本文選題：資源運維管理　切入點：分布式網(wǎng)絡系統(tǒng)　出處：《計算機應用》2017年S1期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出一種基于分布式網(wǎng)絡系統(tǒng)資源運維管理的可靠性提升方案,采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法進行基于分布式網(wǎng)絡系統(tǒng)的判斷調(diào)度決策估計方法。通過這種資源分配方案,可以滿足電網(wǎng)信息系統(tǒng)對一致性和監(jiān)測評估處理方面的要求。在內(nèi)網(wǎng)環(huán)境中的評估實驗表明,基于本方案的資源運維管理方式,其使用率和成功執(zhí)行率在任務個數(shù)較多時仍能維持較好的比率,且其任務管理策略也優(yōu)于其他方式。在較難預測的復雜場景下,在維持計算復雜度的條件下對全網(wǎng)絡系統(tǒng)的資源運維管理起到優(yōu)化作用,同時在此過程中,對性能和相應速度等指標的波動具有快速處理能力。總之,這種方法不僅能提高分布式網(wǎng)絡系統(tǒng)的使用率和成功執(zhí)行率,還具有可靠性、高精度及可擴展性上的優(yōu)勢。
[Abstract]:This paper presents a reliability enhancement scheme based on distributed network system resource operation and maintenance management, and uses depth neural network learning algorithm to estimate the decision of judgment and scheduling based on distributed network system. It can meet the requirements of consistency and monitoring, evaluation and processing in power grid information system. The evaluation experiments in the inner network environment show that the resource operation and maintenance management method based on this scheme can be used. Its utilization rate and success rate can still maintain a good ratio when the number of tasks is large, and its task management strategy is superior to other methods. Under the condition of maintaining the computational complexity, the resource operation and maintenance management of the whole network system is optimized, and in the process, the fluctuation of the performance and the corresponding speed can be dealt with quickly. This method not only improves the utilization rate and successful execution rate of distributed network system, but also has the advantages of reliability, high precision and scalability.
【作者單位】： 北京國電通網(wǎng)絡技術有限公司;國網(wǎng)浙江省電力公司;清華大學電子工程系;
【基金】：國家電網(wǎng)公司科技項目(SGZJ0000BGJS1500433) 國網(wǎng)信息通信產(chǎn)業(yè)集團有限公司科技項目(SGITG-KJ-JSKF[2015]0003)
【分類號】：TP183;TP393.07

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本文編號：1635135