导读:本文包含了数据容错策略论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:片上系统,容错路由算法,分布式路由,FPGA
数据容错策略论文文献综述
李兴,盛红雷,于勇[1]（2018）在《面向分布式网络数据的容错控制策略》一文中研究指出随着多核处理器核心数量的增多,系统容量的扩大,在制造和运行过程中产生的故障将会增多,容错能力对于系统的可靠性将变得更加重要。而一个片上系统的正常工作,将会非常依赖于片上网络系统传输数据的可靠性。芯片的制造偏差和组件故障、多处理器系统芯片集成不规则IP以及动态的电源门控都将导致片上网络中出现不规则拓扑结构。片上网络应当具备可以重新配置网络路由方式并将数据传输路径绕过无法正常工作的位置。文中设计了一种用于路由计算的特定约束跳转配置方法,为了保证其健壮性,采用基于局部信息的通信方式,设计实现了分布式的路由器传输路径配置单元,并完成了该方法的算法实现。(本文来源于《信息技术》期刊2018年04期）
杨兆政[2]（2017）在《数据中心优化放置和容错存储策略研究》一文中研究指出随着云计算的快速发展,数据中心作为云计算的核心基础设施也开始了高速发展,传统数据中心的集中式网络分布被打破。随着分布式取代了集中式,当今数据中心对海量数据的高效存储和管理,大量而多变的通信交互模式和低往返时延等方面提出了很高的要求,传统的协议和算法难以在现有数据中心网络中发挥功效。近几年来,大量的研究工作围绕着如何优化数据中心中数据的放置和存储策略展开,这些研究工作主要包括两个方面:第一,如何实现一种高效的内容放置策略,选择最优的放置节点,减少访问时延,同时改进节点负载均衡。第二,如何实现一种具有容错性的存储策略,减少节点失效后,数据恢复的时间,最小化节点失效的影响。强化学习算法是一种与动态规划相关的算法,适合解决数据放置这类优化的问题。本文将强化学习算法应用到数据中心内容放置问题中,提出了基于强化学习算法的优化放置策略,并应用纠删码技术提出了基于关联性的容错存储策略。针对数据中心的内容放置策略,本文第一部分将强化学习算法中的Q学习方法应用到数据中心网络的内容放置中,通过最优化平均链路带宽和节点存储负载建立放置模型,设计了运用Q学习方法的副本数据放置策略。课题采用的是以交换机为核心的架构中广泛使用的Fat-tree数据中心网络拓扑结构。课题中放置算法主要考虑了放置路径的平均链路带宽,数据访问延迟和存储节点的负载,建立相应的联合函数,作为评价放置策略的标准,由于评价策略综合考虑了链路状况和节点的负载,仿真实验表明,系统在运行一段时间后,该放置策略能有效的平衡节点负载,同时网络平均延迟较小。考虑编码之后数据块放置的合理性,本文在第二部分提出了基于编码数据平衡的容错存储策略。现有放置策略主要基于冗余度和访问时间,针对编码数据关联导致的数据失效问题,本文提出了平衡分类的存储策略。实验表明,该放置策略能有效减少数据失效概率,优化数据访问时延,增大平均无故障时间。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2017-12-01）
奚瑞骏,王迪,陈勇[3]（2016）在《机场信息系统对外部数据源的容错策略研究》一文中研究指出浦东国际机场航班信息系统收取来自航空公司、空管民航固定格式通信网络报文,下称AFTN报文和空管雷达等外部数据源的数据。来自外部数据源的数据在信息系统中进行计算处理,筛除错误数据,并对发布。本文对外部数据源错误类型和原因等作了深入的分析,并详细阐述有针对性的容错策略,提高了机场信息系统对外部数据源的容错能力。(本文来源于《中国新通信》期刊2016年07期）
汪晓丁,林力伟,许力[4]（2011）在《分簇传感器网络数据传输容错策略的研究》一文中研究指出无线传感器网络的许多应用场合需要数据传输的可靠性,因此无线传感器网络数据传输的容错性一直是相关领域的研究重点.传统的1+1数据保护模式会给网络增加较大的负载,并不适合于资源受限的无线传感器网络.利用网络编码实现传感器网络链路容错策略,在保证数据传输容错性的同时还可以降低网络中传输的数据包数量,从而可以节省节点的耗能,延长网络的生存时间.(本文来源于《福建师范大学学报(自然科学版)》期刊2011年02期）
