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云作業(yè)調(diào)度算法 版權(quán)信息
- ISBN：9787307240094
- 條形碼：9787307240094 ; 978-7-307-24009-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
云作業(yè)調(diào)度算法 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書圍繞提升云計(jì)算自身的能力、使用云來整合現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資源、集成原有的系統(tǒng)并發(fā)布新的服務(wù)展開，針對(duì)云計(jì)算的系統(tǒng)架構(gòu)、云存儲(chǔ)和云作業(yè)調(diào)度算法，以及云計(jì)算在實(shí)踐中的應(yīng)用四個(gè)方面深入研究。主要包括云計(jì)算資源管理關(guān)鍵技術(shù)及系統(tǒng)架構(gòu)、云計(jì)算中碎片資源管理關(guān)鍵技術(shù)、云存儲(chǔ)及相關(guān)調(diào)度機(jī)制、云計(jì)算負(fù)載均衡的相關(guān)技術(shù)、基于Hadoop 的云存儲(chǔ)的負(fù)載均衡優(yōu)化策略、多因素優(yōu)化的云存儲(chǔ)負(fù)載均衡模型、基于動(dòng)態(tài)副本技術(shù)的負(fù)載均衡策略、基于虛擬機(jī)遷移的資源調(diào)度負(fù)載均衡策略、MapReduce 平臺(tái)上基于預(yù)期的調(diào)度算法等內(nèi)容。
云作業(yè)調(diào)度算法 目錄
第1章 緒論
1.1 云計(jì)算的概念
1.2 云存儲(chǔ)
1.3 云作業(yè)調(diào)度算法
1.4 云計(jì)算資源管理技術(shù)
1.5 研究的背景、意義及內(nèi)容
1.6 云計(jì)算在科技和教育資源管理領(lǐng)域中的應(yīng)用
第2章 云計(jì)算資源管理關(guān)鍵技術(shù)及系統(tǒng)架構(gòu)
2.1 引言
2.2 云計(jì)算資源管理的定義和特點(diǎn)
2.3 云計(jì)算資源管理目標(biāo)
2.4 云計(jì)算資源管理模型
2.5 云計(jì)算資源管理策略
2.6 云計(jì)算調(diào)度算法概述
2.7 云計(jì)算系統(tǒng)的架構(gòu)
2.8 基于云計(jì)算的科技資源信息共享模式的構(gòu)建
2.9 云計(jì)算平臺(tái)下的慕課
第3章 云計(jì)算中碎片資源管理關(guān)鍵技術(shù)
3.1 引言
3.2 資源調(diào)度技術(shù)綜述
3.3 問題分析
3.4 云計(jì)算碎片資源描述與能力劃分
3.5 云計(jì)算環(huán)境下具有Qos保障的分布式資源調(diào)度機(jī)制
第4章 云存儲(chǔ)及相關(guān)調(diào)度機(jī)制
4.1 引言
4.2 分布式文件系統(tǒng)
4.3 云存儲(chǔ)的副本技術(shù)
4.4 Hadoop中云存儲(chǔ)存在的問題
4.5 云存儲(chǔ)中的資源調(diào)度機(jī)制
4.6 實(shí)驗(yàn)分析
第5章 云計(jì)算負(fù)載均衡的相關(guān)技術(shù)
5.1 引言
5.2 負(fù)載均衡算法
5.3 云存儲(chǔ)中的GFS及HDFS
5.4 云存儲(chǔ)中的副本技術(shù)
5.5 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移
第6章 基于Hadoop的云存儲(chǔ)的負(fù)載均衡優(yōu)化策略
6.1 引言
6.2 Hadoop數(shù)據(jù)存儲(chǔ)負(fù)載均衡的原理
6.3 超負(fù)載機(jī)架優(yōu)先處理的策略
6.4 隊(duì)列排列的優(yōu)化策略
6.5 實(shí)驗(yàn)分析
第7章 多因素優(yōu)化的云存儲(chǔ)負(fù)載均衡模型
7.1 引言
7.2 多因素優(yōu)化的云存儲(chǔ)負(fù)載均衡模型的思想
7.3 基于多因素優(yōu)化的云存儲(chǔ)負(fù)載均衡模型的算法描述
7.4 實(shí)驗(yàn)分析
第8章 基于動(dòng)態(tài)副本技術(shù)的負(fù)載均衡策略
8.1 引言
8.2 基于文件熱度的動(dòng)態(tài)副本策略的原理
8.3 基于文件熱度的動(dòng)態(tài)副本策略的算法描述
8.4 實(shí)驗(yàn)分析
第9章 基于虛擬機(jī)遷移的資源調(diào)度負(fù)載均衡策略
9.1 引言
9.2 相關(guān)定義
