数据存储管理技术的更新换代
信息存储技术的发展与信息技术
信息存储技术的发展与信息技术随着科技的不断进步，信息存储技术也在不断发展，为人们提供了更高效、更便捷的信息存储方式。
本文将围绕信息存储技术的发展与信息技术展开讨论，介绍其历史、现状、优势、局限性和未来发展方向。
一、信息存储技术的发展1.早期的信息存储方式在早期的信息存储方式中，人们主要使用纸张、胶片等传统介质来存储信息。
这些介质不仅容易受到环境因素的影响，如温度、湿度、光照等，而且存储的信息难以实现共享和复制。
此外，这些介质在长期使用过程中容易发生磨损和损坏，导致信息的丢失。
2.现代信息存储技术随着计算机的出现，人们开始使用电子介质来存储信息。
例如，硬盘、软盘、光盘等。
这些介质具有存储密度高、容量大、易于复制和共享等优点，逐渐取代了传统介质成为主流的信息存储方式。
现代信息存储技术还包括云存储技术，通过互联网和云计算技术，实现了信息的远程存储和共享，为用户提供了更加便捷的信息存储和访问方式。
二、信息技术的发展信息技术是利用计算机技术和通信技术来处理和传输信息的学科。
随着信息存储技术的发展，信息技术也在不断发展。
例如，数据挖掘技术、人工智能技术、物联网技术等，都是信息技术的重要组成部分。
这些技术的发展和应用，使得人们能够更加高效地处理和利用信息，提高生产力和生活质量。
三、信息存储技术的优势和局限性1.优势（1）高效性：现代信息存储技术可以实现高密度的信息存储，大大提高了存储效率。
（2）便捷性：用户可以通过互联网和移动设备随时随地访问存储的信息，无需携带笨重的介质。
（3）安全性：现代信息存储技术通常采用加密技术和备份机制来保障信息的安全性。
2.局限性（1）数据安全：随着数据量的增加，数据泄露和丢失的风险也在增加。
（2）空间占用：随着信息存储技术的发展，存储空间成本也在不断上升，给用户带来了一定的经济压力。
（3）技术更新：随着科技的不断发展，信息存储技术也在不断更新换代，用户需要不断学习新的技术和方法来适应变化。
电子档案管理
电子档案管理随着信息技术的发展和应用的广泛，电子档案管理在各个领域中起着越来越重要的作用。
电子档案管理是指通过电子手段对档案的创建、存储、检索、分发、保护和销毁等环节进行有序管理的过程。
它不仅能够提高档案管理的效率和安全性，还为用户提供了便利的档案查阅和利用方式。
本文将介绍电子档案管理的意义、挑战以及有效的管理方法。
一、电子档案管理的意义1. 提高档案的安全性：传统的纸质档案容易出现遗失、损坏和篡改等问题，而电子档案通过数字化手段的保存和加密技术的应用，能够有效保护档案的安全性。
2. 便于档案的检索和利用：电子档案管理系统的建立可以实现全文检索和关键词检索等功能，不仅提高了档案的准确性和完整性，而且使用户能够快速地找到想要查阅的档案。
3. 节约存储空间：纸质档案需要占用大量的存储空间，而电子档案则可以通过服务器、云存储等方式进行存储，实现了档案管理空间的最大程度节约。
4. 实现档案的长久保存：纸质档案容易受到环境、湿度等因素的影响而损毁，而电子档案可以通过备份和冗余存储等方式实现档案的长久保存。
二、电子档案管理的挑战1. 安全性问题：电子档案管理存在黑客攻击、病毒入侵、数据泄露等安全隐患，需要采取有效的安全保护措施，如网络安全策略、加密技术等。
2. 技术更新问题：随着技术的不断更新换代，电子档案管理系统可能会出现兼容性问题和版本更新问题，需要及时跟进技术发展，进行系统升级。
3. 法律法规问题：电子档案管理需要符合相关法律法规的要求，如电子签名法、个人信息保护法等，需要依法进行档案管理，保护用户和组织的合法权益。
4. 组织文化问题：传统的档案管理习惯和思维模式对于电子档案管理的推广和应用可能存在抵触和困难，需要进行组织文化的变革和员工培训。
三、电子档案管理的有效方法1. 建立完善的档案管理制度和规范：制定档案管理的工作流程和标准，明确档案的分类、归档、借阅、销毁等操作规范，并进行规范的培训和宣传。
管理信息系统
管理信息系统管理信息系统（Management Information System，MIS）是指利用计算机技术、网络技术和信息资源，实现组织内外信息的收集、加工、传输、储存和利用等功能，为组织的决策层提供信息支持的一套系统。
一、管理信息系统的定义及特点管理信息系统是指为管理决策提供支持的信息处理系统，它具有以下特点：1. 信息处理能力强：管理信息系统可以对大量的数据进行采集、分析和处理，提供决策所需的准确和可靠的信息。
2. 处理效率高：通过计算机技术和网络技术的应用，管理信息系统能够快速地处理大量的信息数据，提高决策的效率和准确性。
3. 提供决策支持：管理信息系统为管理层提供决策所需的各种信息，帮助管理层进行决策分析和决策制定。
4. 组织协调与控制：管理信息系统不仅可以处理信息，还可以对组织的各项活动进行协调和控制，实现组织内部各个部门之间的信息共享和协作。
二、管理信息系统的组成要素管理信息系统由硬件、软件、网络和数据库等组成要素构成：1. 硬件：包括计算机主机、外部存储设备、输入输出设备等，用于进行信息的采集、处理和存储。
2. 软件：包括操作系统、数据库管理系统和应用软件等，用于控制硬件的运行和实现信息的处理和管理。
3. 网络：包括局域网、广域网和互联网等，用于实现信息的传输和共享。
4. 数据库：用于存储和管理组织的各类信息数据，提供决策所需的数据支持。
三、管理信息系统的功能管理信息系统具有以下主要功能：1. 信息采集：通过各种手段和方式，对组织内外部的信息进行采集和收集，包括数据的获取、数据的输入和数据的录入等。
2. 信息处理：对采集到的信息进行加工和处理，包括数据的分类、数据的分析和数据的转化等。
3. 信息存储：将加工处理后的信息存储到数据库中，以保证决策层随时能够获取所需的信息。
4. 信息传输：通过计算机网络和通讯设备，将存储在数据库中的信息传输给需要的用户和部门。
5. 决策支持：通过提供各类分析工具和模型，为管理层的决策提供支持和参考，帮助管理层做出准确和及时的决策。
信息技术的更新换代与挑战
信息技术的更新换代与挑战一、信息技术更新换代的现状信息技术的更新换代已经成为当今社会的常态，随着科技的不断进步，新一代的信息技术不断涌现，向人们展现更为先进的技术产品和服务。
当前，信息技术的更新换代主要体现在以下几个方面：1.物联网技术的发展物联网技术是指在不需要人工干预的情况下，通过互联网将智能设备和传感器连接起来，实现设备之间的互联互通，从而实现数据共享和交互。
随着物联网技术的快速发展，其将会对未来的工业、医疗、交通等领域产生深远的影响。
2.云计算技术的普及云计算技术是将计算机、存储设备、网络等资源通过互联网连接在一起，形成云计算平台，用户可以通过互联网直接使用这些资源，而避免了传统单机模式下的资源繁琐配置与管理。
目前，云计算已经逐渐普及应用，在企业、政府和个人等领域都有广泛的应用。
3.大数据时代的到来大数据时代，就是指随着信息技术的高速发展和应用，互联网和移动互联网等载体不断产生的数据量以及新技术能力，进一步释放数据的价值，带来了更多场景和机遇，从而推动了社会、企业、个人等各领域业务的优化和发展。
二、信息技术更新换代所带来的挑战信息技术的更新换代虽然给各个行业带来了前所未有的机遇和变革，但也带来了一些挑战，这些挑战主要体现在以下几个方面：1.数据安全风险随着互联网的快速发展，网络攻击、信息泄露等安全问题不断涌现。
更高级的信息技术可能会带来更大风险，因此必须通过不断的技术研发和完善安全机制，保障用户的数据安全。
2.人才短缺在信息技术技术更新换代的常态下，从业人员需要不断提高自身技能和知识水平。
但市场上仍缺乏有实战经验的信息技术人才，尤其是在新兴领域如人工智能、大数据等方面，缺口更是巨大。
3.社会适应压力新一代信息技术不仅仅带来了智能化与优化化的便利，也可能带来社会变革和产业转型的挑战。
在这个过程中，政府、企业、个人都需要做好适应工作，避免变革过程中出现的问题。
三、信息技术更新换代的解决方法为应对信息技术更新换代所带来的挑战，我们需要采取以下措施：1.加强技术研发尤其是新一代信息技术的创新和发展，必须不断加强技术研发力度，以满足行业的需求。
浅谈数字化转型环境下的制造业成本管理
浅谈数字化转型环境下的制造业成本管理数字化转型是当前制造业非常重要的一个发展方向。
