1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1目的及意义

近年来，随着日新月异的新一代信息技术的发展，以及计算机在不同领域的普及以及应用，社会各行各业每天所产生的数据量以指数级的速度快速增长，例如淘宝每天产生的数据量超过50tb，百度公司每天处理数据量更是达到惊人的pb级，google、facebook和amazon等公司应用产生的数据量更是达到pb甚至eb级。如何安全便捷的管理和使用海量数据成为各企业it部门的一个首要问题，传统的存储方式成本过高、效率低下，无法满足用户需求的增长速度，因此它们将被新的高效智能的存储方式所取代，大规模分布式存储系统也因此应运而生。

分布式存储技术可以通过多种方式实现，一种典型的实现方式就是分布式文件系统，而基于rack模型的分布式存储系统更是被大部分的公司所采用。分布式存储系统主要由如下几个特征：高性能、高可靠性、高可扩展性、透明性、自治性。在分布式存储系统中，数据通常需要先进行分片切割处理，然后再将分片处理后的数据块通过某些特定的数据存放策略，将数据分散地存储到系统中不同的存储节点中。由于完整的数据被切割分成了多个数据块，任何一块数据的丢失或者错误，都将影响用户数据读取的完整性和正确性。因此，分布式存储系统必须考虑合理的冗余存储模型，为每个用户的数据块提供多个冗余存储副本，以保证数据存储的可靠性和安全性。与集中的数据存储方式相比，分布式存储系统海量数据被存储在分布于不同地理位置的存储节点，充分利用存储网络的可用存储空间，同时降低数据被非法获取的可能性，提高存储系统的安全性。然而分布式存储系统中的单个存储节点并不可靠，通常容易发生数据失效和异常，对数据的可靠性服务造成影响。所以，本课题针对数据容易发生错误这一特点，研究如何设计适用于rack模型的节点修复机制、rack修复机制和数据重构机制，在基于rack模型的分布式存储系统中，优化存储开销、修复带宽等重要系统性能参数，提升用户数据的完整性和可靠性。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究的基本内容

本课题主要研究如何设计适用于rack模型的节点修复机制、rack修复机制和数据重构机制，并通过软件仿真分析系统的性能。

2.2研究目标

3. 研究计划与安排

（1）第1-3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需的理论知识。确定方案，完成开题报告。

（2）第4-5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。

（3）第6-9周：设计系统节点修复、rack修复和数据重构机制。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 孙文庆, 郁文清. 超融合分布式存储架构在中移互联网资源池中的应用[j]. 移动通信, 2018, 42(7): 29-33.

[2] zhang m, han s, lee p c. a simulation analysis of reliability in erasure-coded data centers[c]// international symposium on reliable distributed systems (srds). ieee, 2017: 1-7.

[3] sohn jy, choi b, yoon sw, et al. capacity of clustered distributed storage[c]// international conference on communications. ieee, 2017: 144-153.