計算資源
- 高校教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型之超算中心建設(shè)路徑研究
幾年，高校對計算資源的需求飛速增長，部分高校的高性能計算資源無法滿足各學(xué)科日益增長的高性能計算需求，且存在重復(fù)建設(shè)、計算資源分散、運維復(fù)雜、安全隱患多等問題。本文深入地剖析了部分高校高性能計算資源的現(xiàn)狀及存在的問題，并探討了解決方案與實現(xiàn)路徑，旨在有效配置科技力量和創(chuàng)新資源，高效地為學(xué)校教學(xué)科研和人才培養(yǎng)做好服務(wù)支撐。一、引言超級計算機被譽為科技創(chuàng)新的“發(fā)動機”。作為新時代的國之重器，超級計算機已廣泛應(yīng)用于大氣海洋環(huán)境、數(shù)值風(fēng)洞、醫(yī)學(xué)信息、基因組學(xué)、藥學(xué)、
中國信息化 2023年5期2023-06-03
- 基于Prometheus 的云計算資源全鏈路監(jiān)控系統(tǒng)
的復(fù)雜性，云計算資源必須經(jīng)過平臺主機的集中調(diào)度才能傳輸至下級應(yīng)用設(shè)備之中。為適應(yīng)上述應(yīng)用需求，傳統(tǒng)云端網(wǎng)絡(luò)型監(jiān)控系統(tǒng)借助OpenStack 組件，在虛擬機上布設(shè)與資源對象相關(guān)的服務(wù)器節(jié)點，再利用Ceilometer 模塊對所收集到的數(shù)據(jù)信息文件進(jìn)行針對性分析。然而，該系統(tǒng)在單位時間內(nèi)的動態(tài)資源統(tǒng)籌能力有限，并不能實現(xiàn)對云計算主機的全面監(jiān)控與管理。為解決此問題，設(shè)計基于Prometheus的云計算資源全鏈路監(jiān)控系統(tǒng)，在滿足云資源數(shù)據(jù)收集需求的同時，完善Pro
電子設(shè)計工程 2023年2期2023-01-30
- 分布式算法對工業(yè)機器人視覺伺服圖像處理系統(tǒng)的影響
人提供的本地計算資源無法滿足實時處理信息密集型圖像的需求，因此為視覺伺服系統(tǒng)提供更強大的圖像處理能力成為解決這一問題的可靠思路。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，云計算為工業(yè)機器人提供了強大的計算服務(wù)，解決了工業(yè)機器人資源受限的難題。然而，具有遠(yuǎn)程部署屬性的云服務(wù)器無法滿足延時敏感任務(wù)的實時性要求，同時增加了通信網(wǎng)絡(luò)的壓力，導(dǎo)致了更高的網(wǎng)絡(luò)延時，無法從根本上解決上述視覺伺服圖像中高速視頻流圖像處理過程的瓶頸問題，針對該問題，一種新型計算資源——“霧計算”被提出[8,9
機電工程技術(shù) 2022年12期2023-01-10
- 基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的云計算資源預(yù)測研究
術(shù)的應(yīng)用隨著計算資源需求量的提升而逐漸普及[1]，該技術(shù)以分布式并行計算、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡、網(wǎng)格計算、網(wǎng)絡(luò)存儲等技術(shù)為核心[2]，通過云計算平臺控制不同硬件設(shè)備協(xié)同運行，完成資源調(diào)度、業(yè)務(wù)訪問與數(shù)據(jù)存儲等功能，提升硬件設(shè)備工作效率[3]。作為資源調(diào)度的基礎(chǔ)，云計算資源負(fù)載的預(yù)測領(lǐng)域云計算資源研究的主要內(nèi)容之一[4]。針對當(dāng)前普遍使用的基于鯨魚算法等云計算資源負(fù)載預(yù)測方法不能有效體現(xiàn)負(fù)載動態(tài)波動情況等問題[5]，研究基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的云計算資源預(yù)測方法，利用混
計算機仿真 2022年10期2022-11-29
- 物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算資源分層部署建模仿真
