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　　【题目】探究云存储系统的云数据放置优化方法??
　　【第一章】面向云存储系统的云数据放置方法研究绪论
　　【第二章】云存储及其相关技术
　　【第三章】云数据多目标存储模型
　　【第四章】基于多目标遗传算法的云数据放置策略
　　【第五章】云数据放置实验与分析
　　【第六章】云数据放置优化方法的结论与参考文献

第六章总结与展望

　　本文针对云存储系统中的云数据放置为出发点，提出了一个多目标优化的问题。该问题定义云数据的安全性能和检索效率作为两个目标函数，保证云存储系统在保证数据安全的前提下，优化检索效率。本文围绕这一中心思想进行的主要工作总结如下：

　　首先，本文通过问题的定义对于云存储相关技术进行了深入性的研究，包括云存储的存储架构，云存储的核心技术之一分布式文件系统。对于分布式文件系统本文进行了深入的研究，选出Hadoop分布式文件系统作为案例，进行系统性的学习。包括HDFS的实际组成架构、控制模式，并且在HDFS对于数据的存取两个操作过程进行了深入的了解。

　　其次，在云存储系统的分布式存储模式上，对其进行了抽象，建立了一个解决云数据放置问题的云存储系统模型，并且提出了约束多目标优化模型。这一模型直观的解决了云存储系统中两个相关性问题，即安全需求和检索效率。

　　接着，为了解决上述的多目标存储模型，我们采用了遗传算法。遗传算法作为解决多目标优化模型的启发式算法，具有灵活多变、易扩展、收敛性强、不易陷入局部最优解等特点。

　　文章中我们结合实际问题，在遗传算法的各个步骤，包括染色体编码、交叉算子、变异算子、选择算子、适应度函数设定，都采用了贴近问题的解决方式。

　　最终，我们根据算法进行了仿真实验来验证该云数据放置策略的有效性。在实验中提出了三个衡量效率的参数，包括检索时间、节点利用率以及安全水平。通过对比随机选取节点和最远节点优先这两种策略，来体现本算法的优越性。

　　本文通过对比以往研究成果得出解决方案，分析了以往研究的不足。同样的本文也存在不足指出需要进行更深入的研究，针对于下一步的工作有以下几点：

　　（1）本文提出的存储模型对比实际情况仍然存在差异。其中包括没有考虑算法的计算成本。然后在实际网络拓扑中有更多的约束参数需要研究，其中包括时延、节点成本、链路成本等等。同时对于存储模型的负载均衡需要格外的重视，负载均衡是目前数据中心被广泛考虑的一大要素。负载均衡不仅可以均衡节点的存储压力和链路的运输压力，同时能够容纳更多的数据存储操作，这是由于如果部分节点达到满载，则可用的存储节点变少，导致云数据放置的可行解变少。

　　（2）本文所采用的遗传算法有了很多年的历史，而对其研究仍然很多，这是由于算法本身灵活性高，存在很多可以优化的空间。例如染色体的编码方式、种群的选择、交叉算子和遗传算子的定义、适应度函数的选取都存在着很多策略。对于不同的问题可以选择不同的策略，对于每种策略都有其优化的空间。同时在对于大型的网络拓扑结构，遗传算法可以采用并行运算的方式提高运行效率。

　　（3）对于实验部分，由于目前对于基于多目标优化云数据放置策略的研究较少，实验所对比的算法并不具备很高的优化作用，所以无法完整的体现本文算法的优越性。未来对这一方面需要进行更多的研究，来促进云存储系统的发展。

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