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面向云-邊協同計算的資源管理技術 版權信息
- ISBN：9787302625551
- 條形碼：9787302625551 ; 978-7-302-62555-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
面向云-邊協同計算的資源管理技術 本書特色
系統論述云計算資源管理技術與應用。重慶大學夏云霓教授、南京理工大學宋巍教授、南京信息工程大學許小龍教授、天津大學吳華明研究員聯袂推薦
面向云-邊協同計算的資源管理技術 內容簡介
隨著通信技術和硬件技術的快速發展以及移動設備的普及，云計算和邊緣計算的資源管理問題在工業界和學術界都引起了廣泛的關注。為滿足相關研究人員的參考需求，作者編著了《面向云-邊協同計算的資源管理技術》》，主要介紹云-邊協同資源管理相關理論和研究，幫助讀者了解云-邊協同資源管理問題和解決方法。《面向云-邊協同計算的資源管理技術》》呈現了以下理論、技術與應用：云計算；邊緣計算；云-邊協同；資源管理使能機制；資源自適應管理方法。
面向云-邊協同計算的資源管理技術 目錄
第1章概述 1．1研究背景與意義 1．2國內外研究現狀 1．2．1云計算 1．2．2云邊協同計算 1．2．3資源自適應管理 1．3主要內容和結構安排 第2章面向云邊協同計算的資源管理使能機制 2．1基于運行時軟件體系結構模型的混合云平臺管理方法 2．1．1引言 2．1．2相關工作 2．1．3方法概覽 2．1．4云計算平臺運行時模型的構造方法 2．1．5云平臺軟件體系結構的統一模型 2．1．6統一模型到單一云平臺運行時模型的映射方法 2．1．7實驗與評估 2．1．8總結 2．2基于成本估算的Android應用計算卸載方法 2．2．1引言 2．2．2相關工作 2．2．3方法概覽 2．2．4計算遷移在線決策方法建模 2．2．5決策模型 2．2．6實驗與評估 2．2．7總結 2．3基于情境感知的移動云計算環境下的計算卸載方法 2．3．1引言 2．3．2相關工作 2．3．3方法概覽 2．3．4計算遷移設計模式 2．3．5評估模型 2．3．6實驗與評估 2．3．7總結 2．4移動邊緣環境下面向Android應用的計算卸載方法 2．4．1引言 2．4．2相關工作 2．4．3方法概覽 2．4．4計算遷移的設計模式 2．4．5計算遷移的評估模型 2．4．6計算遷移自適應中間件的實現 2．4．7實驗與評估 2．4．8總結 2．5移動邊緣環境下面向DNN應用的計算卸載方法 2．5．1引言 2．5．2相關工作 2．5．3方法概覽 2．5．4卸載機制的設計模式 2．5．5卸載方案的評估模型 2．5．6實驗與評估 2．5．7總結 第3章面向云計算的資源自適應管理方法 3．1基于機器學習的云軟件服務資源分配方法 3．1．1引言 3．1．2相關工作 3．1．3問題模型 3．1．4基于機器學習的資源分配方法 3．1．5基于機器學習和自校正的資源分配方法 3．1．6實驗與評估 3．1．7總結 3．2基于迭代QoS模型的云軟件服務資源自適應管理框架 3．2．1引言 3．2．2相關工作 3．2．3云軟件服務資源管理問題形式化 3．2．4基于迭代QoS模型的資源自適應管理方法 3．2．5實驗與評估 3．2．6總結 3．3基于預測反饋控制和強化學習的云軟件服務資源分配方法 3．3．1引言 3．3．2相關工作 3．3．3云軟件服務資源管理問題形式化 3．3．4基于簡單DQN的資源分配預測方法 3．3．5基于強化學習的預測反饋控制方法 3．3．6實驗與評估 3．3．7總結 3．4面向負載時間窗口的云軟件服務資源分配方法 3．4．1引言 3．4．2相關工作 3．4．3問題模型 3．4．4算法 3．4．5實驗與評估 3．4．6總結 3．5混合云環境下代價驅動的工作流應用任務調度方法 3．5．1引言 3．5．2相關工作 3．5．3問題模型 3．5．4pre_CSPCPM調度算法 3．5．5實驗與評估 3．5．6總結 3．6混合云環境下代價驅動的大數據應用任務調度方法 3．6．1引言 3．6．2相關工作 3．6．3相關算法 3．6．4ADPSOGA調度算法 3．6．5實驗與評估 3．6．6總結 3．7混合云環境下資源利用率和代價雙目標驅動的工作流應用任務調度方法 3．7．1引言 3．7．2相關工作 3．7．3問題模型 3．7．4OWSA2CI調度算法 3．7．5實驗與評估 3．7．6總結 3．8混合云環境下代價驅動的多工作流應用在線任務調度方法 3．8．1引言
3．8．2相關工作 3．8．3問題模型 3．8．4OMLFHP調度算法 3．8．5實驗與評估 3．8．6總結 第4章面向云邊協同計算的資源自適應管理方法 4．1云邊協同環境下時間驅動的工作流應用數據布局方法 4．1．1引言 4．1．2相關工作 4．1．3問題模型 4．1．4算法 4．1．5實驗與評估 4．1．6總結 4．2云邊協同環境下代價驅動的工作流應用任務調度方法 4．2．1引言 4．2．2相關工作 4．2．3問題模型 4．2．4相關算法 4．2．5實驗與評估 4．2．6總結 4．3云邊端協同環境下代價驅動的DNN應用計算卸載任務調度方法 4．3．1引言 4．3．2相關概念與關鍵技術 4．3．3DNN應用計算遷移問題定義 4．3．4面向成本優化的DNN應用計算遷移決策技術 4．3．5面向能耗優化的DNN應用計算遷移決策技術 4．3．6實驗與評估 4．3．7總結 4．4移動邊緣環境下基于預測反饋控制和強化學習的多邊緣協同負載均衡
方法 4．4．1引言 4．4．2相關工作 4．4．3問題模型 4．4．4相關算法 4．4．5實驗與評估 4．4．6總結 參考文獻
展開全部
面向云-邊協同計算的資源管理技術 作者簡介
陳 星 福州大學教授，博士生導師，福州大學計算機與大數據學院副院長。本碩博畢業于北京大學。目前主要研究軟件工程、系統軟件等。主持國家自然科學基金、國家重點研發計劃子課題等4項國家級項目。在國內外學術期刊發表50余篇論文，授權10件國家發明專利。
林 兵 福建師范大學副教授，碩士生導師，福建師范大學物理與能源學院系副主任。本碩博畢業于福州大學。目前主要研究計算智能、工作流調度等技術。主持和參與國家自然科學基金、福建省自然科學基金等項目共5項。在國內外學術期刊上發表30余篇論文，授權6件國家發明專利。
陳哲毅 福州大學計算機與大數據學院碩士生導師，福建省網絡計算與智能信息處理重點實驗室副主任，入選福州大學“旗山學者”（海外項目）。主要研究方向包括機器學習、資源優化等。
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