摘要：无人机是世界军事强国执行战术行动的重要武器装备,利用无人机实现战场数据存储是保障作战的重要手段.为更好地满足无人机集群在恶劣战场条件下数据存储需求,在分析无人机数据存储军事应用背景基础上,总结战场无人机数据资源特征和数据存储技术军事需求,并提出适用于我军无人机战术行动的数据存储设计方法流程;结合学术和产业界的成果,梳理数据存储技术的分类和发展历程,并总结数据存储的主要类型;提出面向无人集群战术行动场景的分布式数据存储关键技术方法和存储系统;介绍国内外学者在分布式存储海量数据处理、数据实时传输和数据可靠性等相关算法模型的研究现状;展望未来战术行动中无人机数据运用方法的研究趋势,强调在战场条件下无人机集群数据存储是未来重要的研究领域.

摘要：近年来,随着无人飞行器集群在各个领域的广泛应用,集群上所搭载的算法也越来越复杂,这对数据存储系统提出了更高的要求。现有研究没有考虑无人飞行器集群运行环境的特殊性,无法适应战场上通信间歇弱连接和节点易战损的环境。因此本文基于分布式存储技术设计了一套面向无人飞行器集群协同的分布式存储方案,通过动态自适应存储策略选择存储节点,提升了存储速度和资源的利用效率;同时,本文设计了基于RS码的数据备份与恢复方案,采用客户端与存储节点的交互模式降低了数据备份对于通信资源的占用,并且能够在多节点同时战损时恢复损失数据,提升了数据存储系统的稳定性和可靠性。

摘要：随着大数据、云计算、物联网技术以及短视频直播技术的迅速发展,传统的集中式存储系统存在数据规模有限、存储和处理能力瓶颈、单点故障等问题,已经难以满足现阶段的业务需求。基于此,本文从非结构化数据增长、容器化技术发展、异地多活灾备等业务需求对存储技术的新要求进行分析,总结了自研存储待解决的三个问题,即技术选型、技术路线、架构设计,探究了自研存储部署架构、多集群管理、小文件合并等关键技术问题,并提出相应的解决思路。

摘要：文章针对大数据时代的存储与访问挑战,提出一种面向大数据的分布式存储与访问优化框架。提出总体框架设计,明确了分布式存储与访问系统的整体架构和功能模块。针对数据存储问题,研究了数据压缩和存储技术的优化方法,以提高存储效率和数据可靠性。针对分布式访问问题,研究了基于负载均衡的数据访问优化方法,以提高系统的整体性能和吞吐量。通过分析和讨论,探讨了方法的特点和改进空间,为分布式存储与访问技术的进一步研究提供了参考。

摘要：详细介绍了Ceph分布式存储系统的应用性质与层次结构,通过专业的研究与分析,将该类存储系统引入跨机架修复工作中,与修复技术充分融合。实践运用过程包括设计分级解码算法、优化纠删码、修复系统数据、验证试验方案和明确跨机架数据量等,在Ceph分布式存储系统的持续影响下,高效完成跨机架修复工作,确保各类机架使用质量。

摘要：内部电网地理信息系统(Geographic Information Systern,GIS)数据体量增加,对电网数据存储性能造成了极大的困难,为此,提出一种基于随机森林的电网GIS数据分布式存储方法。以跨域资源共享(Cross-Origin Resource Sharing,CORS)技术在电网GIS空间信息服务平台中获取的电网GIS数据为基础,根据类区分度数值选择电网GIS数据特征,引入随机森林算法分类处理电网GIS数据,将其合理分发给不同的服务器,采用并行处理手段存储分类数据,从而实现了电网GIS数据的分布式存储。实验数据显示:应用所提方法后,电网GIS数据分类精度达到了96.8%,电网GIS数据分布式存储时间最小值为5.2 s,充分证实了所提方法数据存储性能更佳。

