摘要：移动边缘计算任务卸载会受到邻近服务器的干扰,导致计算任务难以准确卸载到网络边缘服务器,因此设计基于可行点追踪-连续凸逼近的移动边缘计算任务卸载方法。该方法首先建立移动边缘计算任务的依赖模型,分析移动边缘计算任务的卸载需求。其次,考虑任务卸载时延和卸载能耗,以任务依赖模型为依据,建立任务卸载模型。最后,采用可行点追踪-连续凸逼近,将求解卸载模型的求解问题转变为线性松弛问题,引入迭代过滤函数追踪可行点,避免邻近服务器的干扰,对松弛变量进行连续凸逼近获取任务卸载模型的最优解,实现移动边缘计算任务的卸载。实验结果表明,本文方法负载低、卸载能耗低、卸载精度高。

摘要：提出基于粒子群优化的虚拟机迁移模型(Particle swarm optimization for virtual machine migration model,PSO-VMM)。设计基于多维物理资源约束的能量消耗模型,以能量消耗最小作为粒子群优化的目标函数。在物理主机状态检测和虚拟机选择阶段,利用鲁棒局部归约检测LRR(Local Regression Robust)和最小迁移时间选择MMT(Minimum Migration Time)。在虚拟机放置阶段,将粒子群优化算法应用到大规模的候选迁移虚拟机到物理主机的重新分配。仿真实验结果表明:PSO-VMM迁移策略使得云平台的各类性能指标都得到改善。

摘要：分析中小企业在面临日常分布式系统运维过程中,遇到的维保难和成本高的痛点。基于分布式系统跟踪规范OpenTracing,提出了轻量级的分布式系统日志跟踪设计方案。并根据Spring框架代码开发出设计方案,分别对方案的核心代码逻辑、单元测试、集成测试、性能测试进行详细介绍与分析,证实方案在分布式系统的生产环境的可行性。业界APM产品并非企业的唯一选择,还可以自定义实现低成本低侵入轻量级的分布式跟踪。此方案可支撑中小企IT运维人员快速精准定位分布式系统的异常。

摘要：阐述网络教学系统的可行性与需求,学习资源自适应配置的算法设计,探讨传统教学方法和新型网络教学方法在算法设计与分析课程中的运用。

摘要：资源公平分配问题长期以来都受到重视,为了实现资源的合理公平分配,避免资源分配不公导致资源争夺,本文提出了一个面向公平分配的资源分配模型,并综合考虑人口、资源总量、经济贡献等参数,建立资源分配模型分析资源的公平分配,并基于Python编程语言实现该模型。经实验验证,通过应用本文提出的资源分配模型,可以实现较为公平的分配方案,以达到公平分配资源的目的。

摘要：低能量消耗与物理资源的充分利用是绿色云数据中心构造的两个主要目标,需要采用虚拟机迁移模型来完成优化,为此提出了融合虚拟机选择和放置的虚拟机迁移模型INTER-VMM(Interrelation approach in virtual machine migration)。INTER-VMM设计了云数据中心的基于多维物理资源约束的能量消耗模型,是一种将主机负载检测、虚拟机选择及放置结合起来考虑的虚拟机迁移策略。在虚拟机选择中采用HPS(High CPU utilization selection)选择法,选择超负载物理主机上CPU利用率最高的一个虚拟机,让其进入候选迁移虚拟机列表中。在虚拟机放置中采用空间感知分配(Space aware placement,SAP)放置法,考虑了充分利用物理主机空余空间使用效率的方法。仿真结果表明,INTER-VMM比近几年来常见的虚拟机迁移策略具有更好的性能指标,对云服务提供商具有很好的参考价值。

摘要：如何将云客户端的大量虚拟机均匀的分配到云数据中心的物理主机上执行是一个关键问题.提出了贪心算法优化云数据中心的虚拟机分配策略,首先设计一个用于企业的云数据中心的工作场景,该场景包括三层云计算系统结构,包括用户层、云服务提供者层和云数据中心集合层.用户层用来生成虚拟机的请求集;云服务提供者层通过经典的装箱问题算法完成用户层的大量的虚拟机请求集到底层的云数据中心的分配.然后建立虚拟机分配过程中各种约束因素的数学模型;最后利用贪心算法优化云数据中心之间的虚拟机分配.利用某个企业的大数据中心作为云端测试环境,测试结果表明,经典的最好适应算法Best-Fit-Algorithm具有比较的虚拟机分配效果,云平台的能量消耗比较少,该实验结果对于其他企业构造云数据中心有比较好参考价值.

摘要：随着网络技术的飞速发展和高校课程改革的推进,具有短小精悍、主题突出、交互性强等特点的微课开始席卷我国的教育领域,越来越多的一线教育工作者也开始利用微课来丰富课堂资源。本文选择了以计算机应用基础课程中的“五层协议的网络体系结构”微课内容为例,基于微课、思维导向特点和学习者的特点,对思维导向型微课的教学设计模式进行了探究。为一线教师更好地设计和开发思维导向型微课提供借鉴与帮助。

摘要：课程远程教学是互联网发展下的产物,随着Web的发展,远程教学已经逐渐成为主流的教学方式,因此需要基于Web设计防火墙课程远程教学系统。硬件部分设计了***数据连接器、通用网关接口以及验证过滤器;软件部分描述了防火墙课程的远程教学功能,基于Web构建远程教学模型,设计远程教学平台功能模块和数据库。经过系统测试,结果表明设计的远程教学系统性能良好、运行稳定,有一定的应用价值。

摘要：针对容器云平台默认的资源调度方式效率低等多种问题,引入改进细菌觅食算法,设计了一种新的容器云多维资源均衡调度方法.通过增加优选调度流程的方式对容器云平台调度方式进行优化,以此构建容器云多维资源调度模型,采用改进的细菌觅食算法优化求解资源调度模型,得到最优解,使得资源利用更充分、资源调度更均衡.实验结果表明,该方法的收敛速度更快,任务完成时间更短,负载均衡度更高,可以提高容器云多维资源调度过程中的集群资源利用率,保证调度负载均衡性.