一、HP StorageWorks EVA: 让存储应用更加完美（论文文献综述）
谢世诚[1]（2008）在《战火烧向中端市场 存储产品竞争展开新局面》文中研究指明奥运战火刚刚熄灭,存储产品市场又燃起了熊熊烈火,在半个月之内,EMC、IBM、Network appliance、DELL、HP等公司竞相发布新产品,而昆腾、SGI也高调宣传自己在奥运会上卓尔不群的表现。这把大火已经从高端燃烧到了中端。随着高端存储市场增速的
洪华麟[2]（2009）在《贵阳市劳动保障信息系统升级建设设计方案》文中提出本文通过分析研究传统的小型计算机性能评估办法,结合考虑社会保障各险种业务的具体特点及应用要求,结合劳动部对劳动保障未来5年业务的发展需要,提出满足贵阳劳动保障业务处理特点的小型计算机性能评估办法,通过分析市场上小型计算机产品技术线路的差异,指导劳动保障行业的用户如何根据自身业务的需要及性能要求对数据库、中间应用服务器进行选型；通过分析存储设备的IOPS、Bandwidth、Response Time三项技术指标与劳动保障业务处理的关系,提出存储设备性能评估方法,并依据现有系统中参保人数与存储量容量的关系推算出未来5年内业务发展需要的存储空间,结合分析目前市场上有关存储设备产品的技术指标、性能进行设备选型。本项目采用的是SAN存储架构构建专用大容量存储系统,通过区域划分满足各类信息数据的集中存储,保证存储系统信息存储的灵活性和可扩展性,构建统一的数据库集中运行平台,提高数据处理能力,所建设的小型机集群系统,采用并行运行的集群技术,保证了小型机高效和不间断运行,确保了业务的持续性,同时整合优化现有计算机设备资源,提高集中管理和应用水平,系统对数据备份功能进行了扩展,提高了系统的可靠性,构建了存储系统的“快照”复制和磁带备份系统,实现了信息数据的快速备份和统一的常规备份以及高效的数据恢复机制,使运行平台具备高效、全面备份数据的能力,保证信息数据的安全可靠,本项目的建设实施满足了贵阳市劳动保障未来5年业务发展的需要,满足了劳动部对各地劳动保障部门数据中心建设的要求,为劳动保障行业的用户提供了一个适应社会保险业务开展的小型机及存储设备的选型方法,为处理劳动保障各业务系统提供了一个高效的信息处理平台。
于萍[3]（2007）在《惠普存储为新一代数据中心提供核心数据动力》文中认为新一代数据中心以标准化、低成本的池化IT资产替代高成本的IT孤岛,全面满足客户对IT基础设施的新要求,不仅能降低IT成本,还能加快IT应对业务变
张迪[4]（2006）在《HP StorageWorks:为动成长企业提供数据原动力》文中研究表明
凡晓芝[5]（2005）在《决战前的较量》文中提出存储是今年企业级IT产品领域中的兴奋点。在PC、服务器、笔记本电脑等都已势成“明日黄花”时，存储风头正劲。我们看到，在存储市场逐渐放量的时候，存储技术日新月异，各种存储理念更是层出不穷。 存储是今年企业级IT产品领域中的兴奋点。在PC、服务器、笔记本电脑等都
张虹[6]（2003）在《为“动成长企业”夯实基础》文中研究指明 变化永恒存在,变化包罗万象,变化难以预测。存这样瞬息万变的时代,无论是环境、市场、需求、联盟还是伙伴的变化,都是牵一发而动全身。变化既可能带来机遇,也可能产生破坏。对于企业的CEO来说,只有适应外部环境的变化,驾驭变化,才能避免危机,抓住商机。对企业而言,企业必须在观念上具有主动,在能力上实现能动,在执行上付诸行动,这样才能面对变化而动。
张雷[7]（2010）在《北京市公安局新旅店业管理系统设计与实现》文中研究表明随着社会的发展,社会治安形式也有了新的变化,公安工作面临着更加巨大的挑战。这就要求我们运用高科技手段,以信息网络为依托,以各种基础信息数据为保障,优化公安工作模式,提高工作效率,加大打击犯罪行为和犯罪分子的力度,有效地维护社会面各个层面的正常秩序。全国公安系统在“十五”期间开展了新一代公安信息化工程“金盾工程”的建设。“金盾工程”是应用各种高科技手段,结合公安工作中的实际情况,大力开发公安应用项目建设,提高公安办公自动化,优化公安工作模式的一项重大建设项目。“金盾工程”建设的重点是：网络建设、应用项目建设、各类基础数据建设。目前,北京市公安局根据各个业务单位的具体需求,逐步建立和完善了一系列的业务应用系统,从而极大地提高了公安业务工作的效率。其中,旅店业管理系统的建设和应用,开辟了北京市公安局从社会实时采集信息并在公安网上处理的先河,从技术上解决了社会网络同公安信息网络的数据实时交互问题,连通了社会网络同公安网络数据交互的专用通道,从而实现了数据的方便、透明传输。通过旅店业的建设,我们构建了社会信息采集平台框架,规范、统一了行业采集前后台系统定制、权限划分、信息交换、犯罪库比对等应用标准；采用后台平台化应用,前台行业模块化嵌套的开发机制,不仅完善了行业采集数据的实时性、共享性、完整性,将信息服务纳入正规化运作和管理,而且简化开发工作,避免了重复建设；实现了企业端用户多种接入方式数据上传和多种比对数据源应用等关键技术问题,大大提高了采集系统的实用性和易用性,为扩展社会信息采集面提供了良好的平台技术保障。
