随着科学技术的不断发展,数据量呈现出爆炸性增长的趋势,人们对于海量数据的有效存储的需求日益迫切。云存储因为其扩展性强,可靠性高,容错性等性价比较高的优势被业界和科学界广泛关注并研究。为了提高系统的可用性以及容错性、负载均衡等系统性能,云存储引入了软件定义存储和副本技术,以通过软件定义层更有效地进行副本的复制删除迁移等操作提高系统性能。本文基于软件定义云存储平台,主要研究以负载均衡为目标,综合云存储特性和用户行为研究副本创建策略以及数据访问过程中副本的调整策略。本文的主要工作有:1.分析研究了云存储的研究现状和负载均衡技术,以副本管理技术为切入点,总结了现有云存储副本技术的特点及存在缺点。2.针对当前云存储的缺点,考虑云存储的动态性和广域性建立基于用户行为的软件定义云存储系统(USDCS),该模型能够通过服务端控制器实现对数据存储节点的副本的管理以及文件的元数据信息管理,重点研究读集中的视频类云存储环境。3.针对云存储的广域性、高可用性、商业特性等特点,研究具有文件类型特性和用户行为特征的视频文件,本文提出了基于用户行为和遗传算法的副本创建策略(LUGS),该策略能够利用用户行为的地域特征,且使用遗传算法搜索放置节点的最优解,在保持系统负载均衡的前提下尽量降低用户访问系统中数据的访问代价。4.针对数据访问过程中动态副本调整问题,本文提出了基于文件热度预测的副本调整策略(FHPRS),引入了 AR预测模型,进行文件热度的预测,引入负载贡献度、文件过热度和节点过载度概念,按照策略计算文件冗余度,利用LUGS副本放置策略进行副本放置,以动态调整系统的负载均衡度并降低用户访问系统中数据的访问代价。本文通过设计基于用户的副本放置策略和副本调整策略实现了云存储服务器端的负载均衡目标,同时经过仿真实验验证了方案的有效性。