方面的不足。計算資源部署是邊緣網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)，根據(jù)不同的服務(wù)分布、服務(wù)需求、運營商的實際網(wǎng)路情況，為每個接入點合理分配計算資源。但由于網(wǎng)絡(luò)終端的任務(wù)請求數(shù)量隨時變化，硬件計算資源卻不隨時間變化，容易導(dǎo)致接入點資源過?；虿蛔?，使得網(wǎng)絡(luò)部署成本或時延增加，因此，研究邊緣計算資源部署問題，確定計算資源的部署位置和部署數(shù)量，同時滿足運營商經(jīng)濟效益和用戶體驗需求，具有重要意義。當(dāng)前，邊緣計算資源部署相關(guān)研究已取得較大進(jìn)展，先確定物聯(lián)網(wǎng)的邊緣部署節(jié)點，根據(jù)無線信道質(zhì)量
計算機仿真 2022年9期2022-10-25
- 移動邊緣計算分布式保護(hù)業(yè)務(wù)部署算法
時間t內(nèi)可用計算資源為N個單位；(2) 完成所有業(yè)務(wù)可用的總時隙為T；(3) 每個MEC分布式專用保護(hù)業(yè)務(wù)選擇最近的m個MEC服務(wù)器部署；(4) 本文中采用最短路由算法選出最近的m個MEC服務(wù)器；(5) 單個業(yè)務(wù)的時延為所有子業(yè)務(wù)和保護(hù)子業(yè)務(wù)完成的最大時延。圖1所示為一個MEC分布式專用保護(hù)業(yè)務(wù)部署的實例。假設(shè)每個時隙下，每個MEC服務(wù)器可用計算資源為3個單位。業(yè)務(wù)u的子業(yè)務(wù)S1(3個單位)、S2(5個單位)、S3(4個單位)和S4(4個單位)已分別部署到
光通信研究 2022年5期2022-10-19
- 基于D2D通信技術(shù)的邊緣計算框架研究
但有限的基站計算資源并不足以支持其覆蓋范圍內(nèi)的所有移動設(shè)備。而且，如果邊緣計算仍然使用蜂窩網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信，那么稀缺的頻譜資源無法保證通信所需的帶寬，從而影響網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能。對此，結(jié)合設(shè)備到設(shè)備(Device-to-Device，D2D)通信技術(shù)，將部分計算任務(wù)卸載到相鄰的移動設(shè)備，能有效提高移動計算系統(tǒng)的能效和延遲性能。D2D通信技術(shù)允許設(shè)備之間可以通過復(fù)用資源直接通信，從而避免了由于頻譜資源稀缺帶來的網(wǎng)絡(luò)性能下降問題[10]。有研究者通過D2D鏈接將任務(wù)卸
蚌埠學(xué)院學(xué)報 2022年5期2022-09-13
- 6G通算融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
樣性的分布式計算資源的高效使用，例如部署于通信網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的邊緣計算來降低端到端時延和提升業(yè)務(wù)體驗等，已成為業(yè)界關(guān)注熱點[1-3]。多樣性計算資源、通算融合等成為業(yè)界重要技術(shù)趨勢。當(dāng)前，業(yè)界已經(jīng)發(fā)表了近百篇的6G白皮書，對6G時代的愿景、新興業(yè)務(wù)場景、技術(shù)需求等進(jìn)行了廣泛、深入的分析。其中，通過設(shè)計6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)原生地支持通信與計算的深度融合，以更好地實現(xiàn)各項6G網(wǎng)絡(luò)新能力(如內(nèi)生智能、泛在感知)和新業(yè)務(wù)(如沉浸式XR、數(shù)字孿生、云宇宙等)，從而進(jìn)一步實現(xiàn)6G智能
無線電通信技術(shù) 2022年4期2022-07-18
- 基于改進(jìn)蟻群優(yōu)化算法的云計算資源調(diào)度
]。為研究云計算資源調(diào)度問題，許多學(xué)者對此進(jìn)行研究。如黃偉建等[4]研究了基于混沌貓群算法的云計算多目標(biāo)任務(wù)調(diào)度，李衛(wèi)星[5]研究基于改進(jìn)共生優(yōu)化算法的云計算資源調(diào)度優(yōu)化,但當(dāng)資源量增大時，依然存在難以調(diào)度等問題。蟻群優(yōu)化算法來源于自然界螞蟻覓食時，找到食物源至蟻穴的最短路徑[6]。每只螞蟻在尋找食物時，為了防止迷路，在爬行過程中會將一種化學(xué)物質(zhì)信息素(Pheromone)釋放在路徑上[7]，使得其爬行范圍可以被其他螞蟻感知到。當(dāng)同一路徑上走過的螞蟻逐漸增