宿建光[8]（2005）在《HP StorageWorks EML、EVA行业数据的完美搭档》文中认为
曙乐[9]（2013）在《企业在线客服外包系统的设计与实现》文中研究表明目前市场竞争越来越激烈，为了争夺更多的市场份额，企业提供优质的客户服务变得十分重要。随着互联网的发展，很多企业都拥有自己的门户网站，来作为企业自身形象和企业产品的展示窗口，更好地宣传企业文化和销售自己的产品。为了提高来访客户的满意度，留住来访的客户，达到扩大企业规模和企业市场的目的，企业在线客服外包系统成为解决问题的重要手段。企业在线客服外包系统是将在线客服模块嵌入到企业既有的在线门户或者业务系统上，通过构建客户服务平台，可以为所有用户提供实时的信息咨询和面对面的在线交流。客户服务系统将作为拓展新业务、发展新客户的主要窗口和门户，为企业与客户以及潜在客户提供了有效的交流渠道，是企业发展和市场占有率的提高的重要手段。客户服务系统能够提供业务咨询、搜索查询、客户投诉及系统管理等业务，一方面通过提供优质服务，树立良好的企业形象；另一方面通过本平台的科学管理，生成统计报表和指标数据，实现市场需求的精确定位，企业领导层可以根据反馈回来的信息及时作出科学、有效的决策。总之，开发客户服务系统不仅能提供客户满意度，稳定用户市场，还能挖掘潜在用户，提高了企业的服务质量，缩短对客户等待服务的响应周期，提高企业竞争力。本文对企业在线客服外包系统的设计与实现进行研究，主要介绍在线客服系统的开发概述、需求分析、系统功能介绍、系统设计、系统实现等内容。论文的重点是系统设计，主要涉及系统技术方案、总体设计思想、总体业务架构、总体技术系统架构、系统模块详细设计、数据库设计方面等内容，并对它们进行了较为详细的阐述和设计，并通过代码实现了所有功能。
陈涛[10]（2011）在《大规模网络存储环境中的数据布局与查询优化技术研究》文中提出日益增长的海量数据的有效管理已经成为科学研究、工程以及信息服务等领域的巨大挑战性问题。海量数据对大规模网络存储环境提出了巨大的需求,使得现有的大规模网络存储技术在可扩展性、高性能、并发、综合效能、分布管理、安全可用、数据一致性以及可靠性等方面已经不能满足分布海量数据管理应用的需要。因而,研究大规模网络存储技术具有重大的意义。本文对大规模网络存储环境涉及的数据布局、查询优化以及元数据负载均衡等关键技术进行深入研究,提出了有效的解决方案和算法,主要的研究工作和创新点如下:（1）提出了一种面向多副本的自适应数据布局算法RSEDP。大规模存储系统的可靠性和自适应性面临着重大的挑战,需要可靠、自适应以及有效的数据布局算法,现有的研究只能部分满足这些目标。本文首先提出了一种可靠的副本数据布局算法RRDP和一种有效的自适应数据布局算法SEDP,在此基础上,将两种算法相结合,提出了一个面向多副本的自适应数据布局算法RSEDP,从而获得可靠性、自适应性和有效性。RRDP将相同的副本分配在不同的存储设备上,避免相同的副本集中到相邻的存储设备上,获得较高的冗余度和容错能力。SEDP算法将聚类算法与一致hash方法相结合,引入少量的虚拟存储设备,大大减少了算法对存储空间的消耗。可以根据存储设备的权重公平地分布数据,自适应系统的扩展和缩减。为了利用RRDP和SEDP各自的优点,RSEDP根据数据的访问频率将数据划分为热数据和冷数据,热数据采用RRDP布局,冷数据采用SEDP布局。理论和实验结果表明,RSEDP可以获得较高的冗余度和容错能力,按照存储设备的权重公平地分布数据,自适应存储设备的增加和删除,在存储规模发生变化时迁移最优的数据量,并且可以快速地定位数据,对存储空间的消耗较少。（2）提出了一种高效的分层数据布局算法EHDP。目前大部分的布局算法只能适应单层模式,少数的多层模式对存储设备配置有严格的要求,而且无法在常数时间内定位数据,自适应性较差。本文提出了一种新的分层数据布局算法EHDP,首先使用最大最小聚类算法将存储设备集合进行分类,采用分而治之的方法管理大规模的存储设备,支持灵活的存储设备配置;然后使用本文提出的EFAH hash算法在集群间和集群内分布数据。理论和实验结果表明:EHDP可以在常数时间内定位数据,从而减轻元数据服务器的计算量,避免性能瓶颈;同时可以在存储设备之间较公平地分布数据,达到I/O负载均衡的目的;而且在存储设备集合变化时,迁移较少的数据量以满足数据再次分布的公平性,在平衡I/O负载的同时尽可能不影响存储系统对外的服务性能。（3）提出了面向不确定数据流的多个top-k查询优化算法。在大规模网络存储的某些应用中,数据以流的形式存在。由于外在的因素,不确定性是应用数据流的固有特征。不确定数据流上的top-k查询处理越来越重要,如何在多个top-k查询之间共享结果是节省计算开销以及提供实时响应的关键。然而,由于不确定top-k查询处理的复杂语义,在多个top-k查询之间共享结果面临着重大挑战。