藏文舆情云分析平台资源调度优化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 选题的背景、目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 云计算国内外研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 资源调度国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第10页 |
| 1.4 本章小结 | 第10-11页 |
| 第2章 云计算技术综述 | 第11-23页 |
| 2.1 云计算简介 | 第11-15页 |
| 2.1.1 云计算基础模式 | 第11-12页 |
| 2.1.2 云计算体系结构 | 第12-15页 |
| 2.2 云计算的特点及优势 | 第15-17页 |
| 2.2.1 云计算的特点 | 第15-16页 |
| 2.2.2 云计算的优势 | 第16-17页 |
| 2.3 云计算与其他相关技术的比较 | 第17-20页 |
| 2.3.1 云计算与网格计算 | 第17-18页 |
| 2.3.2 云计算与虚拟化 | 第18-20页 |
| 2.4 云计算与大数据 | 第20-22页 |
| 2.4.1 云计算与大数据的关系 | 第20页 |
| 2.4.2 云计算与大数据互为发展动力 | 第20-21页 |
| 2.4.3 大数据的“云”化 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 云计算下的资源调度 | 第23-28页 |
| 3.1 云计算资源调度的特点 | 第23页 |
| 3.2 云计算资源调度的种类 | 第23-27页 |
| 3.2.1 降低能耗为重点的调度 | 第23-25页 |
| 3.2.2 提高性能为重点的调度 | 第25-26页 |
| 3.2.3 经济学原理为基础的调度 | 第26页 |
| 3.2.4 其他的调度 | 第26-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 基于用户动态需求的资源调度算法 | 第28-39页 |
| 4.1 DAG任务图的资源调度算法 | 第28-31页 |
| 4.1.1 DAG任务图 | 第28-29页 |
| 4.1.2 系统及模型定义 | 第29-30页 |
| 4.1.3 算法思想 | 第30-31页 |
| 4.2 效率优化的改进的调度算法 | 第31-35页 |
| 4.2.1 模糊聚类 | 第31-32页 |
| 4.2.2 改进的蚁群算法 | 第32-33页 |
| 4.2.3 改进的Min-Min算法 | 第33-34页 |
| 4.2.4 二部分算法思想 | 第34-35页 |
| 4.3 整体算法思想 | 第35-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 算法设计与实现 | 第39-53页 |
| 5.1 云平台的搭建 | 第39-40页 |
| 5.1.1 云平台搭建方案 | 第39-40页 |
| 5.2 藏文舆情信息的获取及分析 | 第40-43页 |
| 5.2.1 信息获取 | 第41-42页 |
| 5.2.2 信息分析 | 第42-43页 |
| 5.3 实验与分析 | 第43-48页 |
| 5.3.1 DAG任务图模块 | 第43页 |
| 5.3.2 聚类模块 | 第43-44页 |
| 5.3.3 蚁群算法模块 | 第44-48页 |
| 5.3.4 Min-Min算法模块 | 第48页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第48-51页 |
| 5.4.1 任务设置 | 第49-50页 |
| 5.4.2 实验结果分析 | 第50-51页 |
| 5.5 舆情云分析平台 | 第51-52页 |
| 5.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53-54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 附录 | 第55-56页 |
| 一、参与项目 | 第55页 |
| 二、发表论文 | 第55页 |
| 三、获奖情况 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