随着信息技术的日益成熟和普及，传统的制造业也在逐步向数字化转型，从而提高效率降低成本。
而在数字化转型环境下，成本管理就显得尤为重要。
本文将围绕数字化转型环境下的制造业成本管理进行深入探讨。
一、数字化转型对制造业成本管理的影响1. 数据化生产与成本控制传统的制造业生产更多依赖于人工操作，而数字化转型则意味着生产过程的数字化、自动化。
通过数字化技术，制造业可以实现生产过程的数据化管理，通过数据分析和监控，更加精准地控制生产成本，实现生产过程的优化和节约。
2. 智能化设备与维护成本数字化转型也包括了智能化设备的应用，智能化设备不仅可以提高生产效率，也可以降低维护成本。
通过设备传感器的实时数据监控，可以预测设备的故障，从而减少停机维修时间，降低维护成本。
3. 数据分析与精细化管理数字化转型使得制造业拥有了大量的生产数据，通过数据分析可以实现更为精细化的成本管理。
生产过程中的每一个环节都可以通过数据分析进行优化，从而降低生产成本。
1. 成本可视化管理数字化转型使得企业可以更加直观地了解生产过程中的成本分布情况，通过成本可视化管理，可以更加精准地进行成本控制和优化。
企业可以利用数据分析工具，对成本进行实时监控和分析，及时调整生产过程中的成本分配。
2. 精细化成本核算数字化转型使得企业可以更加精细地进行成本核算。
以往的成本核算更多依赖于人工统计和估算，而数字化转型使得企业可以对生产过程中的每一个环节进行数据化管理，从而实现更为精准的成本核算，为企业的成本控制提供更为科学的依据。
3. 数据分析与成本优化数字化转型环境下，企业可以通过对生产过程中的大数据进行分析，实现成本的实时监控和优化。
可以通过数据分析找出生产过程中的低效环节，降低不必要的成本开支；可以通过对供应链数据的分析找到更加经济的原材料供应商等。
通过数据分析，可以在不断优化的过程中实现生产成本的降低。
数据中心基础设施的变更管理
数据中心基础设施的变更管理在当今数字化的时代，数据中心已经成为了企业和组织运营的核心。
它们承载着关键的业务应用、数据存储和处理任务。
然而，随着业务需求的不断变化、技术的快速发展以及基础设施的老化，数据中心基础设施的变更不可避免。
有效的变更管理对于确保数据中心的稳定性、可用性和安全性至关重要。
一、数据中心基础设施变更的类型数据中心基础设施的变更可以分为多种类型，包括硬件升级、软件更新、网络架构调整、电力系统改进以及物理环境的改造等。
硬件升级是常见的变更类型之一。
例如，服务器的更新换代、存储设备的扩容或者交换机的升级，以提升处理能力和存储容量，满足不断增长的业务需求。
软件更新也是必不可少的。
操作系统补丁、应用程序的版本升级以及安全软件的更新，有助于修复漏洞、提高性能和增强安全性。
网络架构调整可能涉及到网络拓扑的改变、IP 地址的重新规划或者增加新的网段，以优化网络性能和提高可扩展性。
电力系统的改进包括更换老化的UPS（不间断电源）设备、增加备用电源或者优化电力分配，确保电力供应的稳定性。
物理环境的改造可能包括机房的扩建、空调系统的升级或者布线的重新整理，以改善环境条件和提高设施的管理效率。
二、变更管理的重要性有效的变更管理在数据中心基础设施的运营中具有多方面的重要意义。
首先，它有助于降低风险。
未经妥善管理的变更可能导致系统故障、数据丢失甚至业务中断，给企业带来巨大的损失。
通过严格的变更管理流程，可以提前评估变更的潜在影响，制定应对措施，从而将风险降至最低。
其次，变更管理能够确保合规性。
许多行业都有严格的法规和标准要求数据中心的运营符合特定的规范。
规范的变更管理流程可以提供审计跟踪，证明数据中心的运营符合相关法规和标准。
再者，它有助于提高效率。
合理规划和协调变更可以避免重复工作和资源浪费，使变更过程更加顺畅，从而提高整体运营效率。
最后，良好的变更管理能够增强团队协作和沟通。
涉及变更的各个部门和人员能够在统一的流程下协同工作，共享信息，避免误解和冲突。
事业单位信息化建设
事业单位信息化建设近年来，随着科技的不断发展和社会的不断进步，信息化建设已越来越成为事业单位发展的重要方向之一。
