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多云计算与智能优化 版权信息
- ISBN：9787030759801
- 条形码：9787030759801 ; 978-7-03-075980-1
- 装帧：平装胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
多云计算与智能优化 内容简介
云计算作为当今互联网进一步发展的基础，已上升为国家战略。在多云策略的发展趋势下，面对日趋复杂的软件服务应用和日益丰富的多云计算环境，如何将复杂服务应用及数据分配到多个云上，以获得很优的多云分布与部署方案，是云计算领域面临的新挑战。为此，本书围绕面向多云的选择与优化这个关键问题，提供了系列面向复杂应用的多云选择与优化算法，实现了复杂服务应用及数据在多云上的很优分配。基于项目成果面向互联网金融交易风险防控的需求，构建了电子交易"风控云"平台，在在支付宝、中国工商银行、阳光保险等行业领先企业得到了成功应用。本书内容可以为多云策略的实施提供理论与方法保障，丰富和发展云计算关键技术，促进云计算与大数据产业的创新发展与更好应用。
多云计算与智能优化 目录
目录
前言
第1章 多云计算概述 1
1.1 背景与发展趋势 1
1.2 本书内容组织 3
1.3 本章小结 5
参考文献 5
第2章 基于广义笛卡儿积的云实例选择方法 7
2.1 引言 7
2.2 问题定义及假设 7
2.2.1 数学定义 7
2.2.2 数学假设 9
2.2.3 问题定义 9
2.3 算法描述 9
2.3.1 完全Pareto集合的意义10
2.3.2 完全Pareto集合和解空间的关系10
2.3.3 阶段一：完全Pareto集合生成算法13
2.3.4 阶段二：*优选择方案筛选算法15
2.4 实验及其分析17
2.4.1 实验设置17
2.4.2 实验结果及分析19
2.5 本章小结23
参考文献23
第3章 基于改进遗传算法的云实例选择方法25
3.1 引言25
3.2 问题定义及假设25
3.2.1 数学定义25
3.2.2 数学假设29
3.2.3 问题定义29
3.3 算法描述30
3.3.1 基因表示方式30
3.3.2 适应度函数31
3.3.3 基因操作32
3.3.4 基于改进遗传算法的云实例选择算法36
3.4 实验及其分析37
3.4.1 实验设置37
3.4.2 实验结果及分析38
3.5 本章小结40
参考文献40
第4章 基于k近邻回归算法的云实例价格预测与选择方法42
4.1 引言42
4.2 问题定义42
4.3 算法描述45
4.3.1 距离度量45
4.3.2 k-d树的构建45
4.3.3 k-d树的搜索46
4.3.4 基于kNN的竞价实例价格预测47
4.4 实验及其分析48
4.4.1 实验设置48
4.4.2 实验结果及分析50
4.5 本章小结53
参考文献54
第5章 基于用户需求的数据多云优化存储55
5.1 引言55
5.2 问题定义及模型55
5.3 解决方法58
5.4 实验及其分析62
5.4.1 数据集62
5.4.2 存储模式的变化62
5.4.3 实验结果及分析63
5.5 本章小结65
参考文献65
第6章 多云环境下低成本高可用性的数据优化存储67
6.1 引言67
6.2 云存储场景67
6.3 多云存储的利弊69
6.4 问题定义及模型70
6.4.1 问题描述70
6.4.2 问题定义71
6.5 解决方法72
6.5.1 多目标优化算法72
6.5.2 *优方案确定算法76
6.6 实验及其分析78
6.6.1 实验设置78
6.6.2 算法评估79
6.6.3 实B7贩验结果及分析83
6.7 本章小结87
参考文献87
第7章 多云环境下动态的数据优化存储89
7.1 引言89
7.2 场景示例及分析89
7.2.1 动态的数据访问频率89
7.2.2 异构的云市场90
7.2.3 讨论91
7.3 问题定义及模型91
7.3.1 示意图91
7.3.2 问题定义92
7.3.3 优化问题94
7.4 解决方法94
7.4.1 数据访问频率的预测94
7.4.2 数据优化存储95
7.5 实验及其分析98
7.5.1 实验设置99
7.5.2 算法评估99
7.5.3 实验结果及分析101
7.6 本章小结104
参考文献104
第8章 多云环境下空间众包数据的优化放置106
8.1 引言106
8.2 问题定义107
8.3 模型方法110
8.3.1 数据初始化放置策略110
8.3.2 结合初始放置方案的遗传算法113
8.3.3 复杂性分析114
8.4 实验及其分析115
8.4.1 实验设置115
8.4.2 实验结果及分析116
8.5 本章小结119
参考文献119
第9章 基于免疫机制的工作流优化调度121
9.1 引言121
9.2 调度模型和问题定义122
9.2.1 调度模型122
9.2.2 问题建模123
9.3 基于免疫机制的粒子群优化算法124
9.3.1 粒子群算法概述124
9.3.2 免疫机制概述125
9.3.3 提出的方法125
9.4 实验及其分析129
9.4.1 实验设置129
9.4.2 实验结果及分析130
9.5 本章小结133
参考文献133
第10章 基于集聚系数的工作流切片与优化调度135
10.1 引言135
10.2 示例场景与问题提出136
10.3 用于工作流切片的集聚系数概述137
10.4 基于集聚系数的工作流切片与优化调度框架141
10.5 基于集聚系数的工作流切片142
10.5.1 初步切片142
10.5.2 基于集聚系数的工作流切片144
10.6 基于切片的工作流调度147
10.6.1 基于切片和遗传算法的工作流调度算法148
10.6.2 基于切片和IMPSO 的工作流调度算法150
10.7 实验及其分析151
10.7.1 实验设置151
10.7.2 实验结果及分析152
10.8 本章小结156
参考文献157
彩图
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