本文首次对单个top-k查询处理的频率上限进行了定义,对多个top-k查询的共享进行了分类,提出了一个最优的动态规划以及在时空上更有效的贪心算法来解决该共享问题。使用理论分析证明了动态规划与不共享的性能上界,以及贪心算法与动态规划方法的性能下界。实验结果表明,本文提出的贪心算法在多数情况下可以找到最优解,在访问延迟与吞吐量上可以达到与动态规划方法相同的性能;与不共享方法以及组内共享方法相比,动态规划以及贪心算法使得执行查询时的计算开销大大减少,获得高吞吐量和低访问延迟。（4）提出了一种面向数据流的多个聚合查询优化算法。大规模网络存储的很多应用将数据流上的聚合查询注册到系统中,这些查询具有不同的滑动窗口大小以及不同的频率上限,如何在查询中共享计算结果面临着挑战。相关文献首先提出了该问题,使用最早截止时间优先EDF方法。但是该方法没有提出具体的优化算法。本文对具有不同滑动窗口大小和不同频率上限的多个聚合查询的优化问题进行了形式化定义,提出了一个合并规则对查询进行分类。然后,提出有效的共享算法来求解查询的执行计划,只要连续两次执行查询的时间间隔不大于频率上限,则查询可以更频繁地被执行,从而使得更多的查询能够共享计算结果。考虑低载和超载两种情况,本文将共享算法与EDF方法结合。实验结果表明,与不共享方法和EDF方法相比,本文提出的共享算法使得执行查询时扫描的元组数大大减少,得到较高的吞吐量以及较低的访问延迟。（5）提出了一种自适应的分布式元数据负载均衡算法ADMLB。大规模存储环境中元数据的负载均衡对于提高整个系统的I/O性能具有重要的作用。现有的元数据负载均衡策略不能动态地平衡元数据的访问负载,而且自适应性和容错性有待提高。本文首先提出了基本的负载均衡算法（BBLA）和分布式的增量负载均衡算法（IBLA）,在此基础上,将两种算法相结合,提出了自适应的分布式元数据负载均衡算法（ADMLB）。采用基本的负载均衡算法（BBLA）按照服务器的性能公平地分布负载,使用分布式的负载均衡算法（IBLA）定时地调整负载的分布。ADMLB可以在元数据服务器之间均衡地分布负载,根据负载的变化自适应地调整负载的分布,具有很好的容错性,而且可以很快地定位元数据服务器。
二、HP StorageWorks EVA: 让存储应用更加完美（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、HP StorageWorks EVA: 让存储应用更加完美（论文提纲范文）
（2）贵阳市劳动保障信息系统升级建设设计方案（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 项目背景 |
| 2 劳动保障信息系统现状及需求分析 |
| 2.1 系统现状分析 |
| 2.2 第三方对现有的系统主机性能评估报告 |
| 2.3 系统建设需求分析 |
| 3 系统总体设计原则及构建策略 |
| 3.1 系统总体设计原则 |
| 3.2 系统总体构建策略 |
| 4 系统详细设计方案 |
| 4.1 系统构建分析 |
| 4.2 系统核心设备详细设计 |
| 4.3 系统核心设备选型 |
| 5 系统设计方案的评审 |
| 5.1 应用IT行业专家评估 |
| 5.2 专家评估 |
| 6 系统测试、验收并上线 |
| 6.1 系统安装 |
| 6.2 系统测试 |
| 6.3 系统迁移 |
| 6.4 系统的上线、验证 |
| 7 结论 |
| 8 致谢 |
| 9 主要参考文献 |
| 10 附录 |
（4）HP StorageWorks:为动成长企业提供数据原动力（论文提纲范文）
| 全系列存储产品打造存储先锋 |
| 端到端的HP ILM解决方案 |
| 完整的特色容灾备份方案 |
（7）北京市公安局新旅店业管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题任务 |
| 1.3 本人在项目中的角色 |
| 第二章 平台架构 |
| 2.1 功能概述 |
| 2.2 数据链路 |
| 2.3 软件架构与产品的选择 |
| 2.4 硬件上的考虑 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 跨网段异构系统的数据传输 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 XML概念与数据交换 |
| 3.2.1 XML的特点 |
| 3.2.2 XML数据交换 |
| 3.2.3 XML数据交换的安全问题及解决方案 |
| 3.3 基于XML的报文设计 |
| 3.3.1 报文信息业务分类 |
| 3.3.2 报文基本格式 |
| 3.3.3 完整性与事务处理 |
| 3.3.4 数据报文业务具体定义 |
| 3.4 软件设计与实现 |
| 3.4.1 服务器软件设计 |
| 3.4.2 客户端软件设计 |