事业单位信息化建设不仅可以提升管理效能，提高工作效率，还能够为单位带来更多的便利和发展机遇。
本文将从信息化建设的必要性、关键要素以及挑战与应对策略等方面展开讨论。
一、信息化建设的必要性随着信息技术的快速发展，事业单位信息化建设已经成为一个不可忽视的趋势。
事业单位信息化建设的必要性主要体现在以下几个方面：1. 提升管理效能：信息化建设可以帮助事业单位建立科学、规范、高效的管理体系，通过信息化系统的应用，可以提高决策效率、优化资源配置，提升内部流程的协同效应。
2. 提高工作效率：信息化建设使得数据的采集、存储、传输和处理变得更加便捷快速，可以有效地减少人力和时间成本，提高工作效率和质量。
3. 增强信息安全：信息化建设能够帮助事业单位建立起完善的信息安全管理体系，加强对信息的保护，防范信息泄露和攻击，提高单位的信息安全防护能力。
二、信息化建设的关键要素为了实现事业单位的信息化建设，以下是几个关键要素需要考虑：1. 硬件设备：包括计算机、网络设备、服务器等硬件设备的选购和配置，需要根据事业单位的实际需求和规模进行合理的配置。
2. 软件系统：选择适合事业单位需求的信息化管理系统，如人事管理系统、财务管理系统、档案管理系统等，这些系统应具备安全稳定、易于使用和扩展的特点。
3. 数据资源：事业单位信息化建设需要充分利用和管理数据资源，包括统计数据、人员档案、财务数据等，确保数据的真实、准确和及时。
4. 人才队伍：培养和引进具备信息化建设技术和管理能力的人才，建立专业化的信息化团队，确保信息化建设能够顺利实施和管理。
三、挑战与应对策略信息化建设也面临着一些挑战和困难，以下是几个常见问题及应对策略：1. 技术落后：一些事业单位由于历史原因或资金限制，存在技术设备过时，软件系统不完善的情况。
可以通过加大投入、进行技术更新和培训，促进技术的更新换代。
数据中心管理现状及发展趋势
数据中心管理现状及发展趋势在当今数字化的时代，数据中心已成为企业和组织运营的核心基础设施。
它们承载着海量的数据处理、存储和传输任务，对于保障业务的连续性、提高运营效率以及推动创新发展起着至关重要的作用。
当前，数据中心管理面临着一系列的挑战和机遇。
从规模上看，随着数据量的爆炸式增长，数据中心的规模不断扩大，这对管理的复杂性和资源的有效利用提出了更高的要求。
传统的数据中心管理方式往往依赖人工操作和经验判断，效率低下且容易出错。
在能源管理方面，数据中心是能耗大户，电费支出占据了运营成本的很大一部分。
因此，如何提高能源效率，降低能耗，成为了数据中心管理者必须面对的重要问题。
目前，许多数据中心通过采用先进的冷却技术、优化服务器布局以及引入智能能源管理系统等手段来降低能耗，但仍有很大的提升空间。
安全性也是数据中心管理的关键。
数据泄露、网络攻击等安全事件时有发生，给企业和用户带来了巨大的损失。
为了保障数据的安全，数据中心需要加强访问控制、加密技术的应用，同时建立完善的安全监测和应急响应机制。
然而，随着攻击手段的不断升级，安全防护的难度也在不断增加。
在运维管理方面，由于数据中心设备种类繁多、技术更新换代快，运维人员需要具备较高的技术水平和综合素质。
但现实情况是，运维人才短缺，培训成本高，这给数据中心的稳定运行带来了一定的风险。
尽管面临诸多挑战，但数据中心管理也在不断发展和创新。
云计算技术的兴起为数据中心管理带来了新的思路。
通过云计算，数据中心可以实现资源的弹性分配和灵活调度，提高资源利用率，降低成本。
同时，云计算服务提供商通常拥有更强大的技术团队和安全保障措施，能够为用户提供更可靠的服务。
虚拟化技术也是数据中心管理的重要发展方向。
通过服务器虚拟化、存储虚拟化等手段，可以将物理资源抽象化，实现资源的整合和共享，提高管理效率和灵活性。
自动化和智能化管理正逐渐成为主流。
利用人工智能、机器学习等技术，可以实现对数据中心设备的实时监测、故障预测和自动修复，大大减少人工干预，提高运维效率和质量。
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数据存储管理技术的更新换代
关键词：数据存储
1．引言
