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随着大数据时代的到来，海量数据的可靠存储成为一个亟待解决的重要问题，引起了学术界和产业界的广泛关注和研究。云存储技术的兴起和发展，为大数据的存储和处理提供了一个良好的解决方案，越来越多的用户选择将自己的数据托管在云存储平台（如Amazon S3、Windows Azure）上。现有的云存储平台普遍使用编码方式来组织和存储数据，通过增加数据冗余来增强系统的容错能力，保障数据安全性和服务可靠性。
基于网络编码的存储方案将用户文件切分成块，经过编码分散存倍在网络中不同的存储节点上，当其中部分节点失效时，可以通过存活节点进行快速修复，从而保证了数据的安全性和服务的连续性。目前的网络编码方案多用于存储静态数据，以文件的长期归档为其应用场景，数据的更新频次较低。这类编码方案优先考虑数据的冗余性和可靠性，相关研究多集中于如何减少存储开销和修复带宽，并不关心数据的更新效率。这类方案中，源文件的细小变化都将影响到大量与之相关的编码块，当用户需要更新数据时，需要对数据进行重新编码和上传，计算和通信开销太大，难以适应数据规模较大和数据更新密集型的应用场景，一定程度上限制了网络编码技术在云存储领域的应用和发展。目前的数据中心网络中，由于节点间频繁的数据交互，网络带宽已成为最紧俏的系统资源，传统的数据更新方式会占用大量的带宽资源，影响网络性能和服务质量。
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