随着网络规模的急剧增加,网络测量成为了解用户规律、发现网络故障、进行网络资源调配等网络管理行为的重要前提。对由此产生的大量网络测量数据进行存储和管理的要求也更加迫切。本文以设计实现一个网络测量数据存储管理系统为研究课题,分析了常用网络测量数据存储管理系统结构的优劣,结合分布式数据库技术,设计了基于快速贪婪模块性最大化算法的网络测量数据存储管理系统,其主要的工作分为四部分。(1)研究常用的网络测量数据存储管理系统,分析该系统具有数据存储节点存储空间要求大,处理能力要求高,单点故障损失大的缺点。设计具有存储空间和处理能力要求不高,且故障情况容易恢复特点的网络测量数据存储管理系统。文本结合分布式数据库特点,使用分布式结构,将缓存数据的节点分散于网络中,降低单点的存储和处理能力要求,增强系统鲁棒性,并尽量提升系统的查询效率。基于上述研究,本文设计基于快速贪婪模块性最大化算法的网络测量数据存储管理系统,并对系统的结构,各模块的功能进行了介绍。(2)在设计的系统架构下,分析了系统缓存节点的选取问题,综合对网络的各种聚类算法特性,使用快速贪婪模块性最大化算法(Fast Greedy Modularity Maximization Algorithm,FGM),对网络先进行一次聚类处理,之后使用Floyd算法选取出各簇类的缓存节点。对该缓存节点选取方法进行仿真建模,验证使用该算法的网络测量数据存储管理系统,比使用Modulo算法的系统、使用集中式存储的系统和不使用缓存节点的系统,在查询效率和同步代价方面都具有较大优势。(3)在设计的系统架构下,对系统查询代价进行优化。分析了各个推荐算法的适用情况,使用改进的基于用户的协同过滤算法(User-Based Collaborative Filtering Algorithm,User-Based CF),由各个缓存节点间相互推荐数据。对该推荐算法进行仿真建模,验证了使用该推荐算法的系统,比使用传统CF算法的系统和不使用推荐算法的系统在查询代价方面具有一定的优势。(4)在设计的系统架构和仿真验证的基础上,利用java语言实现了基于FGM算法的网络测量数据存储管理系统,并对每个模块实现方法和处理流程做详细介绍。将系统部署在真实的网络中,并对系统的缓存节点选取功能、数据查询功能和数据推荐功能的可用性进行了验证。