秦航,徐婕[5]（2004）在《一种新的文件系统元数据的检查点容错策略》一文中研究指出针对目前在集群文件系统中出现的元数据的故障问题,在PVFS的基础上提出了一种新的元数据检查点的日志管理策略。该策略在Linux环境下实现,解决了文件系统中较慢的元数据管理这一瓶颈问题,并且具备了较强的容错功能。该方法采用磁盘日志和内存日志的结构,通过对事务的管理,能满足集群文件系统中元数据高可用性的要求。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2004年03期）
刘云龙,陈俊亮[6]（1998）在《基于数据流分析的软件容错策略》一文中研究指出该文就软件容错中备查点与卷回机制展开深入讨论，提出一种基于数据流分析技术的软件容错新方法．首先对软件容错进行简介，指出数据错是一切控制系统软件失效的根源与最终表现以及对数据采取强有力的容错措施的必要性．然后将数据流分析技术应用于软件容错，通过求解程序变量的到达－定值数据流方程来静态地确定任何数据在任何引用点出错时的最小充分卷回，通过求解活跃变量的数据流方程来静态地确定程序在执行各个基本块时需动态保存的变量集合，得出最小充分卷回定理与备查点数据范围定理，从而解决了时间冗余容错途径中必须回答的两个基本问题．此外，还给出了恢复块定义有效的充分条件．最后，以电信系统为应用实例，介绍了该方法的一种具体实施．该方法在简单地扩展后可被广泛应用于各种容错软件的设计中．(本文来源于《软件学报》期刊1998年07期）
数据容错策略论文开题报告
（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：
随着云计算的快速发展,数据中心作为云计算的核心基础设施也开始了高速发展,传统数据中心的集中式网络分布被打破。随着分布式取代了集中式,当今数据中心对海量数据的高效存储和管理,大量而多变的通信交互模式和低往返时延等方面提出了很高的要求,传统的协议和算法难以在现有数据中心网络中发挥功效。近几年来,大量的研究工作围绕着如何优化数据中心中数据的放置和存储策略展开,这些研究工作主要包括两个方面:第一,如何实现一种高效的内容放置策略,选择最优的放置节点,减少访问时延,同时改进节点负载均衡。第二,如何实现一种具有容错性的存储策略,减少节点失效后,数据恢复的时间,最小化节点失效的影响。强化学习算法是一种与动态规划相关的算法,适合解决数据放置这类优化的问题。本文将强化学习算法应用到数据中心内容放置问题中,提出了基于强化学习算法的优化放置策略,并应用纠删码技术提出了基于关联性的容错存储策略。针对数据中心的内容放置策略,本文第一部分将强化学习算法中的Q学习方法应用到数据中心网络的内容放置中,通过最优化平均链路带宽和节点存储负载建立放置模型,设计了运用Q学习方法的副本数据放置策略。课题采用的是以交换机为核心的架构中广泛使用的Fat-tree数据中心网络拓扑结构。课题中放置算法主要考虑了放置路径的平均链路带宽,数据访问延迟和存储节点的负载,建立相应的联合函数,作为评价放置策略的标准,由于评价策略综合考虑了链路状况和节点的负载,仿真实验表明,系统在运行一段时间后,该放置策略能有效的平衡节点负载,同时网络平均延迟较小。考虑编码之后数据块放置的合理性,本文在第二部分提出了基于编码数据平衡的容错存储策略。现有放置策略主要基于冗余度和访问时间,针对编码数据关联导致的数据失效问题,本文提出了平衡分类的存储策略。实验表明,该放置策略能有效减少数据失效概率,优化数据访问时延,增大平均无故障时间。
（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。
数据容错策略论文参考文献
[1].李兴,盛红雷,于勇.面向分布式网络数据的容错控制策略[J].信息技术.2018
[2].杨兆政.数据中心优化放置和容错存储策略研究[D].哈尔滨工业大学.2017
[3].奚瑞骏,王迪,陈勇.机场信息系统对外部数据源的容错策略研究[J].中国新通信.2016
[4].汪晓丁,林力伟,许力.分簇传感器网络数据传输容错策略的研究[J].福建师范大学学报(自然科学版).2011
[5].秦航,徐婕.一种新的文件系统元数据的检查点容错策略[J].计算机工程与设计.2004
[6].刘云龙,陈俊亮.基于数据流分析的软件容错策略[J].软件学报.1998