本文關(guān)鍵詞：藏文輿情云分析平臺(tái)資源調(diào)度優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：藏文輿情云分析平臺(tái)是基于藏文輿情的需要,對(duì)輿情信息進(jìn)行深層思考并分析得到相關(guān)民意結(jié)論的云平臺(tái)。當(dāng)今社會(huì)各類藏文信息數(shù)量急劇飆升,這對(duì)藏區(qū)輿論的影響十分重大,一旦人們對(duì)某一信息的觀點(diǎn)達(dá)成認(rèn)可,其可直接改變事件的走向趨勢(shì)。因此對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行輿情分析就十分重要了。資源調(diào)度是合理有效的調(diào)節(jié)和測(cè)量各種資源,并對(duì)其進(jìn)行及分析和使用。在一個(gè)基于輿情的云分析平臺(tái)中,對(duì)于如何能保證云的高速而準(zhǔn)確的進(jìn)行計(jì)算處理數(shù)據(jù),底層的資源調(diào)度問題就顯得尤為重要了。資源調(diào)度的研究對(duì)于支撐云平臺(tái)進(jìn)行高速運(yùn)算,幫助藏文輿情云分析平臺(tái)穩(wěn)定的運(yùn)行有著重要的意義,它可以直接影響藏文輿情分析的工作效率。因此一種優(yōu)秀的資源調(diào)度策略對(duì)于加大信息處理的速率,保障信息安全運(yùn)行過程,特別是給甘肅民族地區(qū)的信息處理提供技術(shù)保障發(fā)揮重要作用。本文設(shè)計(jì)的資源調(diào)度策略充分分析了云平臺(tái)的硬件環(huán)境,資源的需求；結(jié)合DAG任務(wù)圖算法、對(duì)資源進(jìn)行模糊聚類、使用蟻群算法確認(rèn)優(yōu)先序列、調(diào)用Min-Min算法對(duì)資源進(jìn)行快速分配,發(fā)揮了各種算法的優(yōu)點(diǎn),并從全局的角度對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化整合。達(dá)到通過這種高效的調(diào)度策略在云平臺(tái)環(huán)境上對(duì)獲取到的熱點(diǎn)話題,可能產(chǎn)生的現(xiàn)實(shí)危機(jī)的走向、規(guī)模等,進(jìn)行快速、準(zhǔn)確、高效的判斷和處理,使各有關(guān)職能部門能夠及時(shí)獲知以便及早做好相應(yīng)的準(zhǔn)備措施。
【關(guān)鍵詞】：資源調(diào)度 云平臺(tái) DAG任務(wù)圖 模糊聚類分析 蟻群算法 Min-Min算法
【學(xué)位授予單位】：西北民族大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-11
• 1.1 選題的背景、目的及意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.1 云計(jì)算國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9
• 1.2.2 資源調(diào)度國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)10
• 1.4 本章小結(jié)10-11
• 第2章 云計(jì)算技術(shù)綜述11-23
• 2.1 云計(jì)算簡(jiǎn)介11-15
• 2.1.1 云計(jì)算基礎(chǔ)模式11-12
• 2.1.2 云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)12-15
• 2.2 云計(jì)算的特點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)15-17
• 2.2.1 云計(jì)算的特點(diǎn)15-16
• 2.2.2 云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)16-17
• 2.3 云計(jì)算與其他相關(guān)技術(shù)的比較17-20
• 2.3.1 云計(jì)算與網(wǎng)格計(jì)算17-18
• 2.3.2 云計(jì)算與虛擬化18-20
• 2.4 云計(jì)算與大數(shù)據(jù)20-22
• 2.4.1 云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的關(guān)系20
• 2.4.2 云計(jì)算與大數(shù)據(jù)互為發(fā)展動(dòng)力20-21
• 2.4.3 大數(shù)據(jù)的“云”化21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第3章 云計(jì)算下的資源調(diào)度23-28
• 3.1 云計(jì)算資源調(diào)度的特點(diǎn)23
• 3.2 云計(jì)算資源調(diào)度的種類23-27
• 3.2.1 降低能耗為重點(diǎn)的調(diào)度23-25
• 3.2.2 提高性能為重點(diǎn)的調(diào)度25-26
• 3.2.3 經(jīng)濟(jì)學(xué)原理為基礎(chǔ)的調(diào)度26
• 3.2.4 其他的調(diào)度26-27
• 3.3 本章小結(jié)27-28
• 第4章 基于用戶動(dòng)態(tài)需求的資源調(diào)度算法28-39
• 4.1 DAG任務(wù)圖的資源調(diào)度算法28-31
• 4.1.1 DAG任務(wù)圖28-29
• 4.1.2 系統(tǒng)及模型定義29-30
• 4.1.3 算法思想30-31
• 4.2 效率優(yōu)化的改進(jìn)的調(diào)度算法31-35
• 4.2.1 模糊聚類31-32
• 4.2.2 改進(jìn)的蟻群算法32-33
• 4.2.3 改進(jìn)的Min-Min算法33-34
• 4.2.4 二部分算法思想34-35
• 4.3 整體算法思想35-38
• 4.4 本章小結(jié)38-39
• 第5章 算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)39-53
• 5.1 云平臺(tái)的搭建39-40
• 5.1.1 云平臺(tái)搭建方案39-40
• 5.2 藏文輿情信息的獲取及分析40-43
• 5.2.1 信息獲取41-42
• 5.2.2 信息分析42-43
• 5.3 實(shí)驗(yàn)與分析43-48
• 5.3.1 DAG任務(wù)圖模塊43
• 5.3.2 聚類模塊43-44
• 5.3.3 蟻群算法模塊44-48
• 5.3.4 Min-Min算法模塊48
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析48-51
• 5.4.1 任務(wù)設(shè)置49-50
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析50-51
• 5.5 輿情云分析平臺(tái)51-52
• 5.6 本章小結(jié)52-53
• 第6章 總結(jié)與展望53-55
• 6.1 總結(jié)53-54
• 6.2 展望54-55
• 附錄55-56
• 一、參與項(xiàng)目55
• 二、發(fā)表論文55
• 三、獲獎(jiǎng)情況55-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 致謝60

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 孫瑞鋒;趙政文;;基于云計(jì)算的資源調(diào)度策略[J];航空計(jì)算技術(shù);2010年03期

2 葛新;陳華平;杜冰;李書鵬;;基于云計(jì)算集群擴(kuò)展中的調(diào)度策略研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2011年03期

  本文關(guān)鍵詞：藏文輿情云分析平臺(tái)資源調(diào)度優(yōu)化研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：377545