本项目的研究内容主要包括五个方面。即针对网络存储系统1.总结和评价对其进行性能分析和预测的最新工作;2.研究其模拟方法,构建虚拟的实验平台;3.提出实用,精确的对它的性能进行分析和预测的理论和方法;4.研究和提出其性能测量的标准和方法;5.研究采用其它预测工具如机器学习,神经网络等对其性能进行预测的方法。网络存储系统不仅是信息技术产品的快速利润增长点,而且是当前计算机技术研究的热点和前沿,对其进行性能评价和预测是其中的一项重要研究内容。本项目试图提出创新的研究方法和思路,在这一领域做出重大突破,在几个创新点上达到国际领先,促进整个外存储系统的研究。
英文主题词network storage; performance evaluation; queueing theory; Petri net; machine learning