基于云计算的IT产业联盟知识共享平台研究

发布时间：2017-04-17 16:20

  本文关键词：基于云计算的IT产业联盟知识共享平台研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：技术进步及经济全球化推动了产业发展模式的变革，加之知识经济时代的到来，使得企业知识管理成为了管理的核心，在现代信息化高度发达的背景下，企业仅仅依靠自身能力，很难满足企业经营所需的全部知识，为弥补企业知识缺口，企业之间的合作显得尤为重要。IT产业是知识高度密集产业，按照知识供应链组成产业联盟弥补企业知识缺口，应对严酷复杂的市场竞争就更加重要。云计算的出现为IT产业知识资源整合与优势互补提供了强大的网络支撑平台，基于云计算的IT产业联盟(CCITIA——IT IndustrialAlliance Based on Cloud Computing)中的成员主要由技术和知识密集的IT企业构成，联盟内企业间的知识共享是联盟成功运行的关键。因此，构建科学有效的知识共享平台，将成为CCITIA优化知识结构、弥补知识缺口并实现知识创新的有效途径。 本文在分析CCITIA内涵、特征及知识共享过程的基础上，利用回归分析方法和UML建模语言建立了联盟平台敏捷需求模型，，在此基础上构建了联盟知识共享平台层次体系，包括知识资源层、知识应用层，服务实现层。其中知识资源层着重运用免疫多态蚁群算法对平台云数据库动态路径规划进行设计，保证为联盟更快速的提供知识资源；知识应用层主要利用Hadoop架构中的分布式文件系统HDFS及Mapreduce并行计算技术部署其中的控制层，从而完成应用层对资源层的调用，并对其中部署平台主要功能的服务层进行设计；服务实现层则为知识共享平台门户。最后以苏州工业园区云计算产业联盟为实证对象，进行了实证研究。 CCITIA知识共享平台的研究融合了云计算架构，完善了IT产业联盟知识共享理论体系；此外，CCITIA的运用还为IT产业联盟充分利用云计算技术提高知识共享效率，建立更加快速便捷的沟通渠道提供了一个有效的实用工具。
【关键词】：IT产业联盟 云计算 知识共享 平台
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F49
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究目的及意义12-13
• 1.2.1 研究目的12
• 1.2.2 研究意义12-13
• 1.3 国内外研究现状及评述13-17
• 1.3.1 国外研究现状13-14
• 1.3.2 国内研究现状14-16
• 1.3.3 评述16-17
• 1.4 主要研究内容和方法17-19
• 1.4.1 主要研究内容17
• 1.4.2 研究方法17
• 1.4.3 技术路线17-19
• 第2章 CCITIA 知识共享平台架构19-35
• 2.1 CCITIA 概念界定及特征19-20
• 2.1.1 CCITIA 概念界定19-20
• 2.1.2 CCITIA 特征20
• 2.2 CCITIA 知识共享过程分析20-21
• 2.2.1 CCITIA 知识获取20
• 2.2.2 CCITIA 知识存储20-21
• 2.2.3 CCITIA 知识推送21
• 2.2.4 CCITIA 知识创新21
• 2.3 基于回归分析和敏捷方法的知识共享平台需求建模21-31
• 2.3.1 基于回归分析法的功能需求抽取21-25
• 2.3.2 基于 UML 的知识共享平台敏捷建模25-31
• 2.3.3 知识共享平台敏捷需求管理31
• 2.4 CCITIA 知识共享平台层次体系31-32
• 2.4.1 知识资源层31-32
• 2.4.2 知识应用层32
• 2.4.3 服务实现层32
• 2.5 CCITIA 知识共享平台架构模型32-34
• 2.6 本章小结34-35
• 第3章 CCITIA 知识共享平台云数据库动态路径规划35-48
• 3.1 CCITIA 知识共享平台云数据库分析35-36
• 3.1.1 知识特性分析35
• 3.1.2 云数据库特征分析35
• 3.1.3 负载均衡机制分析35-36
• 3.2 CCITIA 知识共享平台知识资源虚拟化36-37
• 3.2.1 服务器虚拟化36
• 3.2.2 存储虚拟化36-37
• 3.3 基于免疫多态蚁群算法的云数据库动态路径优化模型37-41
• 3.3.1 多态蚁群算法基本模型37-38
• 3.3.2 自适应多态蚁群竞争策略38-39
• 3.3.3 基于免疫多态蚁群算法的云数据库动态路径优化步骤39-41
• 3.4 基于免疫多态蚁群算法的云数据库动态路径规划仿真实验41-47
• 3.4.1 自适应多态蚁群竞争策略仿真分析42-43
• 3.4.2 免疫多态蚁群算法路径优化仿真分析43-45
• 3.4.3 云数据库吞吐量及分组延迟仿真分析45-47
• 3.5 本章小结47-48
• 第4章 基于 Hadoop 的 CCITIA 知识共享平台知识应用层设计48-53
• 4.1 Hadoop 核心技术48-49
• 4.1.1 HDFS 分布式文件系统48
• 4.1.2 MapReduce 并行计算框架48-49
• 4.2 基于 Hadoop 的平台控制层设计49-50
• 4.2.1 调用 HDFS 存取文件50
• 4.2.2 启动 MapReduce 计算50
• 4.2.3 知识共享管理50
• 4.3 CCITIA 知识共享平台服务层设计50-52
• 4.3.1 平台服务层整体结构设计51
• 4.3.2 平台服务层各功能模块设计51-52
• 4.4 本章小结52-53
• 第5章 苏州工业园区 CCITIA 知识共享平台实现53-63
• 5.1 苏州工业园区 CCITIA 概况53-54
• 5.1.1 成立背景53
• 5.1.2 成员组成53
• 5.1.3 成员间知识共享现状53-54
• 5.2 知识共享平台环境的构建54-57
• 5.2.1 硬件环境54
• 5.2.2 软件环境54-55
• 5.2.3 基于 Hadoop 的共享平台安装部署55-57
• 5.3 苏州工业园区 CCITIA 知识共享平台关键功能57-62
• 5.3.1 知识共享平台主界面功能57-58
• 5.3.2 成员企业知识库管理58-60
• 5.3.3 联盟成员知识共享管理60-61
• 5.3.4 知识服务评价后台系统61-62
• 5.4 苏州工业园区 CCITIA 知识共享平台运行结果62
• 5.5 本章小结62-63
• 结论63-64
• 参考文献64-68
• 攻读学位期间发表的学术论文68-69
• 致谢69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：313783