微型電腦應(yīng)用 2022年2期2022-02-25
- 智慧云平臺計算資源測算的實踐與應(yīng)用
——以某市智慧綠道為例
因此，對平臺計算資源的測算是合理規(guī)劃、準(zhǔn)確配置和正確選型設(shè)備及硬件設(shè)備投資測算的核心。本文以某市智慧綠道為例，結(jié)合項目特性，在對各個智慧應(yīng)用子系統(tǒng)業(yè)務(wù)規(guī)模分析的基礎(chǔ)上，基于TPC-C基準(zhǔn)測試的服務(wù)器性能需求計算模型，測算智慧綠道應(yīng)用系統(tǒng)的計算資源需求，為項目的實施規(guī)模、硬件架構(gòu)、硬件選型及投資測算提供有力支持。2 智慧綠道云資源架構(gòu)某市智慧綠道項目為“一主六次”的綠道體系，規(guī)劃接入物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用設(shè)備六十余萬臺，橫跨城市多個區(qū)域，社會影響力較大。結(jié)合該項目特點及
智能建筑與智慧城市 2022年1期2022-02-10
- 基于區(qū)塊鏈技術(shù)的邊緣計算資源最優(yōu)分配方法
目前關(guān)于邊緣計算資源分配問題，已有不少相關(guān)研究成果，如文獻(xiàn)[2]提出移動邊緣計算中的聯(lián)合優(yōu)化遷移決策和資源分配方法，該方法可實現(xiàn)邊緣計算資源分配，但是分配耗時較多。本文針對邊緣計算資源最優(yōu)分配問題進(jìn)行深入研究，提出基于區(qū)塊鏈技術(shù)的邊緣計算資源最優(yōu)分配方法。安全問題屬于邊緣計算中存在的核心問題之一，因為邊緣計算的層次架構(gòu)里使用很多異構(gòu)終端設(shè)備服務(wù)于用戶，所以此類設(shè)備會存在惡意行為[3]。在此條件下，區(qū)塊鏈技術(shù)可以在邊緣計算底層零碎的設(shè)備網(wǎng)絡(luò)里建立不能篡改的賬
現(xiàn)代電子技術(shù) 2021年23期2021-12-14
- 基于改進(jìn)的灰狼算法在云計算資源調(diào)度中的研究
子群算法對云計算資源進(jìn)行優(yōu)化，提高了資源利用效率；文獻(xiàn)[ 3]的布谷鳥算法能夠快速找到云計算資源調(diào)度的最佳方案。本文在總結(jié)智能算法應(yīng)用于云資源調(diào)度基礎(chǔ)之上，提出了改進(jìn)灰狼算法在云計算資源調(diào)度中的應(yīng)用。1 灰狼算法的關(guān)鍵操作灰狼算法是通過模擬大自然狼群搜捕獵物的一種智能優(yōu)化算法[4]。狼群在捕獵過程中有著森嚴(yán)的等級制度，它們的社會等級分為四層，分別為α，β，δ，ω。α為狼群的首領(lǐng)，β狼和δ狼負(fù)責(zé)協(xié)助α狼進(jìn)行捕獵，剩余ω狼處于最下層。1.1 包圍狼群狩獵時首先
電子元器件與信息技術(shù) 2021年8期2021-12-13
- 鐵路物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的邊緣計算技術(shù)研究
聯(lián)網(wǎng)、鐵路、計算資源、邊緣計算1緒論當(dāng)前我國鐵路運輸行業(yè)飛速發(fā)展，鐵路重載運輸?shù)膬?yōu)點包括效率高、運能大、運輸成本低等，因而在世界各國引起了的廣泛關(guān)注，大宗貨物的運輸也因重載鐵路的出現(xiàn)而更加經(jīng)濟便利。隨著全球新一輪產(chǎn)業(yè)革命及科技革命的興起，智慧化重載鐵路已經(jīng)成為未來發(fā)展的一個方向。計算機技術(shù)、通信技術(shù)和傳感器技術(shù)的不斷進(jìn)步，帶動了鐵路運輸逐步走向智能化。鐵路沿線和站點分布了越來越多的攝像頭智能傳感器等。隨著這些信息采集設(shè)備的增加，控制要求、通信要求也在不斷提
科學(xué)與生活 2021年25期2021-12-02
- 基于模糊規(guī)劃理論的云計算資源調(diào)度研究
