基于融合特征空间的云数据离散调度逼近算法

发布时间：2018-04-16 01:32

  本文选题：特征空间 + 云数据　； 参考：《科技通报》2015年04期

【摘要】：基于融合基础架构的新一代数据中心,提出一种基于融合特征空间构架的云数据离散调度逼近算法,在对系统节点进行数据采集任务分配的基础上,研究基于云计算的IAAS层基础设施自动化快速供应的技术方案,对云数据离散分配任务进行评价和估计,描述了云数据采集和特征空间融合架构方法,构建云数据采集和特征空间融合机制,进行融合特征空间构架下的数据离散调度逼近算法改进设计。研究结果表明,该方法实现云数据离散调度的压缩性能很稳定,有效节约了任务执行时间,云数据离散调度逼近的收敛步数较少,收敛性好,展示了较强的实用性和优越性,为云计算的顶层设计PAAS与SAAS提供技术平台支持。
[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.
【作者单位】： 长治学院计算机系;
【基金】：融合架构下基础设施的自动化供应研究(课题基金编号:2013208)
【分类号】：TP308;TP301.6

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1756732