智能云平台转发系统的关键技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 智能家居国际研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 智能家居国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 智能云平台转发系统的架构设计 | 第14-32页 |
| 2.1 智能云平台转发系统的建设目标 | 第14-16页 |
| 2.2 智能云平台转发系统的结构体系 | 第16-20页 |
| 2.2.1 云平台 | 第16-19页 |
| 2.2.2 客户端通信模块 | 第19页 |
| 2.2.3 智能设备通信模块 | 第19-20页 |
| 2.3 云平台的功能架构设计 | 第20-27页 |
| 2.3.1 云平台的服务模式 | 第20-21页 |
| 2.3.2 服务器集群结构 | 第21-22页 |
| 2.3.3 云平台的硬件与软件环境 | 第22-23页 |
| 2.3.4 云平台的功能层次 | 第23-24页 |
| 2.3.5 云平台的数据库设计 | 第24-27页 |
| 2.4 智能云平台转发系统的通信流程 | 第27-30页 |
| 2.4.1 云平台与客户端通信 | 第27-28页 |
| 2.4.2 云平台与智能设备通信 | 第28-29页 |
| 2.4.3 用户对智能设备的权限相关流程 | 第29-30页 |
| 2.5 智能云平台转发系统的关键技术目标 | 第30-32页 |
| 2.5.1 智能云平台转发系统的负载统计与预测 | 第31页 |
| 2.5.2 智能云平台转发系统的负载均衡 | 第31-32页 |
| 第三章 智能云平台的负载统计和预测 | 第32-44页 |
| 3.1 智能云平台的负载统计 | 第32-34页 |
| 3.1.1 负载统计的基本方式 | 第32-33页 |
| 3.1.2 基于分布式存储的负载统计 | 第33-34页 |
| 3.2 服务器负载预测算法 | 第34-39页 |
| 3.2.1 线性回归模型 | 第35-37页 |
| 3.2.2 指数平滑法 | 第37-38页 |
| 3.2.3 两种预测算法的特性比较 | 第38-39页 |
| 3.3 智能云平台的负载预测算法选择与改进 | 第39-44页 |
| 3.3.1 智能云平台的负载预测算法的选择 | 第39-40页 |
| 3.3.2 智能云平台的负载预测算法的改进 | 第40-44页 |
| 第四章 智能云平台的负载均衡 | 第44-60页 |
| 4.1 分布式存储与一致性哈希算法的应用 | 第44-49页 |
| 4.1.1 分布式存储系统与负载均衡 | 第44页 |
| 4.1.2 基本哈希算法及其弊端 | 第44-45页 |
| 4.1.3 一致性哈希算法的分析 | 第45-48页 |
| 4.1.4 使用虚拟节点导致的一些问题 | 第48-49页 |
| 4.2 基于动态转移的一致性哈希算法改进 | 第49-53页 |
| 4.2.1 固定等分节点策略 | 第49页 |
| 4.2.2 虚拟节点的引入 | 第49-50页 |
| 4.2.3 动态转移策略 | 第50-53页 |
| 4.3 改进算法和常规一致性哈希算法的性能比较 | 第53-57页 |
| 4.3.1 请求数据的缓存检索效率比较 | 第53-55页 |
| 4.3.2 负载均衡性比较 | 第55-56页 |
| 4.3.3 数据转移效率比较 | 第56-57页 |
| 4.4 负载均衡与负载预测算法的结合使用 | 第57-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 论文内容总结 | 第60页 |
| 5.2 问题和展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第63页 |
