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面向雲-邊協同計算的資源管理技術

作者：陳星//林兵//陳哲毅|責編:曾珊//李曄
出版社：清華大學
ISBN：9787302625551

出版日期：2023/07/01
裝幀：平裝
頁數：448

人民幣：RMB 129 元售價：元

內容大鋼

本書共4章，系統論述雲-邊協同計算中資源管理技術。第1章概述了本書的研究背景與意義、國內外研究現狀以及主要內容和結構安排；第2章介紹了面向雲-邊協同計算的資源管理使能機制；第3章介紹了面向雲計算的資源自適應管理方法；第4章介紹了面向雲-邊協同計算的資源自適應管理方法。
本書適合雲計算資源管理方向相關研究人員作為參考用書。

作者介紹

陳星//林兵//陳哲毅|責編:曾珊//李曄

第1章  概述
  1.1  研究背景與意義
  1.2  國內外研究現狀
    1.2.1  雲計算
    1.2.2  雲-邊協同計算
    1.2.3  資源自適應管理
  1.3  主要內容和結構安排
第2章  面向雲-邊協同計算的資源管理使能機制
  2.1  基於運行時軟體體系結構模型的混合雲平台管理方法
    2.1.1  引言
    2.1.2  相關工作
    2.1.3  方法概覽
    2.1.4  雲計算平台運行時模型的構造方法
    2.1.5  雲平台軟體體系結構的統一模型
    2.1.6  統一模型到單一雲平台運行時模型的映射方法
    2.1.7  實驗與評估
    2.1.8  總結
  2.2  基於成本估算的Android應用計算卸載方法
    2.2.1  引言
    2.2.2  相關工作
    2.2.3  方法概覽
    2.2.4  計算遷移在線決策方法建模
    2.2.5  決策模型
    2.2.6  實驗與評估
    2.2.7  總結
  2.3  基於情境感知的移動雲計算環境下的計算卸載方法
    2.3.1  引言
    2.3.2  相關工作
    2.3.3  方法概覽
    2.3.4  計算遷移設計模式
    2.3.5  評估模型
    2.3.6  實驗與評估
    2.3.7  總結
  2.4  移動邊緣環境下面向Android應用的計算卸載方法
    2.4.1  引言
    2.4.2  相關工作
    2.4.3  方法概覽
    2.4.4  計算遷移的設計模式
    2.4.5  計算遷移的評估模型
    2.4.6  計算遷移自適應中間件的實現
    2.4.7  實驗與評估
    2.4.8  總結
  2.5  移動邊緣環境下面向DNN應用的計算卸載方法
    2.5.1  引言
    2.5.2  相關工作
    2.5.3  方法概覽
    2.5.4  卸載機制的設計模式
    2.5.5  卸載方案的評估模型
    2.5.6  實驗與評估
    2.5.7  總結

第3章  面向雲計算的資源自適應管理方法
  3.1  基於機器學習的雲軟體服務資源分配方法
    3.1.1  引言
    3.1.2  相關工作
    3.1.3  問題模型
    3.1.4  基於機器學習的資源分配方法
    3.1.5  基於機器學習和自校正的資源分配方法
    3.1.6  實驗與評估
    3.1.7  總結
  3.2  基於迭代QoS模型的雲軟體服務資源自適應管理框架
    3.2.1  引言
    3.2.2  相關工作
    3.2.3  雲軟體服務資源管理問題形式化
    3.2.4  基於迭代QoS模型的資源自適應管理方法
    3.2.5  實驗與評估
    3.2.6  總結
  3.3  基於預測反饋控制和強化學習的雲軟體服務資源分配方法
    3.3.1  引言
    3.3.2  相關工作
    3.3.3  雲軟體服務資源管理問題形式化
    3.3.4  基於簡單DQN的資源分配預測方法
    3.3.5  基於強化學習的預測反饋控制方法
    3.3.6  實驗與評估
    3.3.7  總結
  3.4  面向負載-時間窗口的雲軟體服務資源分配方法
    3.4.1  引言
    3.4.2  相關工作
    3.4.3  問題模型
    3.4.4  演算法
    3.4.5  實驗與評估
    3.4.6  總結
  3.5  混合雲環境下代價驅動的工作流應用任務調度方法
    3.5.1  引言
    3.5.2  相關工作
    3.5.3  問題模型
    3.5.4  pre_CSPCPM調度演算法
    3.5.5  實驗與評估
    3.5.6  總結
  3.6  混合雲環境下代價驅動的大數據應用任務調度方法
    3.6.1  引言
    3.6.2  相關工作
    3.6.3  相關演算法
    3.6.4  ADPSOGA調度演算法
    3.6.5  實驗與評估
    3.6.6  總結
  3.7  混合雲環境下資源利用率和代價雙目標驅動的工作流應用任務調度方法
    3.7.1  引言
    3.7.2  相關工作
    3.7.3  問題模型
    3.7.4  OWSA2CI調度演算法

    3.7.5  實驗與評估
    3.7.6  總結
  3.8  混合雲環境下代價驅動的多工作流應用在線任務調度方法
    3.8.1  引言
    3.8.2  相關工作
    3.8.3  問題模型
    3.8.4  OMLFHP調度演算法
    3.8.5  實驗與評估
    3.8.6  總結
第4章  面向雲-邊協同計算的資源自適應管理方法
  4.1  雲-邊協同環境下時間驅動的工作流應用數據布局方法
    4.1.1  引言
    4.1.2  相關工作
    4.1.3  問題模型
    4.1.4  演算法
    4.1.5  實驗與評估
    4.1.6  總結
  4.2  雲-邊協同環境下代價驅動的工作流應用任務調度方法
    4.2.1  引言
    4.2.2  相關工作
    4.2.3  問題模型
    4.2.4  相關演算法
    4.2.5  實驗與評估
    4.2.6  總結
  4.3  雲-邊端協同環境下代價驅動的DNN應用計算卸載任務調度方法
    4.3.1  引言
    4.3.2  相關概念與關鍵技術
    4.3.3  DNN應用計算遷移問題定義
    4.3.4  面向成本優化的DNN應用計算遷移決策技術
    4.3.5  面向能耗優化的DNN應用計算遷移決策技術
    4.3.6  實驗與評估
    4.3.7  總結
  4.4  移動邊緣環境下基於預測反饋控制和強化學習的多邊緣協同負載均衡方法
    4.4.1  引言
    4.4.2  相關工作
    4.4.3  問題模型
    4.4.4  相關演算法
    4.4.5  實驗與評估
    4.4.6  總結
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