视频监控分析云的高可用性研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-21页 |
| 1.3 研究目的和内容 | 第21-22页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第22-24页 |
| 2 基于依赖解析的视频动态云维护机制 | 第24-43页 |
| 2.1 研究背景 | 第24-26页 |
| 2.2 多层代理的结构设计 | 第26-33页 |
| 2.3 高可用维护机制 | 第33-39页 |
| 2.4 性能评估 | 第39-42页 |
| 2.5 小结 | 第42-43页 |
| 3 视频分析云系统的故障预测分析 | 第43-61页 |
| 3.1 研究背景 | 第43-45页 |
| 3.2 故障预测架构 | 第45-49页 |
| 3.3 故障的时空相关性模型 | 第49-54页 |
| 3.4 离线预测性能评估 | 第54-58页 |
| 3.5 在线预测性能评估 | 第58-60页 |
| 3.6 小结 | 第60-61页 |
| 4 云计算环境下故障感知的虚拟机配置框架 | 第61-79页 |
| 4.1 研究背景 | 第61-64页 |
| 4.2 系统框架 | 第64-68页 |
| 4.3 故障预测 | 第68-71页 |
| 4.4 故障感知的虚拟机配置机制 | 第71-74页 |
| 4.5 性能评估 | 第74-77页 |
| 4.6 小结 | 第77-79页 |
| 5 面向视频分析服务的可容错云计算调度机制 | 第79-96页 |
| 5.1 研究背景 | 第79-81页 |
| 5.2 调度机制优化设计 | 第81-92页 |
| 5.3 性能评估 | 第92-95页 |
| 5.4 小结 | 第95-96页 |
| 6 总结与展望 | 第96-98页 |
| 致谢 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-108页 |
| 附录1 攻读学位期间发表的学术论文 | 第108-109页 |
| 附录2 攻读学位期间参与的主要科研项目 | 第109-110页 |
| 附录3 个人简历 | 第110页 |