在有数据存储能力的电子设备中，从微型的手机到大型的计算机和数据库系统，数据管理的一个关键技术是由替换算法（Replacement Algorithm）来实现的。
此类算法概念简单，但其优化和系统实现有各种挑战和困难。
1966年，IBM学者比雷迪（L.Belady）[1]发表了LRU（Least Recent Used）替换算法。
1968年美国麻省理工学院教授考巴脱（F.J. Corbato，1990年图灵奖获得者）[2]用Clock 近似操作在分时操作系统中的内存管理中实现了LRU算法。
在1966年到2009年的四十几年里，计算机学者和系统工程师从理论和实践上对替换算法的更新和改进做了不懈的努力。
在过去很长的一段时期里，LRU是存储管理的经典算法。
尽管LRU算法有几个致命的缺陷，但由于它具有简单且可操作性强的特点，这个算法及其Clock的近似实现在数据存储系统中广泛使用。
这个局面在我们的LIRS替换算法[3]及其近似实现算法Clock-pro[4]发表后，发生了改变。
近年来在主要的操作系统和数据库系统中，LIRS和Clock-pro逐步取代了LRU和Clock，更新了这个存储管理的关键技术。
随着CPU计算速度的不断加快和网络技术的更新，数据存储层也在不断加深。
在CPU芯片上有L1、L2和L3三层硬件快速缓存（Cache）；操作系统将程序的虚拟地址转换为内存的物理地址，这些转换数据也缓存在芯片内的TLB里（Translation Lookaside Buffer）；在DRAM内存中有行缓存区（Row Buffer）。
除了放置主存数据以外，DRAM还设有I/O数据缓存区（Buffer Cache），磁盘内也有缓存区（DiskCache）。
数据中心和互联网上都有各种大大小小的缓存区。
如果数据在某一层缓存区找不到，系统就要到下层去找，这样大大增加了访问的延迟。
例如，通过互联网，从美国到欧洲获取一个数据块的延迟，是从自己计算机的L1快速存储器取同样数据块延迟的3亿倍！增加访问数据的延迟也增加了不必要的能源消耗和系统的不稳定因素，所以替换算法的质量在数据密集型计算中起着非常关键的作用。
2．LRU算法及其优缺点
LRU算法是通过一个LRU栈（Stack）将访问的数据自上而下地压进栈里，这样，在栈顶的数据总是最新访问的（Most Recently Used或MRU），而在栈底的数据是最少访问的（LRU）。
当访问命中（Hit）时，LRU算法将此数据块移到栈顶；当访问不命中（Miss）时，如果存储区已满，LRU算法将栈底的数据块替换出去，将在另一层存储空间获取的数据块压入栈顶。
LRU栈里的每一块数据与栈顶的距离给出了它多久没有被访问的信息（又称为Recency）。
LRU算法的一个基本假设是：一个数据块一旦被访问了，它还会再被访问。
这个假设对局部性强的数据是适用的，而且基于这个假设的算法的数据结构简单，实现容易。
但是LRU算法的简单假设导致了它在结构上的三个缺陷。
第一，一次性访问的数据和弱局部性的数据，可以长期滞留在LRU栈中，大量的此类数据块的频繁访问还可以“污染”缓存区，将局部性强的数据块替换出去；第二，如果LRU栈的长度是k，一个k+1的数据循环访问是没有任何命中的；第
三，几组访问频率不同的数据块在一起会相互冲突，访问频率高的数据可以被访问频率低的数据替换掉。
为了解决LRU算法的这三个问题，计算机学者和系统工程师从算法和系统实现上入手，做了大量的工作，但是成效不是很大，在很长的时期里，LRU以及Clock都在计算机系统中占有主导的位置。
我们在设计替换算法和开发相关系统软件的启始，就设立了两个明确的目标：（1）从根本上解决LRU 的三个问题；（2）保存LRU的所有优点，即合理的假设和简单的数据结构。
3．LIRS算法简介
当一个数据块被两次访问后，在这两个数据块中间的其它非重复访问的数据块的数量，被定义为重新访问距离（Reuse-distance）。
一个数据块的重新访问距离的长度可以精确地测量其局部性的强度，即距离越短，局部性越强，反之则局部性就弱。
LIRS算法是用重新访问距离来做替换决定的，这样可以从根本上解决LRU的三个问题。
