隨著農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)的發(fā)展,農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出規(guī)模巨大、類型多樣、價(jià)值密度低、復(fù)雜度高、區(qū)域性等特點(diǎn)。因此,對(duì)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力要求越來(lái)越高。將云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)信息服務(wù)中,為農(nóng)業(yè)信息服務(wù)提供更好的存儲(chǔ)能力、計(jì)算能力和共享信息能力,是對(duì)農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)的極大促進(jìn)。其中,云平臺(tái)的資源管理是提高資源利用率的重要環(huán)節(jié),是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息云的關(guān)鍵技術(shù)。但是,由于軟硬件故障、作業(yè)調(diào)度資源不足和節(jié)點(diǎn)失效等原因,導(dǎo)致作業(yè)無(wú)法成功運(yùn)行,從而造成運(yùn)行時(shí)間延長(zhǎng)和資源浪費(fèi)等現(xiàn)象。如何預(yù)測(cè)作業(yè)的終止?fàn)顟B(tài)并采取相應(yīng)的調(diào)度措施,是云資源管理優(yōu)化迫切需要解決的問(wèn)題。本文在對(duì)云平臺(tái)作業(yè)失敗因素統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上,針對(duì)云平臺(tái)復(fù)雜負(fù)載難以準(zhǔn)確地定義特征的問(wèn)題,提出了基于深度自動(dòng)編碼網(wǎng)絡(luò)模型;利用任務(wù)間的結(jié)構(gòu)化關(guān)系,提出了基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的模型的預(yù)測(cè)方法。主要工作和貢獻(xiàn)如下:（1）提出了農(nóng)業(yè)信息化云服務(wù)平臺(tái)的資源管理框架。通過(guò)云資源管理中任務(wù)管理器對(duì)農(nóng)業(yè)信息化云平臺(tái)中作業(yè)的任務(wù)進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)于預(yù)測(cè)將會(huì)失敗的任務(wù),采取相應(yīng)的調(diào)度策略,避免資源浪費(fèi)。（2）針對(duì)復(fù)雜的負(fù)載數(shù)據(jù)難以準(zhǔn)確定義特征的問(wèn)題,提出了基于深度自動(dòng)編碼極限學(xué)習(xí)機(jī)模... 

【文章來(lái)源】：河南師范大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

作業(yè)和任務(wù)的生命周期圖

圖 2-2. 每個(gè)事件類型的所占作業(yè)比率我們不難看出在云集群中被殺和失敗的作業(yè)還是占有不小比例的，也是驚人的高，RosaA[25]等人對(duì)此做了統(tǒng)計(jì)，其中驅(qū)逐、失敗、被0%、4.5%、40.5%和 35%，如圖 2-3 所示：

圖 2-3. 每個(gè)事件類型的機(jī)器時(shí)間分配可見(jiàn)，成功的作業(yè)消耗的時(shí)間相對(duì)非成功的作業(yè)要少得多。并且被殺間有強(qiáng)烈的負(fù)面影響，因?yàn)樗鼈儽瘸晒κ录牡臅r(shí)間更多。，在云集群中，非成功事件對(duì)于資源的浪費(fèi)和時(shí)間的消耗上的影響還，提前對(duì)非成功的作業(yè)或任務(wù)作出預(yù)測(cè)，可以很好的提高資源的利用能。作業(yè)失敗因素分析集群中由于作業(yè)和任務(wù)的約束條件或者機(jī)器故障等原因會(huì)導(dǎo)致作業(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]云計(jì)算環(huán)境下動(dòng)態(tài)資源管理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李冰.北京郵電大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于自適應(yīng)蟻群算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度研究[D]. 張寧.大連理工大學(xué) 2015
[2]多任務(wù)學(xué)習(xí)技術(shù)在混合推薦中的應(yīng)用研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 程虓.浙江大學(xué) 2012
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