寻找在线和离线的中间点

传统存储架构采用的是两级平台:在线存储和离线海量存储。在线存储又称工作级存储,采用高速数据存储设备,满足计算平台对数据访问的速度要求。一般在线存储有磁盘阵列等,价格相对昂贵。     

数据迁移在SAN中性能优化的研究和应用

数据密集性应用要求长时间高性能的存储访问,而且对于性能、容量等的要求会随着时间发生变化。该文通过为存储区域网络建立访问模型来分析影响存储性能的因素,进而提出了一种使用数据迁移技术重新配置数据分布的方法来优化存储性能。而且研究了在优化过程中提供不间断的高性能存储服务的解决方案。     

一种融合NAS和SAN技术的存储网络系统

1 传统的NAS和SAN 为适应数据爆炸性的增长,先后出现两种非常重要的网络存储技术:NAS和SAN。按照存储网络工业协会(SNIA)的定义:NAS是可以直接联到网络上向用户提供文件级服务的存储设备。NAS是一种存储设备,有其简化的实时操作系统,它将硬件和软件有效地集成在一起,用以提供文件服务。目前     

比较在线、近线和离线存储

传统存储数据的方式有两种：在线存储和离线存储。在线存储是指存储设备和所存储的数据时刻保持＂在线＂状态,可供用户随意读取,满足计算平台对数据访问的速度要求。就像PC机中常用的磁盘存储模式一样。一般在线存储设备为磁盘和磁盘阵列等存储设备,价格相对昂贵,但性能较好。     

网络存储系统中多协议数据共享一致性问题的研究

网络的开放性和数据存储服务功能的多样性,使得网络存储设备必须使用多套数据访问协议为不同系统平台的客户端提供多样化的存储服务。如何确保使用不同协议共享网络存储设备的各个客户端能协同工作,也即保证多协议数据共享的一致性成为存储领域的一项关键技术和学术热点。文章系统地分析了网络数据共享中的同步和一致性问题,并提出了一套可扩展的分层式锁管理(ExtensibleHierarchicLockManagement)的解决方案。     

资源分享新时代——“跨平台”互通网盘

云存储是构建在高速分布式存储网络上的数据中心,它将网络中大量不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,形成一个安全的数据存储和访问的系统,适用于各大中小型企业与个人用户的数据资料存储、备份、归档等一系列需求。云存储最大优势在于将单一的存储产品转换为数据存储与服务,在这个技术下,网盘行业可能像金融行业银行一样,在单一的存储服务基础衍生出更多增值的服务,只有这种改变才能使云存储迎来蓬勃发展的春天。     

附网存储技术及Jini技术的探讨

系统介绍了附网存储与Jini技术两种新的存储方案,附网存 储具有存储设备与网络直接相连,客户机与存储器间直接传送数据的性能;Jini实现了网络 设备自发组网(即插即用),让所有盟员都共享服务。最后分析了这两种方案的市场前景。     

基于非易失性存储器的存储引擎性能优化

非易失性存储器具有接近内存的读写速度,可利用其替换传统的存储设备,从而提升存储引擎的性能。但是,传统的存储引擎通常使用通用块接口读写数据,导致了较长的 I/O 软件栈,增加了软件层的读写延迟,进而限制了非易失性存储器的性能优势。针对这一问题,该文以 Ceph 大数据存储系统为基础,研究设计了基于非易失性存储器的新型存储引擎 NVMStore,通过内存映射的方式访问存储设备,根据非易失性存储器的字节可寻址和数据持久化特性,优化数据读写流程,从而减小数据写放大以及软件栈的开销。实验结果表明,与使用非易失性存储器的传统存储引擎相比,NVMStore能够显著提升 Ceph 的小块数据读写性能。     

开放式安全存储区域网模拟平台

模拟系统是研究与测试系统功能的重要方法,分析了现有存储区域网模拟系统,针对测试各类应用于保护存储区域网系统的安全机制,设计了开放式安全存储区域网模拟平台.使用线程模拟存储区域网系统中的主机、元数据服务器和存储设备,使用缓冲区模拟存储区域网系统中的通信,实现了接收访问请求和主机模块,构建了元数据和存储设备模块的框架,提供了实现元数据管理和存储设备中数据管理功能的功能接口,能模拟存储区域网的各项功能;在元数据和存储设备模块中提供了增加安全保护机制的安全接口,通过实现的不同安全保护机制,能模拟各类安全存储区域网系统,从而为测试各类应用于保护存储区域网系统的安全机制提供良好的平台;最后在元数据和存储设备模块中,通过功能接口实现了基本的元数据管理和存储设备中的数据管理功能,测试系统是否能正确地处理访问请求,完成存储区域网的功能.测试结果表明:开放式安全存储区域网模拟平台能模拟存储区域网处理访问请求的流程,为测试各类应用于保护存储区域网系统的安全机制提供了良好的基础.     

