随着计算机和通信技术的发展，数据产生和共享的速率呈指数级增长，存储技术逐渐成为IT基础设施的核心之一。传统的集中式存储系统已经无法满足大规模存储应用的需要，逐渐被分布式存储系统所取代。分布式存储系统在容量、I/O吞吐量和可扩展性方面体现出了优越的性能，但它的廉价组成部件的可靠性不高，容易引发数据丢失造成灾难性后果。因此，设计一个高效的容错机制对分布式存储系统具有重要的意义。本文基于智能网络存储系统（INSS）提出了以故障检测和数据迁移为核心的容错机制，旨在快速准确地检测出节点的运行状态，并提前迁移存储在故障节点上的数据，以保证数据的可靠性，提高存储系统的业务连续性。本文的主要任务是设计一种新型的累积式故障检测器，提高检测的精度，缩短检测时间，满足不同应用的QoS要求；并根据检测器的输出启动数据迁移模块，将疑似故障节点中的数据分配到其他正常节点中，实现迁移后的存储负载均衡。目前所做的研究工作和取得的研究成果包括：1)建立节点容错组，结合基于层次的检测方法，制定出了一种灵活的可扩展的故障传播模型，缓解了leader节点的瓶颈问题。2)根据累积式故障检测器的定义，设计出了一种新的故障检测器D-FD，从理论上证明了D-FD符合强完整性和最终强准确性。3)建立了数据估值模型，便于找出热点数据并优先迁移。4)建立了故障检测和数据迁移的关联，并设计了在节点/链路疑似故障时启动数据迁移模块的时机选择算法。5)建立了基于负载的数据迁移模型，并设计了一种数据分配算法以保证迁移后各节点的负载均衡。