9.3 基于虛擬機(jī)遷移的資源調(diào)度負(fù)載均衡策略的描述
9.4 實(shí)驗(yàn)分析
第10章 MapReduce平臺(tái)上基于預(yù)期的調(diào)度算法
10.1 引言
10.2 相關(guān)概念
10.3 基于預(yù)期的調(diào)度算法設(shè)計(jì)
10.4 實(shí)驗(yàn)和分析
第1l章 基于事件驅(qū)動(dòng)云平臺(tái)的兩步調(diào)度算法
11.1 引言
11.2 相關(guān)工作介紹
11.3 兩步調(diào)度算法設(shè)計(jì)
11.4 TSS設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)
11.5 實(shí)驗(yàn)和分析
第12章 彈性云平臺(tái)任務(wù)調(diào)度算法
12.1 引言
12.2 相關(guān)工作介紹
12.3 算法設(shè)計(jì)
12.4 實(shí)驗(yàn)和分析性能
第13章 面向任務(wù)特性和資源約束的資源任務(wù)模型
13.1 引言
13.2 相關(guān)工作
13.3 基于熵優(yōu)化的資源任務(wù)模型
13.4 模型實(shí)現(xiàn)
13.5 結(jié)論
第14章 基于Hopfield Neural Network的負(fù)載均衡策略
14.1 引言
14.2 Hopfield Neural Network
14.3 基于Hopfield Neural Network的作業(yè)調(diào)度策略
14.4 基于Hopfield Neural Network的存儲(chǔ)策略
第15章 基于改進(jìn)的模擬植物生長(zhǎng)算法的調(diào)度模型
15.1 引言
15.2 模擬植物生長(zhǎng)算法模型
15.3 改進(jìn)的模擬植物生長(zhǎng)算法的云作業(yè)調(diào)度模型
第16章 基于煙花算法的云作業(yè)調(diào)度模型
16.1 引言
16.2 云作業(yè)調(diào)度的資源環(huán)境
16.3 煙花算法及其改進(jìn)
16.4 算法改進(jìn)
16.5 實(shí)驗(yàn)分析
16.6 結(jié)論
第17章 基于云計(jì)算的科技資源信息共享模式的構(gòu)建
17.1 引言
17.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
17.3 科技信息資源與云平臺(tái)
17.4 科技云的服務(wù)體系
17.5 結(jié)論
第18章 基于云計(jì)算的數(shù)字化校園解決方案
18.1 需求分析
18.2 高校數(shù)字化校園云平臺(tái)總體規(guī)劃設(shè)計(jì)
18.3 數(shù)字校園云平臺(tái)建設(shè)方案
參考文獻(xiàn)
展開全部
云作業(yè)調(diào)度算法 作者簡(jiǎn)介
李強(qiáng)，1980年5月出生于太原市，2007年畢業(yè)于太原理工大學(xué)計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院，同時(shí)獲工學(xué)碩士學(xué)位。現(xiàn)任山西省財(cái)政稅務(wù)專科學(xué)校大數(shù)據(jù)學(xué)院副教授。主要從事大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能的教學(xué)和研究。
中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)會(huì)員，美國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(ACM)會(huì)員，中國(guó)電子學(xué)會(huì)專家委員。國(guó)際SCI源刊CMOT、JEET和JETAI特約審稿專家。獲得工信部和人社部聯(lián)合頒發(fā)的系統(tǒng)分析師、軟件架構(gòu)師、信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師、系統(tǒng)規(guī)劃與管理師證書。工作期間，獲得2017年山西省財(cái)政系統(tǒng)先進(jìn)工作者，并多次獲得山西省教育廳、財(cái)政廳、團(tuán)省委和科技廳等部門的榮譽(yù)。
以第一作者身份發(fā)表論文30余篇，其中在北大核心期刊發(fā)表20篇，2篇被SCI檢索。主持并成功結(jié)項(xiàng)8項(xiàng)省級(jí)課題，擁有國(guó)家發(fā)明專利2項(xiàng)，實(shí)用新型專利4項(xiàng)，軟件著作權(quán)20項(xiàng)，出版專著2部。
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