云平台资源可靠性态势分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第14页 |
| 1.2 云平台资源可靠性分析技术研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究成果和内容安排 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章 相关基础知识介绍 | 第18-28页 |
| 2.1 聚类技术 | 第18-20页 |
| 2.2 关联分析技术 | 第20-24页 |
| 2.2.1 生成频繁项集 | 第22-23页 |
| 2.2.2 关联规则的挖掘步骤 | 第23-24页 |
| 2.3 OpenStack简介 | 第24-27页 |
| 2.3.1 OpenStack实现框架 | 第24-26页 |
| 2.3.2 OpenStack组件 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 云平台资源可靠性态势分析方案 | 第28-32页 |
| 3.1 方案描述 | 第28-29页 |
| 3.2 方案逻辑结构 | 第29-32页 |
| 第四章 基于dtw距离的时间序列聚类方案 | 第32-48页 |
| 4.1 监控资源时间序列 | 第32-33页 |
| 4.2 聚类方法 | 第33-39页 |
| 4.3 时间序列相似性度量 | 第39-43页 |
| 4.3.1 常用距离 | 第39-40页 |
| 4.3.2 dtw距离 | 第40-41页 |
| 4.3.3 dtw距离聚类有效性的检验 | 第41-43页 |
| 4.4 方案描述 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-48页 |
| 第五章 时间序列关联分析 | 第48-52页 |
| 5.1 连续属性数据离散化 | 第49-50页 |
| 5.2 关联分析方案 | 第50-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 测试与分析 | 第52-60页 |
| 6.1 系统设计 | 第52-54页 |
| 6.2 时间序列聚类测试与分析 | 第54-57页 |
| 6.3 时间序列关联分析 | 第57-60页 |
| 第七章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 7.1 总结 | 第60页 |
| 7.2 未来工作的展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |
