基于资源动态调配的智能巡检平台设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现况 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的组织结构以及研究路线 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 智能巡检相关理论与应用技术研究 | 第14-18页 |
| 2.1 负载均衡技术 | 第14-16页 |
| 2.2 面向业务系统的云计算资源控制 | 第16-17页 |
| 2.2.1 动态调度模式 | 第16-17页 |
| 2.2.2 任务自学习和资源决策技术 | 第17页 |
| 2.3 MVC模式和ASP.NET MVC技术 | 第17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 智能巡检系统需求分析 | 第18-24页 |
| 3.1 系统用户与业务需求分析 | 第18页 |
| 3.2 系统功能需求 | 第18-21页 |
| 3.2.1 任务定制及查询 | 第18-21页 |
| 3.2.2 任务调度 | 第21页 |
| 3.2.3 任务执行 | 第21页 |
| 3.3 非功能性要求 | 第21-23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第4章 智能巡检设计与系统实现 | 第24-44页 |
| 4.1 系统架构设计 | 第24-26页 |
| 4.1.1 总体设计 | 第24-26页 |
| 4.1.2 系统安全架构设计 | 第26页 |
| 4.2 WEB层负载均衡方法研究 | 第26-30页 |
| 4.2.1 负载均衡方法论述 | 第26页 |
| 4.2.2 基于加权最小连接法的负载均衡实现 | 第26-29页 |
| 4.2.3 基于资源分配预测法的负载均衡实现 | 第29-30页 |
| 4.3 处理层的云资源计算方法研究 | 第30-36页 |
| 4.3.1 任务自学习方法论述 | 第30-31页 |
| 4.3.2 任务自学习方法模型 | 第31-34页 |
| 4.3.3 任务自学习流程设计 | 第34-36页 |
| 4.4 系统接口设计 | 第36-40页 |
| 4.4.1 统一鉴权接口设计 | 第36-38页 |
| 4.4.2 资源同步接口设计 | 第38-40页 |
| 4.5 智能巡检系统实现 | 第40-43页 |
| 4.5.1 元任务管理 | 第41-42页 |
| 4.5.2 巡检结果查看 | 第42-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 系统测试与结果分析 | 第44-51页 |
| 5.0 测试环境 | 第44页 |
| 5.1 应用负载均衡访问测试 | 第44-47页 |
| 5.2 调度动弹扩展资源消耗测试 | 第47-49页 |
| 5.3 系统功能及性能测试 | 第49-50页 |
| 5.4 测试结果及分析 | 第50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 个人简历 | 第58页 |
