高职院校私有云计算平台搭建刍议

云计算如何落地高职院校,搭建适合自身特点、又节约教育资源的信息化平台是目前各高职院校正在探讨的问题,本文从高职院校校园网络的缺陷、搭建私有云平台的优势入手,探讨以虚拟化构建高职院校私有云平台的构想。     

云计算中多源信息资源平台兼容性路由算法

提出一种基于动态特征K-Means聚类的云计算中多源信息资源平台兼容性路由算法,构建了云计算环境下的多源信息资源通信模型,进行多源信息资源云分析及模型构建,基于动态特征K-Means聚类进行多源信息资源的平台的兼容性特征值挖掘与匹配。仿真结果表明,采用该算法进行云计算环境下的多源信息资源平台兼容路由设计,能提高了云计算平台资源使用效率,降低了CPU负载,节省了计算开销和通信开销,在云平台资源调度等领域就有较高的应用价值。     

一种求解云计算资源优化的改进蝙蝠算法

为了最大限度优化云计算资源分配中的执行速度,平均响应时间和系统利用率,提出一种基于高斯差分变异蝙蝠算法(GDMBA)的云计算资源调度优化方法。首先引入高斯差分变异改进蝙蝠算法,避免蝙蝠个体陷入局部最优,改进后的算法加快了收敛速度,提高了收敛精度,然后采用GDMBA对资源调度进行寻优。仿真实验表明,GDMBA有效提高了算法性能,在云计算的资源调度中有效优化了云计算系统中的资源调度能力,提高了云计算资源的利用率。     

基于Linux的简捷私有云计算平台的设计与实现

通发展云计算产业是加快新疆能源优势向经济优势转换的有效途径,也是新疆抢占战略性新兴产业制高点的重要选择,对于实现新疆跨越式发展和长治久安具有重大的政治意义和深远的战略意义。本文描述了基于Linux的简捷私有云计算平台构建的过程。该软件共有6大核心组件,13个子系统模块,用户可以在目前管理体制下应用该产品构建私有云计算平台,发挥云计算的优势,节省各级部门的软硬件投入,解决因缺乏高水平技术人员制约信息化推进的问题,提高信息的安全和保密性,降低使用成本。该软件的研发在扩展了云计算应用范围的同时为向天山云迁移做好数据准备和技术力量的储备。     

云计算服务平台资源调度人工鱼群算法的随机行为优化

针对标准人工鱼群算法在云计算服务平台资源调度的应用中还存在调度时间长、负载较高等问题。本文提出了一种基于随机行为优化人工鱼群算法的云计算服务平台资源调度模型,首先通过禁忌搜索对人工鱼群行为进行优化,若发现人工鱼群状态已经在禁忌表中,并且有意识地避开这个状态,根据禁忌计算得到新的人工鱼群向量,然后对觅食行为、聚群行为等追尾行为进行自适应随机优化,最后构建云计算服务平台资源调度模型。结果表明,本文提出的基于随机行为优化人工鱼群算法的云计算服务平台资源调度模型资源调度时间更少,负载更小。     

一种基于混沌人工萤火虫算法的云计算资源调度优化

为提高云计算资源的利用率,保持负载平衡,提出一种基于改进混沌萤火虫算法的云计算资源调度模型。建立云计算环境下的资源调度模型,通过人工萤火虫算法个体最优与云计算节点资源分配对应起来,在萤火虫算法中引入混沌算法,通过对个体进行扰动,加快收敛速度,降低局部最优的概率。基于Cloudsim的仿真实验结果表明,该算法能有效避免资源分配的不均衡,缩短任务完成时间,提高系统的整体处理能力。     

基于动态趋势预测蚁群算法的云计算资源调度优化研究

当前,计算机性能日益提高,人们的计算需求也日益增加,在这样的背景下,以往的计算方式已经不能满足人们的计算需求,随着云计算的出现,这一现象才得以缓解,但是就目前而言,云计算也存在许多缺陷与不足,例如资源调度资源占用多且响应速度慢等。本文以此为着眼点,设计了一种以动态趋势预测蚁群算法为基础的云计算资源调度优化研究。这一算法在具体实施过程中运用动态趋势预测以及蚁群算法相加的办法,借助虚拟机迁移实现资源的预留,并可以借助动态趋势预测方法来对数据中心负载变化实现预测,并且通过减小值的调整来实现具体操作。通过实验表明,本文所提出的将动态趋势预测和蚁群算法相结合的算法能够有效的提高数据中心的性能,加强响应速度和计算的精确度。     