| 3.4.3 数据交换安全设计与实现 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 系统后台重要子功能的设计与实现 |
| 4.1 旅店系统后台管理网站概述 |
| 4.2 WEB技术架构 |
| 4.2.1 表示层 |
| 4.2.2 中间层 |
| 4.2.3 数据层 |
| 4.3 大数据量多条件数据查询设计 |
| 4.3.1 物理表设计 |
| 4.3.2 合理创建与使用索引 |
| 4.3.3 SQL执行效率的动态跟踪 |
| 4.4 用户权限设计与实现 |
| 4.4.1 权限相关概念 |
| 4.4.2 功能权限模型设计 |
| 4.4.3 Spring Security框架分析 |
| 4.4.4 基于Spring Security的权限功能设计 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 24×7高可用数据库设计与实现 |
| 5.1 高可用概述 |
| 5.2 高可用系统环境 |
| 5.2.1 主机的规划与选择 |
| 5.2.2 存储的规划与选择 |
| 5.2.3 Oracle高可用技术 |
| 5.3 本章小节 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 系统当前运行状况 |
| 6.3 需要进一步完善的工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附件 |
| 附件一:数据报文定义 |
| 附件二:URL访问权限控制注入自定义FILTERSECURITYINTERCEPTOR过滤器的代码实现 |
| 附件三:DATA GUARD的一般搭建过程 |
（9）企业在线客服外包系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究的目的及意义 |
| 1.4 论文的工作与组织结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 PHP 语言 |
| 2.2 Tomcat 服务器 |
| 2.3 MySQL 数据库 |
| 2.4 B/S 模式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 业务需求概述 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.2.1 经济可行性 |
| 3.2.2 技术可行性 |
| 3.2.3 应用可行性 |
| 3.3 系统功能分析 |
| 3.3.1 后台管理 |
| 3.3.2 客服客户端 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 技术方案概述 |
| 4.2 总体设计思路 |
| 4.2.1 总体设计原则 |
| 4.2.2 平台设计规划 |
| 4.3 总体业务架构 |
| 4.3.1 业务架构概述 |
| 4.3.2 业务模型设计原则 |
| 4.3.3 业务模型设计 |
| 4.4 总体技术架构 |
| 4.4.1 概述 |
| 4.4.2 数据层 |
| 4.4.3 功能层 |
| 4.4.4 应用层 |
| 4.4.5 技术实现方案 |
| 4.5 后台管理详细设计 |
| 4.5.1 注册登录设计 |
| 4.5.2 基本设置设计 |
| 4.5.3 高级设置设计 |
| 4.5.4 在线客服设计 |
| 4.5.5 洽谈日志设计 |
| 4.5.6 应答设置设计 |
| 4.5.7 常规用语设计 |
| 4.5.8 访问统计设计 |
| 4.5.9 网页客服设计 |
| 4.6 客服客户端详细设计 |
| 4.6.1 登录窗口设计 |
| 4.6.2 好友列表设计 |
| 4.6.3 功能菜单设计 |
| 4.6.4 会话窗口设计 |
| 4.7 WebService 服务设计 |
| 4.7.1 WebService 技术封装 |
| 4.7.2 webservice 开发 |
| 4.8 日志记录设计 |
| 4.8.1 定义 Spring AOP |
| 4.8.2 定义日志拦截类 |
| 4.8.3 配置 Log4j 组件 |
| 4.9 数据库设计 |
| 4.9.1 数据概念模型设计 |
| 4.9.2 数据字典设计 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 系统开发环境 |
| 5.1.1 软件开发环境 |
| 5.1.2 硬件系统设计参考 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 后台管理 |
| 5.2.2 客服客户端 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 测试目的 |
