本文選題：特征空間 + 云數(shù)據(jù)�。� 參考：《科技通報(bào)》2015年04期

【摘要】：基于融合基礎(chǔ)架構(gòu)的新一代數(shù)據(jù)中心,提出一種基于融合特征空間構(gòu)架的云數(shù)據(jù)離散調(diào)度逼近算法,在對(duì)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集任務(wù)分配的基礎(chǔ)上,研究基于云計(jì)算的IAAS層基礎(chǔ)設(shè)施自動(dòng)化快速供應(yīng)的技術(shù)方案,對(duì)云數(shù)據(jù)離散分配任務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)和估計(jì),描述了云數(shù)據(jù)采集和特征空間融合架構(gòu)方法,構(gòu)建云數(shù)據(jù)采集和特征空間融合機(jī)制,進(jìn)行融合特征空間構(gòu)架下的數(shù)據(jù)離散調(diào)度逼近算法改進(jìn)設(shè)計(jì)。研究結(jié)果表明,該方法實(shí)現(xiàn)云數(shù)據(jù)離散調(diào)度的壓縮性能很穩(wěn)定,有效節(jié)約了任務(wù)執(zhí)行時(shí)間,云數(shù)據(jù)離散調(diào)度逼近的收斂步數(shù)較少,收斂性好,展示了較強(qiáng)的實(shí)用性和優(yōu)越性,為云計(jì)算的頂層設(shè)計(jì)PAAS與SAAS提供技術(shù)平臺(tái)支持。
[Abstract]:Based on the new generation data center of fusion infrastructure, a new algorithm of cloud data discrete scheduling and approximation based on fusion feature space architecture is proposed, which is based on the assignment of data acquisition tasks to the nodes of the system.Based on cloud computing, this paper studies the technology scheme of IAAS layer infrastructure automation and rapid supply based on cloud computing, evaluates and estimates the discrete assignment tasks of cloud data, and describes the architecture of cloud data acquisition and feature space fusion.The mechanism of cloud data acquisition and feature space fusion is constructed to improve the algorithm of data discrete scheduling approximation under the framework of fused feature space.The research results show that the compression performance of cloud data discretization scheduling is stable, the task execution time is saved effectively, the convergent steps of cloud data discrete scheduling approach are less, the convergence property is good, and it shows strong practicability and superiority.Provide technical platform support for top level design of PAAS and SAAS in cloud computing.
【作者單位】： 長(zhǎng)治學(xué)院計(jì)算機(jī)系;
【基金】：融合架構(gòu)下基礎(chǔ)設(shè)施的自動(dòng)化供應(yīng)研究(課題基金編號(hào):2013208)
【分類號(hào)】：TP308;TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1756732