基于蚁群算法和蛙跳算法的云计算资源调度算法

针对云计算下的资源分配不足的问题,本文引入蚁群算法和蛙跳算法进行融合,首先提出云计算条件下的资源分配模型,其次,针对蚁群算法的信息素更新慢和算法局部收敛速度快的缺点,引入反馈因子,降低了信息素更新所带来的易产生最优解影响,在蛙跳算法中引入交叉算子和变异算子,增加算法的寻优的能力,最后对两种算法融合下的本文算法进行仿真,Cloud Sim平台表明融合后的算法提高系统处理任务的效率以及云计算资源中的合理调度。     

基于混沌策略的蝙蝠优化算法在云计算资源调度中的研究

资源调度是当前云计算研究的热点,但是云计算中的虚拟节点的资源调度存在效率低,稳定性低的问题。针对这种情况,本文首先建立云计算环境下的资源调度模型,在模型中引入了优化后的蝙蝠算法,优化中引入混沌算法中的立方映射函数,对蝙蝠的个体进行混沌优化,同时缩小了搜索空间,加快了收敛速度。通过在Cloudsim平台上仿真实验表明,该算法在性能上、资源调度效率和任务调度方面都有很大改进,有效提高了云计算系统的资源调度能力。     

基于云计算资源调度的多Agent遗传算法

针对标准遗传算法在云计算资源调度的应用中往往会出现负载不均的问题,本文提出了一种基于云计算资源调度的多Agent遗传算法,首先引入蚁群算法,利用蚂蚁变换方向的影响权重对标准遗传算法的信息素关联进行优化,然后优化了原算法的信息素更新方式,最后利用小生境方法限制种群个体的繁衍,以达到种族多样化的优化。仿真试验结果表明,本文提出的基于云计算资源调度的多Agent遗传算法在CPU利用率和内存利用率上比标准遗传算法具有更优秀的性能。     

基于云计算的客户知识共享资源库平台构建

云计算技术的发展与成熟为跨平台数据资源的共享带来了福音,其强大的计算能力、高存储、低成本特征使得资源的共享变得更加切合实际需求。本文围绕电商企业客户信息管理中存在的问题,阐述基于云计算服务模式的客户知识共享资源库平台的构建思路,从平台的服务模式、资源管理和三层架构模型三方面论述平台的实现过程,详细介绍了平台的主要应用服务内容。最后通过基于该平台的RFM模型应用论证了基于客户知识共享资源库进行精准大数据挖掘的可行性。     

改进的云资源调度自相关匹配数据融合算法

提出一种基于自相关匹配滤波和云间相似程度特征提取的云资源调度数据融合算法。设计了基于云资源调度的云计算海量数据处理平台,构建数据融合预处理模型,在云资源调度系统中,设计自相关匹配滤波器,得到融合特征分簇重构空间,对特征进行模式匹配,得到后置处理滤波器的系统函数,实现了对云资源调度自相关匹配数据融合算法的改进。仿真实验表明,该算法能高精度、高平稳地实现云资源调度数据的融合,对云滴数的要求极低,数据处理效果较好,云资源调度执行任务数、云资源调度总任务完成时间、用户满意度等指标优于传统方法,展示了较好的应用价值。     

一种云计算环境下优化的数字图书馆资源管理与应用平台

为了解决云计算环境下数字图书馆资源管理与应用问题,本文设计了一种云计算环境下优化的数字图书馆资源管理与应用平台。该平台可动态实现虚拟化资源的调度和负载均衡,用户在云计算环境中能够得到较高的虚拟化资源利用效率。     

智能电网中的云计算平台研究

统一坚强智能电网是未来电网发展的趋势,信息技术是其建设和发展的重要支撑,云计算为坚强智能电网下的海量数据处理、分析、存储、管理与计算平台提供了新的技术手段。为了更好地研究和利用云计算构建智能电网中的信息平台,首先对云计算进行了概述,总结了智能电网对信息平台的要求及云计算在智能电网中的应用,并结合已有研究对智能电网下云计算平台研究的新内容进行了讨论分析。     

基于云计算的图书馆信息资源共享系统研究

云计算作为构筑在互联网上的新一代计算模型,具有超强的计算能力和低成本、高安全等特性,将其应用于图书馆信息资源共享领域是未来图书馆的一个发展趋势。本文通过对云计算的优势分析,提出了图书馆基于云计算的信息资源共享系统模型及运行机制。