混合云环境下科学工作流中间数据布局策略研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13页 |
| 1.4 课题来源 | 第13-14页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 单混合云中成本感知的中间数据布局策略 | 第15-33页 |
| 2.1 科学工作流中间数据布局问题描述 | 第15-16页 |
| 2.2 系统模型及相关定义 | 第16-21页 |
| 2.2.1 单云混合云模型 | 第16-18页 |
| 2.2.2 科学工作流数据传输时间开销 | 第18-20页 |
| 2.2.3 云环境中数据布局成本模型 | 第20-21页 |
| 2.3 基于化学反应的中间数据布局策略 | 第21-26页 |
| 2.3.1 问题编码 | 第22-23页 |
| 2.3.2 四种基本操作设计 | 第23-24页 |
| 2.3.3 基于成本的布局策略算法描述 | 第24-26页 |
| 2.3.4 算法时间复杂度分析 | 第26页 |
| 2.4 实验仿真及结果评价 | 第26-32页 |
| 2.4.1 仿真实验环境配置 | 第27-28页 |
| 2.4.2 实验结果及分析 | 第28-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 多云架构下科学工作流中间数据布局策略 | 第33-52页 |
| 3.1 多云架构下中间数据布局问题描述 | 第33-34页 |
| 3.2 系统模型及相关定义 | 第34-39页 |
| 3.2.1 多云混合云模型 | 第34-35页 |
| 3.2.2 多云混合云中网络分类 | 第35-36页 |
| 3.2.3 中间数据传输时间和成本模型 | 第36-39页 |
| 3.3 基于离散粒子群算法的中间数据布局策略 | 第39-45页 |
| 3.3.1 问题编码 | 第39-40页 |
| 3.3.2 适应度函数 | 第40-41页 |
| 3.3.3 粒子位置更新 | 第41-43页 |
| 3.3.4 布局策略算法描述 | 第43-45页 |
| 3.3.5 算法时间复杂度分析 | 第45页 |
| 3.4 实验与分析 | 第45-51页 |
| 3.4.1 仿真实验环境配置 | 第46-47页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第47-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 安全约束的中间数据布局策略 | 第52-68页 |
| 4.1 安全约束下中间数据布局问题描述 | 第52-53页 |
| 4.2 系统模型及相关定义 | 第53-57页 |
| 4.2.1 云端安全服务提供模型 | 第53-54页 |
| 4.2.2 数据布局安全约束 | 第54-55页 |
| 4.2.3 全局安全满意度 | 第55-57页 |
| 4.3 基于遗传算法的中间数据布局策略 | 第57-62页 |
| 4.3.1 问题编码 | 第57页 |
| 4.3.2 适应度评估 | 第57-58页 |
| 4.3.3 有效解及操作算子设计 | 第58-60页 |
| 4.3.4 基于遗传算法的布局策略描述 | 第60-62页 |
| 4.4 实验与分析 | 第62-67页 |
| 4.4.1 环境配置 | 第62-63页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第63-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 本文总结 | 第68-69页 |
| 5.2 未来展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第75页 |
