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(1)存储资源抽象模型与聚合：针对云际环境中异构虚拟资源、研究如何根据各组件关联性对大数据应用的性能影响的建模分析，提供大数据资源评估服务，自动构造云际大数据应用性能模型，量化评估云际资源需求并进行优化选择等； (2)多尺度的大数据分布与存储管理：提出面向云际大数据存储与高效处理的软件定义架构，研究如何跨域数据存储、跨云际数据中心的数据服务部署、大规模并发访问、基于多尺度一致性模型实现多副本间的同步化等，为云际计算环境提供高可靠、低延迟、大规模的数据存储、数据存取与共享等能力； (3)能效优化的云际存储资源协同：针对云际计算设施跨地域、管理自治性的特征，针对大数据应用运行支撑中对数据存储和管理的需求，研究面向异构异源数据感知的数据管理与放置、数据驱动的跨云际数据中心的应用部署调度等，实现全局的效能优化与最小化多副本开销，降低云际资源互联所带来的不确定性因素对服务性能带来的影响，实现一种针对异构虚拟化资源的精确度可控、高效灵活的云际环境中大数据应用的优化调度。