規(guī)劃理論的云計算資源調(diào)度，不僅能夠保證互聯(lián)網(wǎng)信息環(huán)境的安全性、可靠性；還能夠基于云計算資源的統(tǒng)一分配、管理，提高云計算服務(wù)器資源的利用率。1 基于模糊規(guī)劃理論的云計算資源調(diào)度研究1.1 確定云計算資源調(diào)度優(yōu)先級在云計算技術(shù)的服務(wù)應(yīng)用過程中，其資源數(shù)據(jù)存在一定數(shù)量的輕量級任務(wù)。因此，為了提高云環(huán)境下調(diào)度資源與服務(wù)請求的匹配度，需要對云計算平臺中的等待時間、傳輸時間以及調(diào)度時間進(jìn)行調(diào)整[4]。通過細(xì)粒度任務(wù)的請求方式，以云計算資源分組為前提，整合云計算資源調(diào)度
科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2021年18期2021-06-23
- 機器學(xué)習(xí)云平臺應(yīng)具備的功能
使用非常多的計算資源，如果已經(jīng)投資了大規(guī)模的計算資源，可以在本地完成所有這些工作。但是，你會發(fā)現(xiàn)這些計算資源在許多時間處于非使用狀態(tài)，如果在云平臺中進(jìn)行上述活動，則可能更具成本效益。大多數(shù)云提供商投入大量精力來構(gòu)建機器學(xué)習(xí)平臺，以支持整個機器學(xué)習(xí)生命周期。那么，每個端到端機器學(xué)習(xí)平臺應(yīng)提供哪些功能呢？訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型準(zhǔn)備好大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)之后，當(dāng)然不希望遷移這些數(shù)據(jù)，因為這個過程通常需要花費非常多時間，意味著在這段時間內(nèi)什么事也不能做。對于大型數(shù)據(jù)集，理想的情況
計算機與網(wǎng)絡(luò) 2020年19期2020-12-04
- 淺談信息產(chǎn)業(yè)新技術(shù)
并大大提高了計算資源的利用效率，給人類社會帶來了巨大的便利。關(guān)鍵詞：云計算;獲取;處理;共享信息;計算資源在當(dāng)今社會，云計算這一概念已經(jīng)深入人心，它已經(jīng)是信息時代的支柱產(chǎn)業(yè)之一，不得不說云計算對今后的經(jīng)濟和社會的發(fā)展有巨大的作用。當(dāng)年市值只有蘋果公司的1/5的亞馬遜一度成為世界上的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，微軟也再次達(dá)到浪潮巔峰，他們所依靠的都是云計算，所以，云計算具有的潛能是巨大的。一，云計算的起源隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，Wi-Fi技術(shù)的普及，人們上網(wǎng)已經(jīng)是非常方便
科學(xué)與財富 2020年6期2020-05-19
- 基于BPNN-LSTM組合模型的云計算資源負(fù)荷預(yù)測
言云計算對于計算資源的公共化和開放化具有重要意義，但偏低的利用率一直是云計算資源管理方面的難題。研究顯示，目前，各類云計算資源利用率不足50%，大量計算資源處于閑置狀態(tài)[1]。而維持較多云計算資源的正常運轉(zhuǎn)一方面需要消耗大量電力資源，另一方面基礎(chǔ)設(shè)施的管理和維護(hù)也會產(chǎn)生較高的人力資源成本。云計算資源偏低的利用率已然造成了社會資源的巨大浪費。提升云計算資源利用率的有效方法是對資源的負(fù)荷量進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測，通過解析云計算資源使用狀況的歷史數(shù)據(jù)，探尋負(fù)荷量變化的內(nèi)在
北京郵電大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版） 2020年1期2020-03-16
- 改進(jìn)快速稀疏算法的云計算資源負(fù)載均衡
