数据实时并行分析方法研究 |
| 5.1 基于Spark的时频数据并行计算框架及流程设计 |
| 5.1.1 基于Spark的并行计算框架及功能分析 |
| 5.1.2 基于Spark的实时并行计算流程设计 |
| 5.2 基于Spark的频率稳定度Allan方差计算方法 |
| 5.2.1 频率稳定度Allan方差计算方法 |
| 5.2.2 基于Spark的并行化Allan方差Spark-Allan |
| 5.2.3 Spark-Allan数据处理流程 |
| 5.3 基于Spark的最大时间间隔误差算法Spark-MTIE |
| 5.3.1 最大时间间隔误差定义及计算方法 |
| 5.3.2 基于Spark的并行化MTIE计算方法Spark-MTIE |
| 5.3.3 Spark-MTIE数据处理流程 |
| 5.4 基于Spark的光纤溯源钟差粗差探测算法 |
| 5.4.1 基于光纤时间传递的溯源钟差模型 |
| 5.4.2 光纤溯源钟差粗差探测算法(ODTD) |
| 5.4.3 基于Spark的光纤溯源钟差粗差探测方法Spark-ODTD |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 实验环境搭建 |
| 5.5.2 基于Spark-Allan的CAPS主钟频率稳定度分析 |
| 5.5.3 基于Spark-MTIE的CAPS主钟溯源比对钟差分析 |
| 5.5.4 基于Spark的光纤溯源钟差粗差探测实验分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 远程溯源比对云服务原型系统设计与实现 |
| 6.1 远程溯源比对云服务原型系统总体框架 |
| 6.1.1 远程溯源比对云服务基本原理与系统架构 |
| 6.1.2 远程溯源比对云服务系统总体框架 |
| 6.2 远程溯源比对云服务原型系统模块设计与实现 |
| 6.2.1 远程溯源比对云服务原型系统服务与模块设计 |
| 6.2.2 远程溯源比对云服务原型系统应用界面 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）中小企业NAS安全访问的RBAC方案设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 网络存储的应用及安全性 |
| 1.1.2 信息系统等级保护制度的建立 |
| 1.1.3 网络存储系统安全问题 |
| 1.2 中小企业信息系统等级防护需求 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 2 背景知识 |
| 2.1 网络存储模型 |
| 2.1.1 DAS存储模型 |
| 2.1.2 SAN存储模型 |
| 2.1.3 NAS存储模型 |
| 2.1.4 三种存储模型的对比分析 |
| 2.2 访问控制策略 |
| 2.2.1 自主访问控制DAC |
| 2.2.2 强制访问控制MAC |
| 2.2.3 基于任务的访问控制TBAC |
| 2.2.4 基于角色的访问控制RBAC |
| 2.2.5 访问控制策略的选取 |
| 2.3 磁盘阵列 |
| 2.3.1 RAID0 |
| 2.3.2 RAID1 |
| 2.3.3 RAID5 |
| 2.3.4 RAID05 |
| 2.4 存储系统测试工具简介 |
| 2.4.1 IOMeter |
| 2.4.2 iorate |
| 2.4.3 测试工具的选择 |
| 2.5 网络信息系统实验工具简介 |
| 2.5.1 VirtualBox |
| 2.5.2 Windows Server 2016 |
| 2.5.3 Windows 10 |
| 3 基于RBAC的中小企业NAS安全访问方案设计 |
| 3.1 企业模型构建 |
| 3.2 分角色设计 |
| 3.2.1 用户分类 |
| 3.2.2 角色 |
| 3.3 RBAC模型设计 |
| 3.3.1 基本模型RBAC0 |
| 3.3.2 角色约束模型RBAC2 |
| 3.4 权限操作 |
| 3.4.1 用户认证 |
| 3.4.2 角色授予 |
| 3.4.4 撤销角色 |
| 3.5 基于AGUDLP原则的访问权限策略 |
| 3.5.1 AGUDLP的基本概念 |
| 3.5.2 基于组策略的RBAC权限管理设计 |
| 3.6 网络存储空间属性分类 |
| 3.6.1 按部门划分 |
| 3.6.2 按文件涉密等级划分 |
| 3.6.3 文件属性分类 |
| 3.6.4 按文件类别划分 |
| 3.6.5 按文件所有者划分 |
| 3.6.6 按访问权限划分 |
| 3.7 存储系统结构设计 |
| 3.7.1 按应用的需求划分 |
| 3.7.2 按部门和保密级别划分 |
| 3.7.3 存储结构设计 |
| 3.8 文件路径分配与数据迁移 |
