基于云平台的业务流程引擎任务调度算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及目的 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 云工作流任务调度研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 业务流程国内外研究现状 | 第14页 |
| 1.2.3 云计算研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.4 应用现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文主要内容和组织结构 | 第18-20页 |
| 1.3.1 论文主要内容 | 第18页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 分布式业务流程引擎模型研究 | 第20-30页 |
| 2.1 业务流程管理 | 第20-24页 |
| 2.1.1 业务流程管理概念 | 第20-22页 |
| 2.1.2 业务流程引擎技术 | 第22-24页 |
| 2.2 云计算技术 | 第24-26页 |
| 2.2.1 云计算的基础服务 | 第25-26页 |
| 2.2.2 云服务相关的QoS | 第26页 |
| 2.3 基于云平台的分布式业务流程引擎模型 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于QOS的任务分配算法 | 第30-40页 |
| 3.1 问题描述 | 第30-31页 |
| 3.2 任务调度策略模型 | 第31-34页 |
| 3.2.1 调度策略概述 | 第31-32页 |
| 3.2.2 两阶段任务调度模型与算法 | 第32-34页 |
| 3.3 基于遗传算法的任务分配算法 | 第34-39页 |
| 3.3.1 基本定义 | 第35页 |
| 3.3.2 遗传演化算法描述 | 第35-38页 |
| 3.3.3 算法分析 | 第38-39页 |
| 3.4 本章总结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于负载反馈的延迟调度算法 | 第40-48页 |
| 4.1 基于负载反馈的任务调度模型 | 第40-41页 |
| 4.2 服务节点的负载收集机制 | 第41-42页 |
| 4.3 基于负载反馈的任务调度策略 | 第42-43页 |
| 4.4 延迟调度算法 | 第43-47页 |
| 4.4.1 基本定义 | 第43-45页 |
| 4.4.2 算法描述 | 第45-46页 |
| 4.4.3 算法分析 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第48-58页 |
| 5.1 CloudSim研究 | 第48-49页 |
| 5.2 CloudSim平台仿真流程 | 第49-51页 |
| 5.2.1 CloudSim环境配置 | 第49页 |
| 5.2.2 CloudSim平台扩展 | 第49-50页 |
| 5.2.3 仿真流程 | 第50-51页 |
| 5.3 实验方案及结果评价标准 | 第51-52页 |
| 5.3.1 基于QoS的任务分配算法评价标准 | 第51-52页 |
| 5.3.2 基于负载反馈的延迟调度算法评价标准 | 第52页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第52-56页 |
| 5.4.1 基于QoS任务分配算法 | 第52-54页 |
| 5.4.2 基于负载反馈的任务调度算法 | 第54-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