用中，由于云計算資源不僅數(shù)量有限，而且十分寶貴，但是用戶的任務(wù)規(guī)模比較大，如何合理地將云計算資源分配給用戶任務(wù)、同時保證云計算資源負(fù)載均衡十分關(guān)鍵[3]。針對云計算資源負(fù)載均衡問題，全世界各地的研究人員以及高校進(jìn)行了廣泛的研究，出現(xiàn)了許多類型的云計算資源負(fù)載均衡方法[4]。云計算資源負(fù)載均衡方法可以劃分為兩種類型，一類是傳統(tǒng)方法，一類是現(xiàn)代方法，傳統(tǒng)方法主要包括模糊聚類分析算法的云計算資源負(fù)載均衡方法、窮舉式搜索算法的云計算資源負(fù)載均衡方法，當(dāng)云計算資源負(fù)
微型電腦應(yīng)用 2019年10期2019-10-23
- 基于云自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法和隨機森林回歸(CAPSO-RFR)的負(fù)載均衡預(yù)測
)0 引言云計算資源負(fù)載均衡預(yù)測的預(yù)測精度直接影響云計算系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量、安全性和經(jīng)濟性，其是云計算系統(tǒng)平臺規(guī)劃的重要構(gòu)成部分[1]。根據(jù)歷史負(fù)載數(shù)據(jù)，建立云計算資源負(fù)載之間的定量關(guān)系，從而實現(xiàn)云計算資源負(fù)載的預(yù)測，為云計算資源的規(guī)劃、調(diào)度以及云計算平臺的性能優(yōu)化提供決策依據(jù)。由于云計算數(shù)據(jù)量的幾何級數(shù)倍增以及其復(fù)雜性和非線性，傳統(tǒng)的ARMA模型、ARIMA模型和FARIMA模型[2]已經(jīng)無法保證云計算資源負(fù)載預(yù)測的精度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然適合非線性資源負(fù)載預(yù)測，
微型電腦應(yīng)用 2019年10期2019-10-23
- 考慮計算資源容量的云服務(wù)壟斷定價研究
廠商)將各類計算資源(如：網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲能力及應(yīng)用軟件等)進(jìn)行虛擬化處理，形成可動態(tài)配置的共享資源池，進(jìn)而運用市場機制向客戶銷售，客戶通過向廠商訂閱獲得計算資源使用權(quán)，利用各類客戶端對所訂閱資源進(jìn)行訪問。云服務(wù)模式采用基于訂閱的訪問許可，許可有效期通常較短(如按月、季度、年)，客戶需要向廠商按期訂閱并支付訂閱費，這與傳統(tǒng)的購買軟件產(chǎn)品取得永久使用權(quán)的模式有顯著區(qū)別[3-4]?，F(xiàn)實中，廠商出于對市場戰(zhàn)略及盈利需要，常常對訂閱價格進(jìn)行調(diào)整。顯然，如何確定訂
中國管理科學(xué) 2019年8期2019-09-04
- 計算受限控制系統(tǒng)的一種全資源預(yù)測控制方法
的設(shè)備間共享計算資源,使得對某特定的控制系統(tǒng)而言,其控制器的可用計算資源成為有限時變且不可預(yù)測[15?16].傳統(tǒng)控制系統(tǒng)的可用計算資源很少有不可預(yù)測的特點.因為傳統(tǒng)控制系統(tǒng)往往不存在大量設(shè)備的互聯(lián),從而在系統(tǒng)邊界上是封閉的,即控制系統(tǒng)的各個組件對該系統(tǒng)是私有的.因此,即便計算資源有限時變,這一變化特點在控制系統(tǒng)的范疇內(nèi)也往往是事先預(yù)知的.而對已知的時變資源的分配可以采用各種資源調(diào)度的算法進(jìn)行有效處理[17－19].在本文研究的問題中,對于提供計算能力的設(shè)
自動化學(xué)報 2019年4期2019-06-22
- 集中式蜂窩網(wǎng)架構(gòu)下計算資源分配算法研究*
集中式部署的計算資源池為移動用戶業(yè)務(wù)提供計算資源需求，因此，如何對集中式的計算資源進(jìn)行高效的動態(tài)分配是當(dāng)前研究的重點。目前，大規(guī)模集中式的處理資源的分配算法研究主要集中在計算機領(lǐng)域云計算環(huán)境下。在云計算領(lǐng)域中，大量的研究將處理資源的分配歸納為虛擬機的放置問題[4][5]，并引入裝箱問題的建模方式對其進(jìn)行求解。由于并未結(jié)合通信接入網(wǎng)的特點如用戶，業(yè)務(wù)等，因此不具有典型的參考意義。針對上述問題，本文將結(jié)合移動通信接入網(wǎng)特性，對基于通用處理器的集中式蜂窩網(wǎng)架構(gòu)下