集大成于一身——宝德黑匣子GS－4100

数据存储从来没有像现在这样让用户关心过．从企业应用到个人存储．厂商为各领域的数据存储提供了丰富的解决方案。宝德公司推出的黑匣子存储是面向个人及小型办公环境的网络存储设备．可以为用户提供高性价比的数据存储服务。     

结合变邻域搜索的竞争Hopfield神经网络解决最大分散度问题

提出一种结合变邻域搜索的离散竞争Hopfield神经网络,用于求解最大分散度问题。为了克服神经网络易陷入局部最小值的问题,将变邻域搜索的思想引入到离散竞争Hopfield神经网络中,一旦网络陷入局部最小值,变邻域搜索能帮助神经网络动态改变搜索邻域,从而跳出局部最小值去搜寻更优的解。最后,针对最大分散度问题的实验结果表明,提出的算法具有良好的性能。     

Optimal sub-tree scheduling for wireless sensor networks with partial coverage

In this paper, we consider the problem of scheduling optimal sub-trees at different time intervals for wireless sensor network (WSN) communications with partial coverage. More precisely, we minimize the total power consumption of the network while taking into account time dimension and multichannel diversity where different disjoint subsets of nodes are required to be active and connected under a tree topology configuration. Optimization problems of these types may arise when designing new wireless communication protocols in order to increase network lifetime. We propose mixed integer quadratic and linear programming (resp. MIQP and MILP) models to compute optimal solutions for the problem. Subsequently, we propose Kruskal-based variable neighborhood search (VNS) and simulated annealing (SA) meta-heuristic procedures. In particular, we introduce a new embedded guided local search strategy in our VNS algorithm to further strengthen the solutions obtained. Our numerical results indicate that some of the proposed models allow to obtain optimal solutions with CPLEX in significantly less CPU time. Similarly, VNS and SA algorithms proved to be highly efficient when compared to the optimal solutions and allow to obtain near optimal solutions for large instances. In particular, VNS and guided VNS strategies allow to obtain solutions in less CPU time whilst SA methods can reach better solutions at higher CPU times. Finally, optimizing over time dimension allows one to obtain important reductions in power savings which has never been reported before in the literature.     

网络存储技术及其进展*

网络数据信息爆炸性的增长,使网络存储技术变得越来越重要,已成为Internet及其相关行业进一步发展的关键。从传统的网络存储技术出发,详细论述了几种新的网络存储技术,并从传输协议和数据传输方式方面将传统的网络存储技术与新的网络存储技术进行了比较,以便读者对网络存储技术有一个全面的了解。     

基于存储网的海量存储共享方案

随着网络的发展,数据海量增长,如何有效的进行数据存储共享越显重要.文章分析了SCSI数据存储与NAS进行数据存储的不足,分析了存储网架构的优良特性,并基于存储网架构设计了一种海量网络存储共享方案.它克服了SCSI存储方案中的管理困难、不利于共享、存储容量有限的缺点,也克服了NAS存储受网络带宽对性能的影响,具有很好的应用前景.     

基于网络软RAID的分布式文件系统的设计与实现

随着计算机技术与网络技术的快速发展,网络分布式存储逐渐成为存储技术研究的重点。分布式文件系统作为分布式存储系统中数据的管理者,为不同节点上的用户提供了对底层存储系统的文件访问接口。文章设计与实现了基于网络软RAID的分布式文件系统,并对系统的设计思想、总体结构和技术要点进行了详细介绍。     

对等结构的分布式存储系统设计与研究

随着计算机技术与网络技术的快速发展,网络分布式存储逐渐成为存储技术研究的重点。文章设计并实现了对等结构的分布式存储系统—NDSS,它可以提供大容量、高性能、高可靠性与灵活扩展的存储服务。介绍了NDSS的系统结构、工作原理与关键技术,并提供了对系统访问性能的实验测试结果。     

SAN网络级存储虚拟化实现方式的研究与设计

随着SAN中数据量的快速增长，要满足存储资源的管理、异构平台的数据共享、存储系统可用性和可扩展性等方面的要求，就必须采用存储虚拟化技术。目前网络级存储虚拟化是主流技术。分析了网络级存储虚拟化的实现方式及关键技术，并提出了一种具体设计。     

基于框图法的网络存储系统可靠性分析

随着信息的快速增长和对数据安全要求的提高,网络存储系统的可靠性直接影响信息系统性能.重点针对网络存储系统中的设备失效问题,在分析典型网络存储系统可靠性模型的基础上,采用框图法理论提出了一种基于混联结构的网络存储系统的可靠性分析与评价方法,包括基于属性节点的系统可靠性框图描述方法、负载关联的M取值方法等.通过典型混联结构的FC-SAN系统实验,验证了该方法的有效性.该方法相对于测试等其它方法具有简单、省时、费用低等特点,因此更有利于应用于网络存储系统的方案和设备优化.     

Multi-objective scheduling of dynamic job shop using variable neighborhood search

Dynamic job shop scheduling that considers random job arrivals and machine breakdowns is studied in this paper. Considering an event driven policy rescheduling, is triggered in response to dynamic events by variable neighborhood search (VNS). A trained artificial neural network (ANN) updates parameters of VNS at any rescheduling point. Also, a multi-objective performance measure is applied as objective function that consists of makespan and tardiness. The proposed method is compared with some common dispatching rules that have widely used in the literature for dynamic job shop scheduling problem. Results illustrate the high effectiveness and efficiency of the proposed method in a variety of shop floor conditions.     

基于可信计算的带外网络存储虚拟化模型的实现

随着网络数据量的飞速发展,更多的企业开始着眼于利用虚拟化技术来降企业的存储成本,存储虚拟化技术正在被广泛应用,其中采用带外的网络存储虚拟化技术是今后的趋势。带外虚拟化与带内虚拟化相比具有性能高和扩展性好等优点,但是在安全性方面还有所欠缺,因为带外方式会在每台服务器上都安装虚拟化客户端软件,此时它就有可能受到攻击。在此,可信计算理论可以解决这一问题,通过结合可信理论,将设计出一种合理、安全的带外网络存储虚拟化的模型。