流媒体播放任务调度与资源配置
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 关键技术与问题 | 第12-18页 |
| 1.2.1 流媒体播放任务特征 | 第12-14页 |
| 1.2.2 流媒体播放任务调度 | 第14-15页 |
| 1.2.3 流媒体播放任务资源配置 | 第15-18页 |
| 1.3 研究内容与主要贡献 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 主要贡献 | 第19-20页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第20-22页 |
| 第2章 相关工作 | 第22-29页 |
| 2.1 视频点播系统 | 第22-24页 |
| 2.2 任务特征预测 | 第24-25页 |
| 2.3 任务调度与集群节能 | 第25-27页 |
| 2.4 云平台资源配置与成本控制 | 第27-29页 |
| 第3章 流媒体播放任务特征分析与预测 | 第29-48页 |
| 3.1 概述 | 第29-31页 |
| 3.2 流媒体播放任务特征分析 | 第31-38页 |
| 3.2.1 数据集特征分析与对比 | 第31-32页 |
| 3.2.2 流媒体播放任务长度特征 | 第32-36页 |
| 3.2.3 流媒体播放任务数量特征 | 第36-38页 |
| 3.3 流媒体播放任务长度预测 | 第38-42页 |
| 3.3.1 预测算法 | 第38-40页 |
| 3.3.2 算法示例 | 第40-41页 |
| 3.3.3 算法评估 | 第41-42页 |
| 3.4 流媒体播放任务数量预测 | 第42-46页 |
| 3.4.1 预测算法 | 第43-44页 |
| 3.4.2 算法评估 | 第44-46页 |
| 3.5 小结 | 第46-48页 |
| 第4章 流媒体播放任务调度与集群节能 | 第48-68页 |
| 4.1 概述 | 第48-51页 |
| 4.2 基于节能的任务调度问题 | 第51-53页 |
| 4.2.1 形式化描述 | 第51-52页 |
| 4.2.2 问题示例 | 第52-53页 |
| 4.2.3 NP完全性 | 第53页 |
| 4.3 基于节能的任务调度算法 | 第53-58页 |
| 4.3.1 理论值下限 | 第54页 |
| 4.3.2 贪心算法 | 第54-55页 |
| 4.3.3 降序贪心算法 | 第55-57页 |
| 4.3.4 任务隔离算法 | 第57页 |
| 4.3.5 综合优化算法 | 第57-58页 |
| 4.4 实验与分析 | 第58-63页 |
| 4.4.1 算法性能 | 第58-61页 |
| 4.4.2 算法开销 | 第61-62页 |
| 4.4.3 任务长度对算法的影响 | 第62-63页 |
| 4.5 小结 | 第63-68页 |
| 第5章 流媒体播放任务资源配置与成本控制 | 第68-95页 |
| 5.1 概述 | 第68-70页 |
| 5.2 基于成本控制的资源配置问题 | 第70-75页 |
| 5.2.1 云平台计价策略 | 第71-72页 |
| 5.2.2 问题基本原理 | 第72-73页 |
| 5.2.3 形式化描述 | 第73-75页 |
| 5.3 基于成本控制的资源配置算法 | 第75-83页 |
| 5.3.1 实例利用率 | 第75-76页 |
| 5.3.2 基础资源配置算法 | 第76-78页 |
| 5.3.3 扩展资源配置算法 | 第78-83页 |
| 5.4 实验与分析 | 第83-91页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第84页 |
| 5.4.2 算法性能 | 第84-86页 |
| 5.4.3 算法开销 | 第86-88页 |
| 5.4.4 算法性价比 | 第88-91页 |
| 5.5 小结 | 第91-95页 |
| 第6章 总结与展望 | 第95-98页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第95-97页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-105页 |
| 致谢 | 第105-107页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第107-108页 |