廣東通信技術(shù) 2019年1期2019-02-26
- 移動通信網(wǎng)絡(luò)切片的資源聯(lián)合優(yōu)化研究
特點：① 在計算資源充足的情況下，研究帶寬資源的分配[5、6]；② 在需求確定的情況下，研究資源分配問題[7]。然而，具有不同帶寬的切片對底層的計算資源的消耗是不同的，同時不同周期的用戶需求（本文中主要集中于用戶數(shù)）是不同且隨機的。因此，在引入帶寬資源和計算資源之間的關(guān)系式，以及考慮隨機需求的情況下，本文將切片間的資源準(zhǔn)備與分配建立成兩階段隨機非線性規(guī)劃問題，并給出了求解最優(yōu)資源準(zhǔn)備與分配的算法。2 智能切片的資源聯(lián)合優(yōu)化模型2.1 模型建立在隨機服務(wù)需求
廣東通信技術(shù) 2019年11期2019-02-13
- 相對最小執(zhí)行時間方差的云計算任務(wù)調(diào)度算法
分布到由大量計算資源構(gòu)成的資源池中，在計算完成后將結(jié)果返回給用戶。由于云計算具有計算能力強、價格低廉、使用簡單等特點，使得云計算用戶的數(shù)量迅速增加，同時也使計算任務(wù)數(shù)量與日劇增。如果對數(shù)量龐大的任務(wù)調(diào)度不合理，將導(dǎo)致完成任務(wù)的時間長以及計算資源的浪費。針對任務(wù)調(diào)度屬于NP難[2]的問題，且任務(wù)數(shù)量龐大時不能通過暴力求解得到最早的任務(wù)最早完成時間和負(fù)載最均衡[3]策略，研究如何合理調(diào)度云計算任務(wù)，以達(dá)到較好的最早完成時間和負(fù)載均衡，是具有重要意義的。目前，針
計算機技術(shù)與發(fā)展 2018年7期2018-07-25
- 云計算資源池在電力信息化中的應(yīng)用
隨著發(fā)展，云計算資源池的概念興起。本文對云計算資源池做簡要的介紹，針對云計算資源池在電力信息化中的應(yīng)用進(jìn)行探討。隨著云計算概念的到來，信息技術(shù)行業(yè)受到了較大的沖擊，云計算在企業(yè)私有云環(huán)境的影響下落地也成為了企業(yè)共同面對的難題。隨著發(fā)展，云計算資源池逐步成為了第一個能在企業(yè)私有云環(huán)境中完整落地的新型應(yīng)用方式。電力企業(yè)的主要業(yè)務(wù)是建設(shè)運營電網(wǎng)，保證電力供應(yīng)的安全化、經(jīng)濟化、清潔化、可持續(xù)化，發(fā)展方向日益趨向于標(biāo)準(zhǔn)化、集團(tuán)化以及產(chǎn)業(yè)化。集團(tuán)化要求企業(yè)在生產(chǎn)、銷售
電子世界 2018年22期2018-04-16
- 一種作業(yè)調(diào)度和計算資源動態(tài)分配方法
摘要首先概述計算資源分配和作業(yè)調(diào)度技術(shù)現(xiàn)狀，然后以當(dāng)前作業(yè)調(diào)度事務(wù)特點為基礎(chǔ)，為了解決現(xiàn)有作業(yè)調(diào)度方法中計算資源劃分不靈活、使用效率低等問題，提出了一種計算資源動態(tài)分配方法;另外，充分了考慮任務(wù)的類型或關(guān)系等因素，提出了一種基于業(yè)務(wù)信息判斷的作業(yè)調(diào)度方法，該方法能夠避免優(yōu)先級低的作業(yè)不能及時調(diào)度的問題。通過具體測試驗證，該方法對基于高性能計算集群的各種應(yīng)用有很大的參考作用。【關(guān)鍵詞】計算資源 作業(yè)調(diào)度 動態(tài)分配1 研究背景隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，計算機系統(tǒng)
電子技術(shù)與軟件工程 2018年16期2018-02-26
- 基于Wi-Fi與Web的云計算資源調(diào)度算法研究
與Web的云計算資源調(diào)度算法研究羅慧蘭(廣東生態(tài)工程職業(yè)學(xué)院 經(jīng)濟貿(mào)易系，廣州 510520)為縮短云計算執(zhí)行時間，改善云計算性能，在一定程度上加強云計算資源節(jié)點完成任務(wù)成功率，需要對云計算資源進(jìn)行調(diào)度;當(dāng)前的云計算資源調(diào)度算法在進(jìn)行調(diào)度時，通過選擇合適的調(diào)度參數(shù)并利用CloudSim仿真工具，完成對云計算資源的調(diào)度;該算法在運行時無法有效地進(jìn)行平衡負(fù)載，導(dǎo)致云計算資源調(diào)度的均衡性能較差，存在云計算資源調(diào)度結(jié)果誤差大的問題;為此，提出一種基于Wi-Fi與W
