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基于OpenStack云平台的停车信息发布系统设计与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 背景介绍第10页
    1.2 研究意义第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-15页
        1.3.1 云计算研究现状第11-13页
        1.3.2 面向服务架构(SOA)研究现状第13页
        1.3.3 智能停车系统研究现状第13-14页
        1.3.4 三种技术结合研究现状第14-15页
    1.4 论文主要工作和组织结构第15页
        1.4.1 论文主要工作第15页
        1.4.2 论文组织结构第15页
    1.5 本章小结第15-16页
第二章 相关理论及技术第16-22页
    2.1 元数据技术第16页
        2.1.1 元数据结构第16页
        2.1.2 元数据编码第16页
        2.1.3 元数据技术在本课题的应用第16页
    2.2 面向服务架构(SOA)技术第16-18页
        2.2.1 面向服务第17页
        2.2.2 面向服务架构的组成第17-18页
        2.2.3 面向服务架构技术在本课题的应用第18页
    2.3 云计算技术第18-21页
        2.3.1 云计算分类第19页
        2.3.2 云计算主要特征第19-20页
        2.3.3 云计算技术在本课题的应用第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 停车信息发布体系服务模型设计第22-40页
    3.1 概述第22页
    3.2 服务模型要素及架构设计第22-25页
        3.2.1 服务模型要素第22-24页
        3.2.2 服务模型架构第24-25页
    3.3 服务模型要素元数据设计第25-27页
        3.3.1 角色要素元数据设计第25页
        3.3.2 系统要素元数据设计第25-26页
        3.3.3 服务要素元数据设计第26-27页
    3.4 服务模型交互流程设计第27-39页
        3.4.1 服务发布交互流程设计第27-32页
        3.4.2 服务发现交互流程设计第32-34页
        3.4.3 服务调用交互流程设计第34-37页
        3.4.4 服务管理交互流程设计第37-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第四章 停车信息发布系统服务调度设计第40-54页
    4.1 概述第40-45页
        4.1.1 OpenStack云平台的资源调度策略第41-43页
        4.1.2 云计算均衡调度策略中的主要调度算法分析第43-44页
        4.1.3 面向停车服务的云资源调度算法概述第44-45页
    4.2 虚拟机调度时机的判决策略第45-47页
        4.2.1 综合利用率乘积法第45-46页
        4.2.2 时间预测方法第46-47页
    4.3 虚拟机迁移的选择策略第47页
    4.4 虚拟机调度方向的选择策略第47-48页
    4.5 面向停车服务的云资源调度算法实验结果第48-53页
        4.5.1 实验参数设置第48-51页
        4.5.2 实验结果分析第51-53页
    4.6 本章小结第53-54页
第五章 停车信息发布系统的设计及实现第54-69页
    5.1 需求分析第54页
    5.2 停车信息发布系统的设计第54-62页
        5.2.1 架构设计第54-59页
        5.2.2 功能设计第59-60页
        5.2.3 数据库设计第60-62页
    5.3 停车信息发布系统的实现第62-68页
        5.3.1 停车信息发布体系的构建第62-64页
        5.3.2 测试用例设计第64-66页
        5.3.3 测试用例的测试结果第66-68页
    5.4 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
    6.1 总结第69页
    6.2 展望第69-71页
参考文献第71-73页
致谢第73页

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