1. 题目来源
随着云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展，分布式存储系统已经成为海量数据存储和管理的关键基础设施。
这类系统通常由大量的节点服务器组成，需要高效地处理海量的并发请求。
负载预测作为分布式存储系统优化和管理的核心技术之一，能够预测未来一段时间内系统负载的变化趋势，为资源调度、性能优化和故障预警提供重要依据。
2. 应完成的主要内容
本论文旨在研究分布式存储系统负载预测算法，主要内容包括但不限于以下几个方面：
1.分布式存储系统负载特征分析：-分析不同类型分布式存储系统的负载特征，包括负载类型、时间分布、空间分布等。
-研究影响系统负载的关键因素，例如用户访问模式、数据存储策略、网络环境等。
-确定负载预测的目标指标，例如系统吞吐量、响应时间、资源利用率等。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求：-论文应具备一定的学术性和创新性，研究内容有一定的深度和广度。
-论文结构完整、逻辑清晰、层次分明，语言规范、表达准确。
-论文写作应独立完成，杜绝抄袭剽窃行为。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 李林,沈静,杜小勇.面向云存储系统的深度学习负载预测方法[J].计算机研究与发展,2019,56(09):1985-1995.
[2] 周尚波,李战怀,王国仁,等.基于深度学习的云存储系统负载预测模型[J].计算机应用,2020,40(01):286-291.
[3] 邓小龙,张大方,徐震,等.基于深度学习的分布式文件系统负载预测方法[J].计算机科学,2021,48(01):105-111.
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