計算機測量與控制 2017年12期2018-01-05
- 基于用戶行為特征的云計算資源分配策略研究
行為特征的云計算資源分配策略研究王無恙 山東青島職業(yè)技術(shù)學(xué)院云計算作為現(xiàn)代化一種計算模式，具有自助服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)接收、快速的服務(wù)完美的質(zhì)量等特點。云計算能夠充分的提高資源與業(yè)務(wù)之間的適用性。但從用戶的角度來講，云計算資源的一切特點都是商業(yè)價值的核心。云計算資源分布集中在來源資源質(zhì)量性強，提出一個試用于用戶行為特征的云計算資源，利用云計算資源質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量等特征進(jìn)行資源評價。用戶行為 云計算資源 分配策略1 云計算資源的功能云計算資源的功能的基礎(chǔ)是接收來自云計算
數(shù)碼世界 2017年11期2017-12-28
- 耦合分布式系統(tǒng)多任務(wù)動態(tài)調(diào)度算法
獨自占用某臺計算資源，導(dǎo)致其他計算模塊無法調(diào)度到該計算資源的情況，提出了一種動態(tài)任務(wù)分配的調(diào)度算法。該算法能夠根據(jù)計算任務(wù)的調(diào)度要求和計算資源的運行狀態(tài)，動態(tài)進(jìn)行任務(wù)分配，使計算能力強的計算資源能夠運行更多的計算模塊，從而實現(xiàn)多計算任務(wù)調(diào)度，使多個符合調(diào)度要求的計算任務(wù)同時處于運行狀態(tài)，提高計算資源的利用率，保證了計算任務(wù)調(diào)度的有效性和高效性。仿真結(jié)果表明，該多任務(wù)動態(tài)調(diào)度算法能夠在不影響計算速度的情況下，使一臺計算資源同時為多個計算任務(wù)提供計算能力，大大
計算機技術(shù)與發(fā)展 2017年12期2017-12-20
- 基于云桌面的分布式堡壘研究
決現(xiàn)有堡壘機計算資源消耗過大、延時嚴(yán)重的應(yīng)用問題，并增強訪問過程中的控制能力，細(xì)化日志審計粒度。關(guān)鍵詞：云桌面；分布式堡壘；嵌入式代理；計算資源中圖分類號：TP334.7 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2017.11.071為了保障IT資源遠(yuǎn)程運維管理方式的安全性，堡壘機技術(shù)被大量使用。但現(xiàn)有堡壘機技術(shù)存在性能、過程控制命中率、日志審計粒度等諸多問題。筆者通過研究在云桌面環(huán)境下的分布式云堡壘技術(shù)，可有效解決現(xiàn)有堡壘機計
科技與創(chuàng)新 2017年11期2017-07-01
- 云計算與面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)
要網(wǎng)絡(luò)連接的計算資源統(tǒng)一調(diào)度和管理，形成一個龐大的信息庫給客戶按需提供幫助。提供這些信息的平臺被稱為“云”。云計算的概念就是互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的交互和運行形式，指通過互聯(lián)網(wǎng)以按客戶的要求獲得所需信息。云計算的這個功能和互聯(lián)網(wǎng)以及軟硬件有關(guān)系，它也可以為其他平臺提供服務(wù)。關(guān)鍵詞：云計算；計算資源；數(shù)據(jù)存儲；安全性隨著網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展，計算機的能量消耗、儲存數(shù)據(jù)急劇增多，花費也隨著增高，初始的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)已經(jīng)不可以解決這些難題，因此信息的收集和研究一
科技風(fēng) 2017年10期2017-05-30
- 基于改進(jìn)QPSO算法的云計算資源調(diào)度策略研究