| 3.8.1 路径分配 |
| 3.8.2 数据迁移 |
| 3.9 文件操作 |
| 3.9.1 创建文件操作 |
| 3.9.2 访问文件操作 |
| 3.9.3 共享文件操作 |
| 3.9.4 加密文件操作 |
| 3.10 本章小结 |
| 4 系统的实现与测试 |
| 4.1 构建系统 |
| 4.1.1 实验平台及指标 |
| 4.1.2 建立存储系统 |
| 4.1.3 建立用户组并添加用户和客户机 |
| 4.1.4 RBAC授权功能的实现 |
| 4.2 系统运行 |
| 4.2.1 内部用户共享存储 |
| 4.2.2 内部用户管理 |
| 4.2.3 对外发布信息 |
| 4.3 系统测试 |
| 4.3.1 内部非法访问限制 |
| 4.3.2 外部非法访问限制 |
| 4.4 性能测试 |
| 4.4.1 本地存储性能测试 |
| 4.4.2 网络存储性能测试 |
| 4.4.3 测试结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（8）NAS存储技术在地理信息大数据管理中的应用（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 地理信息大数据管理现状 |
| 2.1 地理信息大数据的定义 |
| 2.2 地理信息大数据管理的问题 |
| 2.3 地理信息大数据存储的需求 |
| 3 关键技术研究 |
| 3.1 主流存储技术介绍 |
| 3.2 NAS存储技术 |
| 3.2.1 NAS的原理 |
| 3.2.2 NAS的优势 |
| 4 NAS存储技术的具体应用 |
| 4.1 方案设计 |
| 4.1.1 硬件配置 |
| 4.1.2 软件配置 |
| 4.2 应用效果测试 |
| 4.2.1 测试环境 |
| 4.2.2 测试内容 |
| 4.2.3 测试结果及分析 |
| 5 结语 |
（9）基于Ceph的企业云存储系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 云存储简介 |
| 1.2.2 Ceph发展历程和现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第二章 相关技术研究 |
| 2.1 传统网络存储 |
| 2.2 对象存储 |
| 2.2.1 数据的管理方式 |
| 2.2.2 访问数据的方式 |
| 2.2.3 对象存储的优势 |
| 2.2.4 对象存储与块存储和文件存储的比较 |
| 2.3 软件定义存储 |
| 2.3.1 Sheepdog |
| 2.3.2 GlusterFS |
| 2.3.3 Swift |
| 2.4 Ceph研究 |
| 2.4.1 设计思想 |
| 2.4.2 技术架构 |
| 2.4.3 Ceph对象存储 |
| 2.4.4 S3协议 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统设计与实现 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 功能性需求 |
| 3.1.2 非功能性需求 |
| 3.1.3 设计约束 |
| 3.2 概要设计 |
| 3.2.1 系统架构 |
| 3.2.2 部署规划 |
| 3.2.3 安全设计 |
| 3.3 详细设计 |
| 3.3.1 集群定制安装 |
| 3.3.2 账号管理服务 |
| 3.3.3 S3存储服务 |
| 3.4 服务端集群部署 |
| 3.4.1 初始化安装 |
| 3.4.2 mon部署 |
| 3.4.3 osd部署 |
| 3.4.4 rgw部署 |
| 3.4.5 监控部署 |
| 3.5 服务端开发 |
| 3.5.1 服务开发和部署 |
| 3.5.2 SDK开发 |
| 3.5.3 Ceph二次开发 |
| 3.6 客户端接入使用 |
| 3.6.1 账号申请 |
| 3.6.2 Wins用户接入 |
| 3.6.3 Linux用户接入 |
| 3.6.4 Java应用程序接入 |
| 3.6.5 Python应用程序接入 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 系统测试与分析 |
| 4.1 基本性能测试 |
| 4.1.1 测试环境 |
| 4.1.2 测试结果 |
| 4.1.3 结果分析 |
| 4.2 稳定性测试 |
| 4.2.1 测试环境 |
| 4.2.2 测试结果 |
| 4.2.3 结果分析 |
| 4.3 SLA可用性拨测 |
| 4.3.1 设计和实施 |
| 4.3.2 可用性展示 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统优化和扩展 |
| 5.1 性能优化 |
