摘要
随着云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展，高性能存储系统在现代数据中心中扮演着至关重要的角色。
为了评估和优化存储系统性能，IOtrace被广泛应用于模拟真实世界的I/O行为。
然而，传统的IOtrace生成方法存在着真实性、可控性和效率等方面的局限性。
近年来，生成式对抗网络（GAN）作为一种强大的深度学习技术，在图像生成、语音合成和自然语言处理等领域取得了显著的成果。
将GAN应用于高性能IOtrace的生成，能够克服传统方法的不足，实现更加精准、高效的trace生成，为存储系统性能评估和优化提供更可靠的依据。
本文首先介绍了IOtrace和生成式对抗网络的基本概念，并回顾了现有的IOtrace生成方法，分析了其优缺点。
然后，重点阐述了基于生成式对抗网络的IOtrace生成模型的设计思路和关键技术，包括生成器、判别器、损失函数和训练策略等。
最后，总结了当前研究的成果和挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：高性能存储系统；IOtrace；生成式对抗网络；深度学习；性能评估
#1.1研究背景及意义
随着云计算、大数据和人工智能技术的迅猛发展，数据中心规模不断扩大，对高性能存储系统的需求日益增长。
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