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高效能大型檔案傳輸與分享系統之設計、實作與評估:基於IPFS Clust...

洪銘謙

高效能大型檔案傳輸與分享系統之設計、實作與評估:基於IPFS Cluster分散式系統 = = Design, Implementation, and Evaluation of a High-Performance Large File Transfer and Sharing System Based on IPFS Cluster /

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:	高效能大型檔案傳輸與分享系統之設計、實作與評估:基於IPFS Cluster分散式系統 =/ 洪銘謙.
其他題名:	Design, Implementation, and Evaluation of a High-Performance Large File Transfer and Sharing System Based on IPFS Cluster /
其他題名:	Design, Implementation, and Evaluation of a High-Performance Large File Transfer and Sharing System Based on IPFS Cluster.
作者:	洪銘謙
出版者:	雲林縣 :國立虎尾科技大學 , : 民113.06.,
面頁冊數:	[9], 74面 :圖, 表 ; : 30公分.;
附註:	指導教授: 侯雍聰.
標題:	去中心化. -
電子資源:	電子資源

高效能大型檔案傳輸與分享系統之設計、實作與評估:基於IPFS Cluster分散式系統 = = Design, Implementation, and Evaluation of a High-Performance Large File Transfer and Sharing System Based on IPFS Cluster /
洪銘謙

高效能大型檔案傳輸與分享系統之設計、實作與評估:基於IPFS Cluster分散式系統 =Design, Implementation, and Evaluation of a High-Performance Large File Transfer and Sharing System Based on IPFS Cluster /Design, Implementation, and Evaluation of a High-Performance Large File Transfer and Sharing System Based on IPFS Cluster.洪銘謙. - 初版. - 雲林縣 :國立虎尾科技大學 ,民113.06. - [9], 74面 :圖, 表 ;30公分.

指導教授: 侯雍聰.

碩士論文--國立虎尾科技大學資訊管理系碩士班.

含參考書目.

在當代數位化時代，高效且便捷的檔案傳輸對於全球資訊共享至關重要。傳統中心化雲端儲存平台如Google雲端硬碟、OneDrive與Dropbox，雖然提供便捷的檔案共享功能，但其性能受限於伺服器的地理位置與網路品質，尤其當伺服器遠離使用者或網路狀況不佳時，傳輸效率會降低。這些平台通常要求繁瑣的登錄過程，增加操作複雜性。本研究提出並實現了一種基於InterPlanetary File System (IPFS) Cluster的去中心化檔案共享系統，旨在解決傳統中心化系統的不足。該系統允許使用者無需登錄即可上傳與下載檔案，並通過驗證碼進行檔案分享。系統設計包括前端上傳介面、後端分片與儲存邏輯，以及釘選與驗證機制。使用者在上傳檔案後立即獲得驗證碼，其他使用者可利用此驗證碼下載檔案，簡化了操作流程。為了提高檔案傳輸效率，本研究採用了多執行緒技術進行檔案分片的並行處理與傳輸。前端使用 Web Worker 來進行檔案分片及雜湊值計算，最大化設備的處理能力，以提高分片效率。後端使用多執行緒來並行下載與合併分片，確保分片數據能夠高效地寫入 HTTP 響應流中。本研究還對 IPFS Cluster、Amazon S3 以及 MySQL 集中式儲存的性能進行了對比實驗，重點評估了三者在檔案上傳與下載速度及傳輸穩定性等方面的表現。實驗結果表明，基於 IPFS Cluster 的去中心化儲存方案在一定條件下能夠提供更高效的傳輸效率。同時，本研究對 IPFS Cluster 和 Amazon S3 的成本效益進行了比較。結果顯示，Amazon S3 在小規模使用中顯示出較高的成本效益，而 IPFS Cluster 在大規模使用情境下具有顯著的經濟優勢。.

(平裝)Subjects--Topical Terms:

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去中心化.

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520 3 $a In the contemporary digital age, efficient and convenient file transfer is crucial for global information sharing. Traditional centralized cloud storage platforms such as Google Drive, OneDrive, and Dropbox, although providing convenient file sharing features, often have their performance limited by the server's geographical location and network quality. This limitation is especially apparent when servers are far from users or when network conditions are poor, leading to reduced transfer efficiency. Additionally, these platforms typically require a cumbersome login process, adding complexity to operations. This study proposes and implements a decentralized file-sharing system based on the InterPlanetary File System (IPFS) Cluster, aiming to address the shortcomings of traditional centralized systems. This system allows users to upload and download files without logging in, sharing files via verification codes. The system design includes a front-end upload interface, back-end file segmentation and storage logic, as well as pinning and verification mechanisms. Upon uploading a file, the user immediately receives a verification code, which others can use to download the file, greatly simplifying the process. To improve file transfer efficiency, this study employs multithreading technology for parallel processing and transfer of file segments. The front end uses Web Workers to perform file segmentation and hash value calculation, maximizing the processing capability of the device to enhance segmentation efficiency. The back end uses multithreading to download and merge segments in parallel, ensuring that segmented data is efficiently written into the HTTP response stream. This study also conducts comparative experiments on the performance of IPFS Cluster, Amazon S3, and MySQL centralized storage, focusing on their file upload and download speeds and transmission stability. The experimental results indicate that the decentralized storage solution based on IPFS Cluster can provide more efficient transfer rates under certain conditions. Additionally, this study compares the cost-effectiveness of IPFS Cluster and Amazon S3. The results show that Amazon S3 demonstrates higher cost-effectiveness in small-scale usage, while IPFS Cluster offers significant economic advantages in large-scale usage scenarios..
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