| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 发展过程与发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 边缘云服务网络架构 | 第15-33页 |
| 2.1 边缘云 | 第15-20页 |
| 2.1.1 集中式云服务架构 | 第15-16页 |
| 2.1.2 分布式云服务架构 | 第16-18页 |
| 2.1.3 边缘云服务架构 | 第18-19页 |
| 2.1.4 边缘云架构组成 | 第19-20页 |
| 2.2 星型拓扑结构 | 第20-22页 |
| 2.2.1 星型拓扑结构简介 | 第20-21页 |
| 2.2.2 星型拓扑结构下的边缘云架构 | 第21-22页 |
| 2.3 网络延时模型 | 第22-29页 |
| 2.3.1 星型拓扑网络中的最大延迟的确定性 | 第23-24页 |
| 2.3.2 OMC与FSU连接选择方法 | 第24-29页 |
| 2.4 星型拓扑网络结构多密钥分配方法 | 第29-32页 |
| 2.4.1“边缘云”之间及与“核心云”通信的密钥分配 | 第30-31页 |
| 2.4.2 FSU与“边缘云”之间通信的密钥分配 | 第31页 |
| 2.4.3 OMC与“边缘云”和FSU之间通信的密钥分配 | 第31-32页 |
| 2.4.4 多密钥开销 | 第32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于聚类算法的边缘云数据集搜索 | 第33-43页 |
| 3.1 聚类算法特征 | 第33-34页 |
| 3.2 Canopy+K-means算法 | 第34-40页 |
| 3.2.1 K-means算法 | 第34-35页 |
| 3.2.2 K-means算法初始质心生成 | 第35页 |
| 3.2.3 Canopy算法 | 第35-36页 |
| 3.2.4 Canopy+K-means算法 | 第36-37页 |
| 3.2.5 阈值T1和T2的生成方法 | 第37-40页 |
| 3.3 聚类算法在“边缘云”中的应用 | 第40-42页 |
| 3.3.1 应用流程 | 第40-41页 |
| 3.3.2 延迟与数据命中率对比 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于边缘云的动环监控系统 | 第43-80页 |
| 4.1 基于边缘云的动环监控系统架构 | 第43-44页 |
| 4.2 动环监控各部分详细职能 | 第44-55页 |
| 4.2.1 核心云监控及资源管理功能及接口设计 | 第44-47页 |
| 4.2.2 边缘云监控及资源管理功能及接口设计 | 第47-51页 |
| 4.2.3 OMC功能及接口设计 | 第51-52页 |
| 4.2.4 FSU功能及接口设计 | 第52-54页 |
| 4.2.5 功能模块架构图 | 第54-55页 |
| 4.3 文件同步系统设计 | 第55-65页 |
| 4.3.1 系统构架与基本原理 | 第55-57页 |
| 4.3.2 基于字典表的用户登录同步策略 | 第57-60页 |
| 4.3.3 基于字典表的文件变更流程 | 第60-62页 |
| 4.3.4 基于EDF的消息调度流程 | 第62页 |
| 4.3.5 基于EDF的消息调度流程时延分析对比 | 第62-63页 |
| 4.3.6 基于Counter Bloom Filter表结构优化方法 | 第63-64页 |
| 4.3.7 实验对比 | 第64-65页 |
| 4.4 监控中心云服务系统实现 | 第65-76页 |
| 4.4.1 边缘云注册 | 第65-67页 |
| 4.4.2 FSU注册、数据告警上报 | 第67-68页 |
| 4.4.3 基于聚类的快速搜索并计算最优解 | 第68-72页 |
| 4.4.4 协助计算 | 第72-73页 |
| 4.4.5 OMC异地登录与异地操作 | 第73-76页 |
| 4.5 性能测试对比 | 第76-78页 |
| 4.6 本章小结 | 第78-80页 |
| 第五章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第80-81页 |
| 5.2 未来展望 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 中文详细摘要 | 第86-91页 |