| 5.3.2 测试策略 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）大规模网络存储环境中的数据布局与查询优化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 相关研究 |
| 1.2.1 数据的布局 |
| 1.2.2 数据的多个查询的共享 |
| 1.2.3 元数据的负载均衡 |
| 1.3 本文工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 面向多副本的自适应数据布局算法RSEDP |
| 2.1 可靠的副本布局算法RRDP |
| 2.1.1 RRDP 问题 |
| 2.1.2 RRDP 的半定规划松弛问题 |
| 2.1.3 计算开销 |
| 2.2 有效的自适应数据布局算法SEDP |
| 2.2.1 问题的定义 |
| 2.2.2 有效的自适应数据布局算法SEDP |
| 2.2.3 数据的重组织 |
| 2.2.4 理论分析 |
| 2.3 实验和结果分析 |
| 2.3.1 冗余度 |
| 2.3.2 容错特性 |
| 2.3.3 公平性 |
| 2.3.4 自适应性 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 高效的分层数据布局算法EHDP |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 高效的分层数据布局算法EHDP |
| 3.3 算法分析 |
| 3.3.1 高效特性 |
| 3.3.2 公平性 |
| 3.3.3 自适应性 |
| 3.4 实验和结果分析 |
| 3.5 布局算法的分析与比较 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 面向不确定数据流的多个top-k 查询优化算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 具有相同FREQUENCY 和不同k 值的查询之间的共享 |
| 4.3 共享问题的形式化定义 |
| 4.4 动态规划方法 |
| 4.5 贪心算法 |
| 4.6 实验与结果分析 |
| 4.6.1 实验设置 |
| 4.6.2 实验结果 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 面向数据流的多个聚合查询优化算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题的形式化定义 |
| 5.3 高效的共享算法SA |
| 5.4 共享算法与EDF 的结合算法 |
| 5.5 实验与结果分析 |
| 5.5.1 SA 和No-S 的比较 |
| 5.5.2 Co-SA 和EDF 的比较 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 自适应的分布式元数据负载均衡算法ADMLB |
| 6.1 模型及相关概念 |
| 6.2 自适应的分布式负载均衡算法ADMLB |
| 6.2.1 基本的负载均衡算法 |
| 6.2.2 分布式的增量负载均衡算法 |
| 6.3 ADMLB 算法的特性分析 |
| 6.3.1 自适应性 |
| 6.3.2 容错特性 |
| 6.3.3 元数据服务器的定位及访问流程 |
| 6.4 实验与结果分析 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 作者在攻读博士学位期间参加的主要科研工作 |
四、HP StorageWorks EVA: 让存储应用更加完美（论文参考文献）
- [1]战火烧向中端市场 存储产品竞争展开新局面[J]. 谢世诚. 信息化纵横, 2008(10)
- [2]贵阳市劳动保障信息系统升级建设设计方案[D]. 洪华麟. 贵州大学, 2009(S1)
- [3]惠普存储为新一代数据中心提供核心数据动力[J]. 于萍. 中国金融电脑, 2007(06)
- [4]HP StorageWorks:为动成长企业提供数据原动力[J]. 张迪. 通信世界, 2006(34)
- [5]决战前的较量[N]. 凡晓芝. 计算机世界, 2005
- [6]为“动成长企业”夯实基础[J]. 张虹. 中国计算机用户, 2003(23)
- [7]北京市公安局新旅店业管理系统设计与实现[D]. 张雷. 北京邮电大学, 2010(03)
- [8]HP StorageWorks EML、EVA行业数据的完美搭档[J]. 宿建光. 通信世界, 2005(25)
- [9]企业在线客服外包系统的设计与实现[D]. 曙乐. 电子科技大学, 2013(05)
- [10]大规模网络存储环境中的数据布局与查询优化技术研究[D]. 陈涛. 国防科学技术大学, 2011(07)