随着云计算与大数据技术的骤速发展,数据的存储问题得到了越来越多的重视。用户通过按需付费的方式向云存储提供商购买存储服务。因此,具有高可靠性、低成本、自动容错等特点的云存储机制成为了服务双方追求的共同目的。云副本技术可以有效的提高系统的存储性能,研究高效的云副本机制成为了当前大数据存储技术的一大热点。本文主要研究动态的云副本技术,包括副本数的确定和副本的动态布局策略,同时对本文研究的云副本技术进行了可视化实现。本文的研究成果主要包括:(1)为降低文件的增删频率,本文结合预测机制,提出了一种动态的云副本数确定算法。该算法采用指数平滑预测机制来预测文件未来的访问量,并结合文件当前的与未来的访问量计算出文件的副本数,从而减少文件的增删频率。实验结果证明,通过动态调整文件的副本数,该算法能够有效地减少文件的响应时间。当文件访问量变化较大时,该算法通过预测文件的未来需求,能够有效降低文件的增删次数。当预测值误差控制在一定范围内时,通过该算法计算得到的副本数更接近实际情况。(2)为提高云存储系统的服务质量,常需要同时对多个目标进行优化。因此,本文提出了基于多目标优化的动态副本布局策略。该策略选取最重要的三个性能指标进行优化:响应时间、负载以及可靠性,并采用人工免疫算法确定出副本动态布局方案的近似较优解。本文提出的策略在对副本进行动态布局时,综合考虑了多目标同时优化,从而获得了较高的可靠性,且负载均衡性较好。(3)采用可视化技术来实时为管理者提供可视化管理,同时为管理者提供决策支撑。本文使用EChart对上述算法和策略进行了可视化实现。