| 5.1.1 硬件提升 |
| 5.1.2 参数调优 |
| 5.1.3 索引优化 |
| 5.2 运维能力扩展 |
| 5.2.1 监控完善 |
| 5.2.2 日志集成 |
| 5.2.3 服务发现 |
| 5.2.4 自动化运维 |
| 5.3 服务能力扩展 |
| 5.3.1 新的需求 |
| 5.3.2 新的架构 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于对象存储结构的海量影像瓦片存储方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.4 论文组织 |
| 2 基于对象存储结构的海量影像瓦片存储框架 |
| 2.1 影像瓦片技术研究 |
| 2.1.1 影像瓦片构建技术 |
| 2.1.2 常见影像瓦片结构类型 |
| 2.1.3 影像瓦片数据存储特点与问题描述 |
| 2.2 对象存储结构研究 |
| 2.2.1 对象存储结构组成 |
| 2.2.2 对象存储结构特性 |
| 2.2.3 对象存储结构应用于影像瓦片存储问题的分析 |
| 2.3 基于对象存储结构的海量影像瓦片存储框架设计 |
| 2.3.1 总体设计 |
| 2.3.2 瓦片对象存取流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 面向瓦片对象的节点间分布与节点内组织策略研究 |
| 3.1 基于聚集区间的两轮映射瓦片分布策略 |
| 3.1.1 瓦片对象分布问题描述 |
| 3.1.2 现有瓦片分布方法分析 |
| 3.1.3 基于聚集区间的两轮映射分布策略设计 |
| 3.2 基于紧凑式存储的瓦片组织策略 |
| 3.2.1 瓦片对象组织问题描述 |
| 3.2.2 现有瓦片组织方法分析 |
| 3.2.3 基于紧凑式存储的瓦片组织策略设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于主题时空价值的瓦片对象缓存置换策略研究 |
| 4.1 瓦片缓存置换策略概述 |
| 4.1.1 瓦片对象访问特性分析 |
| 4.1.2 瓦片缓存置换策略分类 |
| 4.1.3 现有瓦片缓存置换策略分析与解决思路 |
| 4.2 基于主题金字塔的两级缓存索引 |
| 4.3 基于主题时空价值缓存置换策略设计 |
| 4.3.1 基于相接范围的空间访问频次 |
| 4.3.2 瓦片历史平均访问间隔 |
| 4.3.3 瓦片主题权重 |
| 4.3.4 置换策略流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于OTSF的原型系统设计与实验验证 |
| 5.1 原型系统总体结构 |
| 5.2 原型系统子系统设计 |
| 5.2.1 瓦片应用客户端子系统 |
| 5.2.2 瓦片目录服务器子系统 |
| 5.2.3 瓦片缓存服务器子系统 |
| 5.2.4 瓦片存储服务器子系统 |
| 5.3 原型系统实验验证 |
| 5.3.1 实验环境部署 |
| 5.3.2 面向瓦片对象的节点间分布与节点内组织策略实验验证 |
| 5.3.3 基于主题时空价值的瓦片对象缓存策略实验验证 |
| 5.3.4 基于OTSF的原型系统性能对比实验验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究特色 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
四、SAN和NAS结合是趋势（论文参考文献）
- [1]银行业数据中心运营能力画像及应用研究[A]. 王立新,杨晓勤,李世宁,孙永敬,包航宇. 第十八届中国标准化论坛论文集, 2021
- [2]企业中计算机网络存储技术的应用现状及发展研究[J]. 张立新. 粘接, 2020(08)
- [3]氢氧化钠-矿渣和改性水玻璃-矿渣胶凝材料的组成与结构及其对碳化和干缩性能的影响[D]. 李静. 华南理工大学, 2020(01)
- [4]海量图片存储技术的研究[D]. 刘常磊. 电子科技大学, 2020(07)
- [5]基于Directionlet变换的图像超分辨率重建算法研究[D]. 张奇臣. 电子科技大学, 2020(07)
- [6]海量时间频率科学数据管理与服务关键技术研究[D]. 孟令达. 中国科学院大学(中国科学院国家授时中心), 2019(01)
- [7]中小企业NAS安全访问的RBAC方案设计与实现[D]. 姜宇健. 大连海事大学, 2019(07)
- [8]NAS存储技术在地理信息大数据管理中的应用[J]. 朱海天,张璇. 测绘, 2019(04)
- [9]基于Ceph的企业云存储系统的设计与实现[D]. 谢泓生. 厦门大学, 2019(08)
- [10]基于对象存储结构的海量影像瓦片存储方法研究[D]. 陆晔. 浙江大学, 2019(02)