摘要：随着互联网技术的快速发展,全球数据量爆炸式增长对分布式存储系统的可靠性和可用性提出了严峻的挑战。Piggybacking框架作为一种高效的数据容错技术成为近年来研究的热点。目前,绝大多数piggybacking框架均以牺牲子条带数和修复度的方式来降低修复带宽,导致修复失效节点过程中所节省的数据量通常无法有效地提升磁盘读取效率。针对上述情况,提出一种新型分组piggybacking框架,在保证较低修复带宽的同时,进一步降低了子条带数和信息节点修复度,从而提升分布式存储系统的输入/输出性能。该框架将校验节点分为两个部分,信息符号和校验符号分别按照一定规则分组后依次嵌入到对应的校验节点中,设计简单。通过这种设计,可以同时有效修复信息节点和校验节点,既减少了子条带数,又使其在校验节点个数较多时拥有较强的综合修复能力。与其他piggybacking框架相比,新型分组piggybacking框架能更好地权衡修复带宽、修复度与子条带数,适合在实际系统中应用。

摘要：针对分布式存储中热数据访问性能低下的问题,提出一种基于局部修复码(LRC)的负载均衡方法,采用编码的方式规避节点的集中式访问,并提高热数据的访问效率。首先,利用平衡不完全区组设计(BIBD)构造一类适用于小规模存储系统的特殊LRC,从而为编码数据提供多种访问方式;然后,分别基于里所(RS)码和随机阵列码将LRC推广到更大规模,并使它满足存储系统一定的容错需求;最后,提出一种热数据访问算法以降低热数据的访问压力,并结合合理的数据布局方案实现存储系统在高频访问场景下的负载均衡。理论分析和实验结果表明,所提方法能以极小的代价实现负载均衡,明显优于传统方法中利用多副本及最大距离可分(MDS)码实现的负载均衡方法,尤其是解决了因冷热数据访问不均带来的负载失衡问题,可以有效提高热数据存储系统的访问效率。

摘要：随着5G技术的快速发展,分布式存储系统凭借低成本、高可用性、高吞吐量和海量存储能力等特点,越来越受到人们的青睐。由于节点众多,节点故障频发,因此采用一定的数据容错技术来保证数据的可靠性尤为重要。近年来,piggybacking框架以其优异的修复性质受到了广泛关注。从piggybacking框架的修复度入手,为了同时降低修复带宽和修复度,提出了克隆piggybacking框架。与其他piggybacking框架不同,该框架只对一组节点进行嵌入设计和修复分析,其他组内对应节点通过克隆的方式简化设计过程。根据“一个节点的信息符号尽可能地只嵌入一个子条带”的设计思想,权衡修复带宽和修复度。与现有的piggybacking框架相比,克隆piggybacking框架设计简单,进一步降低了信息节点的修复带宽。

摘要：大数据规模上体量大和增长速度快的特点对存储系统的性能和可扩展性提出了严峻挑战.使用普通商用服务器构建的分布式存储系统服务能力强、成本低廉且极易扩展,在大数据的存储管理中得到了极为广泛的应用.分布式存储系统庞大的节点数量导致节点失效情况频发,必须采用一定的容错技术来保证数据可靠性.常用的容错技术主要包括多副本技术和纠删码技术两种.与多副本容错技术相比,纠删码容错技术能够以低得多的存储开销提供相同甚至更高的数据可靠性.随着近年来数据规模的爆炸式增长,纠删码容错技术受到了业界的广泛关注.该文综述了分布式存储中纠删码容错技术的研究现状.首先,介绍了纠删码容错技术的基本原理和概念,指出了纠删码容错技术在大规模分布式存储中面临的主要技术挑战;然后,从编码实现、纠删码设计、数据修复和数据更新等方面阐述了分布式存储中纠删码容错技术的研究进展,重点研究分析了各项关键技术的特点和局限性,并依据主要评价指标对现有纠删码的编码性能和修复性能进行了对比和分析;最后,基于最新研究动态指出了分布式存储中纠删容错技术未来的研究方向,包括同步编码实现技术、低冗余再生码设计和数据失效预测技术等.