随着互联网信息量的增加和信息网络对数据的重要性和安全性需求的提高,信息的管理方法和手段将面对更高的要求的挑战,如何快速满足信息量增长的需求和有效管理和维护信息资源成了一个紧迫的课题,也具有着十分重要的意义。SAN作为一种配置网络化存储的解决方案,基于SAN实现大容量、高性能存储系统成为国内外研究的热点,而对RAID作为存储管理系统中最关键技术的研究显得尤为重要。本文全面论述了SAN架构下的RAID数据存储技术与方法,深入研究了RAID设计中的多种关键技术,根据任务需求,为了同时实现能量节能以及对于存取要求的快速响应,本章采用基于分条的能量敏感的策略,这种策略将数据分布与RAID系统架构相结合,有效地降低能量开销的同时亦实现了对于存取要求的快速响应,此外本文给出了结合RAID5+0架构的基于分条的数据存储算法。本文在RAID5+0系统框架下根据数据的特性,给出了基于预测的小块写数据分类策略,这种策略结合了分条数据存储策略,将存储系统中的数据分为热数据和冷数据,并分别存储在热磁盘区域和冷磁盘区域。基于预期的数据分类策略在具有周期性的数据上运用神经网络预测,预测出该数据在下一周期的“温度值”,并根据预测结果执行数据在冷区域和热区域的迁移。此外,为了快速地响应用户的数据存取需求,本章亦针对未对文件进行划分的数据读取问题进行了研究,根据预测结果给出了在线的数据分派策略。模拟实验的结果显示出本章给出的算法不仅节约了系统的能源开销提高了存储系统的能效性,更有效地降低了系统读取文件的时间,为用户提供了较快的响应时间。通过实验证明基于SAN的海量存储管理系统,能够凭借大容量的CACHE缓存和双处理器的高处理能力,快速地处理或响应主机请求和各种磁盘操作,且有较高的容错能力、较好的可用性和稳定性,达到了一个高性能的企业级存储管理系统的要求。