1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义随着云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展，数据存储系统在规模和复杂性方面都迎来了前所未有的挑战。
为了评估和优化这些系统的性能，准确模拟真实世界的工作负载至关重要。
I/Otrace作为记录存储系统输入/输出操作的时间序列数据，为性能分析和预测提供了宝贵依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述I/Otrace生成技术一直是存储系统领域的研究热点，近年来，生成式对抗网络（GANs）在图像、语音等领域取得了显著成果，也为I/Otrace生成提供了新的思路。
1. 国内研究现状
国内学者在I/Otrace生成方面开展了一些研究工作，主要集中在基于统计模型和机器学习方法方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲本选题研究的主要内容如下：
1. 主要内容
1.深入分析I/Otrace特征，提取关键特征参数，为生成模型的设计提供依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和性能评估等方法，具体步骤如下：1.I/Otrace数据收集与分析:收集不同类型的真实I/Otrace数据集，对其进行深入分析，提取关键特征参数，如I/O请求大小、时间间隔、访问模式等，为生成模型的设计提供依据。
2.生成模型设计与实现:研究基于生成式对抗网络的I/Otrace生成模型，设计生成器和判别器网络结构，并选择合适的损失函数和优化算法进行训练。
3.I/Otrace精度控制方法研究:提出I/Otrace精度控制方法，通过调整生成模型的参数或引入额外的约束条件，确保生成的I/Otrace在统计特征和时间相关性等方面与真实trace高度一致。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于生成式对抗网络的高性能I/Otrace生成方法:利用GANs强大的数据生成能力和对复杂分布的学习能力，生成更真实、更精准的I/Otrace，弥补传统方法的不足。
2.设计并实现一种I/Otrace精度控制方法:通过引入I/Otrace特征约束，提高生成I/Otrace的精度，使其更符合实际应用需求。
3.构建完整的I/Otrace生成系统，并进行实验验证，验证了所提方法的有效性和优越性:通过实验对比分析，证明本研究提出的方法能够生成高质量的I/Otrace，为存储系统性能评估和优化提供有力支持。
6. 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
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.黄俊,张晓东,王新.基于深度学习的磁盘I/O性能预测研究综述[J].计算机科学,2022,49(7):14-25.
2.谢晓园,刘超,王新,等.基于深度学习的SSD I/O性能预测[J].计算机工程与科学,2021,43(9):1561-1570.
3.李想,李晓维,张晓东.基于生成式对抗网络的存储系统I/O负载生成方法[J].计算机科学,2021,48(S1):135-141.
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