但是最大的挑战是如何在有限的空间里快速地测量重新访问距离。
我们利用一个大栈和一个小栈来构造LIRS的数据结构，在大栈中，记录有三种数据块：（1）经常被访问的块（重新访问距离短的）；（2）刚刚被访问的块（重新访问距离很长的）；（3）刚刚被替换出去的。
在小栈中只记录刚刚被访问的块。
每次访问都对数据块的重新访问距离做测量，使得数据块可以动态地在两个栈中交换位置。
从而LIRS算法有效地解决了LRU的三个问题。
重新访问距离长的或一次性访问的数据块会很快被替换出去，而局部性强的数据块会保持在大栈中。
在循环中，大栈中保存的数据不会被替换掉。
在LIRS的算法中，访问频率低的数据被及时替换掉。
LIRS算法尽管比LRU算法动态变化得多，但是它的复杂度与LRU一致都是O(1)。
详情可参阅文献[3]。
4．Clock-pro和BP-wrapper
好的算法不等于在实际系统上一定有好的效果。
为此，我们为LIRS做了一个可以在系统中有效实现[2]的近似算法Clock-pro。
该算法大大改进了Clock 算法的单指针简单结构，用三根指针将LIRS 所有关键功能给出有效的近似实现（详见文献[4]）。
LIRS算法在系统实现中遇到的另一个挑战是锁竞争（Lock Contention）。
替换算法的数据结构是互斥的（Mutual Exclusive），即在数据结构被改动时，它需要一个锁保护。
这个锁保护使并发数据访问增加了延迟，这样，整个系统的可伸展性（Scalability）受到了限制。
针对这个问题，我们开发了一个系统工具BP-Wrapper，利用批处理（Batch）和预取锁（Profetch），使任何一个替换算法，包括LIRS都可以在系统运行中使竞争带来的延迟降到最小（详见文献[5]）。
5．多核处理器中的共享存储器管理
LIRS算法中的一个重要原则就是利用大栈保护局部性强的数据，利用小栈去控制和替换局部性弱的数据。
在多核处理器中有一个共享的L3存储器。
多线程在访问L3的时候会发生硬件无法控制的冲突。
我们在操作系统中，利用页面管理和L3块之间的关系，开发了一个系统软件控制的L3划分系统。
这样，操作系统就可以通过划分L3来保护局部性强的线程，控制和限制局部性弱的线程（详见文献[6]）。
这个在Linux开发的系统上已被英特尔公司正式采用，并广泛在工业应用中推广，几家大的工业生产线（比如，西门子公司的自控装置）用了此系统后，多核处理器的性能得到大大提高。
6．LIRS在计算机系统中发挥的作用和影响
LIRS和它的近似算法Clock-pro以及消除锁竞争的系统工具BP-Wrapper逐渐在主要操作系统和数据库系统中取代LRU和Clock。
以下是几个典型的实例：
1. LIRS已被世界最大的数据库系统MySQL所采用。
MySQL在世界范围有一千多万用户；
2. LIRS以及 BP-Wrapper已被Infinispan（一个大型内存数据管理系统）采用；
3. LIRS和 BP-Wrapper 在谷歌管理的Java库中优化了Concurrentlinkedhashmap标准调用程序，这一程序功能在各类应用中，起到软件缓存的作用；
4. Clock-pro已被FreeBSD/NetBSD操作系统（开源Unix）采用；
5. Clock-pro是Linux操作系统的一个选项；
6. Clock-pro是Aparche Derby数据库的一个选项；
7. Clock-pro是Open LDAP目录查寻系统的一个选项。
7．结语
LIRS算法将最值得保留的数据块放入缓存，并替换出局部性弱的数据块。
两个栈的数据结构使LIRS做出高质量的替换决定，其复杂度又与LRU一样。
Clock-pro和BP-Wrapper让LIRS可以在实际系统中得以有效地实现。
操作系统控制的硬件存储划分技术是一个提高多核处理器性能的重要工具。
本文中所介绍的工作不仅有严谨的算法分析和理论基础，而且与实际运行系统相结合。
这样的研究可以在计算机系统中得以广泛应用。
尽管我们从2002年到2009年只发表了4篇相关论文（见文献[3～6]），但得到的奖励和回报是深层次的，即我们的研究成果推动了存储管理的一个关键技术的更新换代。