| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 云计算资源管理面临的问题 | 第16-19页 |
| 1.3 研究内容与主要贡献 | 第19-21页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第21-22页 |
| 参考文献 | 第22-25页 |
| 第二章 云资源管理及负载特征表示相关研究 | 第25-51页 |
| 2.1 云计算背景 | 第25-27页 |
| 2.2 云资源管理及关键问题研究 | 第27-33页 |
| 2.2.1 弹性资源管理研究现状 | 第27-29页 |
| 2.2.2 云计算数据中心资源调度机制及失败作业预测的研究 | 第29-33页 |
| 2.3 云平台负载特点及特征表示研究 | 第33-39页 |
| 2.3.1 云计算环境下负载特点的研究 | 第33-34页 |
| 2.3.2 弹性资源管理中的负载预测研究 | 第34-36页 |
| 2.3.3 负载特征表示学习的相关研究 | 第36-38页 |
| 2.3.4 特征工程 | 第38-39页 |
| 2.4 相关数据集介绍 | 第39-42页 |
| 2.4.1 Google Trace Data | 第39-42页 |
| 2.4.2 校园服务云平台访问负载数据集 | 第42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-51页 |
| 第三章 基于负载模式区分的自适应预测方法 | 第51-69页 |
| 3.1 问题的提出 | 第51-54页 |
| 3.2 基于负载特征区分的负载预测方法 | 第54-56页 |
| 3.2.1 自适应分类预测的系统设计 | 第54-56页 |
| 3.3 负载的分类模型及求解 | 第56-59页 |
| 3.3.1 云平台负载分类问题的形式化描述 | 第56-57页 |
| 3.3.2 面向应用类型的负载分类模型 | 第57-58页 |
| 3.3.3 面向云基础设施的负载分类模型 | 第58-59页 |
| 3.3.4 优化模型的求解方案 | 第59页 |
| 3.4 实验与分析 | 第59-67页 |
| 3.4.1 数据预处理介绍 | 第60-61页 |
| 3.4.2 预测模型与负载的匹配效果与分析 | 第61-64页 |
| 3.4.3 预测效果比较与分析 | 第64-66页 |
| 3.4.4 参数λ对于负载分类结果的影响 | 第66-67页 |
| 3.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-69页 |
| 第四章 云计算环境下失败作业的主动预测方法 | 第69-95页 |
| 4.1 问题的提出 | 第69-70页 |
| 4.2 云计算环境下作业/任务的分析 | 第70-75页 |
| 4.2.1 云计算环境下作业的特征分析及预处理 | 第70-73页 |
| 4.2.2 特征向量的选择 | 第73-75页 |
| 4.3 基于SVM分类的云集群失败作业主动预测方法 | 第75-79页 |
| 4.3.1 失败作业预测问题及其挑战 | 第75-76页 |
| 4.3.2 分类模型 | 第76页 |
| 4.3.3 基于SVM的失败作业主动预测系统架构及实现 | 第76-77页 |
| 4.3.4 实验与分析 | 第77-79页 |
| 4.4 基于在线极限学习机的云平台失败作业预测方法 | 第79-92页 |
| 4.4.1 问题及挑战 | 第79-80页 |
| 4.4.2 模型的选择 | 第80-86页 |
| 4.4.3 在线失败作业预测系统架构及实现 | 第86页 |
| 4.4.4 特征的选择 | 第86-87页 |
| 4.4.5 实验与分析 | 第87-92页 |
| 4.5 本章小结 | 第92页 |
| 参考文献 | 第92-95页 |
| 第五章 基于深度自动编码网络的失败作业预测方法 | 第95-112页 |
| 5.1 问题的提出 | 第95-97页 |
| 5.2 基于特征表示学习的失败作业预测方法 | 第97-98页 |
| 5.3 基于深度自动编码网络的极限学习机模型 | 第98-103页 |
| 5.3.1 自动编码网络极限学习机的构建 | 第98-101页 |
| 5.3.2 深度自动编码网络极限学习机的构建 | 第101-102页 |
| 5.3.3 ML-ELM的迭代分析 | 第102-103页 |
| 5.4 实验及结果分析 | 第103-110页 |
| 5.4.1 Google数据的预处理 | 第103-105页 |
| 5.4.2 评价指标的介绍 | 第105页 |
| 5.4.3 实验结果分析 | 第105-110页 |
| 5.5 本章小结 | 第110页 |
| 参考文献 | 第110-112页 |
| 第六章 总结与展望 | 第112-115页 |
| 6.1 论文总结 | 第112-113页 |
| 6.2 进一步工作 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 攻读学位期间发表及在审的学术论文目录 | 第117-118页 |
| 博士在读期间参与的项目 | 第118页 |
