摘要
随着大数据时代的到来，分布式存储系统因其可扩展性、高可用性和低成本等优势，逐渐成为海量数据存储管理的关键基础设施。
负载预测作为分布式存储系统性能优化的重要研究方向，对于保障系统稳定运行、提升资源利用率以及降低运营成本具有重要意义。
本文首先介绍了分布式存储系统和负载预测的概念，以及负载预测在分布式存储系统中的重要性。
其次，对现有的分布式存储系统负载预测算法进行了分类和综述，包括传统时间序列预测算法、机器学习算法以及深度学习算法，并分析了各种算法的优缺点。
此外，本文还总结了分布式存储系统负载预测常用的数据集和评估指标。
最后，对该领域未来的研究方向进行了展望，例如：在线负载预测、多目标负载预测以及负载预测与资源管理的结合等。
关键词：分布式存储系统；负载预测；时间序列分析；机器学习；深度学习
近年来，随着云计算、大数据、物联网等新兴技术的快速发展，数据呈现爆炸式增长，对数据存储和管理提出了更高的要求。
传统的集中式存储系统由于可扩展性差、成本高昂等问题，难以满足海量数据存储的需求。
分布式存储系统应运而生，通过将数据分散存储在多个节点上，实现了数据的冗余存储和并行处理，具有高可扩展性、高可用性、高性能和低成本等优点，成为当前主流的数据存储解决方案[1]。
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