SO算法的云計算資源調(diào)度策略研究趙昱，惠曉濱，高楊軍，郭慶（空軍工程大學(xué)裝備管理與安全工程學(xué)院，西安710051）資源調(diào)度問題是云計算研究的一個重要方向。針對傳統(tǒng)量子粒子群算法的不足，提出了一種改進(jìn)量子粒子算法，并將其應(yīng)用于云計算資源調(diào)度策略。首先，建立了云計算資源調(diào)度問題的模型，并將資源調(diào)度任務(wù)完成的時間作為適應(yīng)度函數(shù)。隨后采用自適應(yīng)機制，通過改變粒子位置更新的慣性權(quán)值，提高了算法的全局搜索能力，加快了收斂速度。最后通過實驗仿真對該算法進(jìn)行了測試。實驗表
火力與指揮控制 2017年4期2017-05-03
- 基于SLA的云計算資源智能調(diào)度實驗設(shè)計
于SLA的云計算資源智能調(diào)度實驗設(shè)計王 焱(漢江師范學(xué)院 教育系, 湖北 十堰 442000)為了更好地提高云計算資源的利用率，設(shè)計了基于服務(wù)等級協(xié)議(Service-Level Agreement, SLA)的云計算資源智能調(diào)度實驗，從分配成本、遷移成本和違約成本三方面構(gòu)造了云計算資源智能調(diào)度的成本函數(shù)，并將蝙蝠算法應(yīng)用到云計算資源智能調(diào)度過程中，進(jìn)行資源智能調(diào)度尋優(yōu)，達(dá)到資源調(diào)度代價最小的目的。最后通過CloudSim云平臺進(jìn)行模擬仿真，結(jié)果表明該實驗
實驗室研究與探索 2017年1期2017-04-10
- 氣象集約化資源池計算資源容量估計方法研究
集約化資源池計算資源容量估計方法研究梁中軍*，何文春，韓同欣，曾樂(國家氣象信息中心 系統(tǒng)工程室，北京100081)精確估計計算資源的規(guī)模是氣象集約化資源池合理設(shè)計的關(guān)鍵，但是由于應(yīng)用對計算資源需求可能突發(fā)增長，應(yīng)用部署方案種類繁多等因素的存在，致使計算資源規(guī)模估計困難。為解決該問題，本文對計算資源容量規(guī)劃問題進(jìn)行建模，并在分析問題求解難度的基礎(chǔ)上，根據(jù)問題的特點設(shè)計了一種基于離散差分進(jìn)化算法的計算容量估計方法。在問題建模上，本文采用資源預(yù)留策略來保證應(yīng)用
中國電子科學(xué)研究院學(xué)報 2016年4期2016-10-24
- 高校信息資源虛擬化技術(shù)的應(yīng)用與實踐
絡(luò)線路資源、計算資源、硬件設(shè)備、大數(shù)據(jù)量存儲資源的使用現(xiàn)狀，并提出了解決當(dāng)前高校信息系統(tǒng)發(fā)展問題中整體方案。將資源整體融合成應(yīng)用虛擬池，充分挖掘計算資源。在本文中對各類虛擬化技術(shù)應(yīng)用方法與應(yīng)用效果進(jìn)行了詳細(xì)闡述，證明了本方案的優(yōu)點與可行性。關(guān)鍵詞：虛擬化；信息系統(tǒng)；利用率；計算資源中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003 6970.2016.05.016本文著錄格式：王琪，史先娟，秦國剛.高校信息資源虛擬化技術(shù)
軟件 2016年5期2016-08-30
- 提高全局資源調(diào)度和本地資源調(diào)度的效能的云計算資源調(diào)度方案分析
度的效能的云計算資源調(diào)度方案分析徐廣宇（內(nèi)蒙古財經(jīng)大學(xué) 計算機信息管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特010070）設(shè)計分析可以提高當(dāng)前全局資源調(diào)度、本地資源調(diào)度效能的云計算資源調(diào)度方案。在云計算資源調(diào)度中，能夠優(yōu)化分析，提高全局資源調(diào)度和本地資源調(diào)度的效能的調(diào)度方案，分析調(diào)度方案設(shè)計需求，設(shè)計實現(xiàn)提升云計算資源調(diào)度效能。結(jié)果證實，在云計算資源調(diào)度方案設(shè)計中，確保提高全局資源調(diào)度和本地資源調(diào)度的效能，全局資源調(diào)度效能提高20%，提高本地資源調(diào)度效能達(dá)到32%，發(fā)揮積
現(xiàn)代電子技術(shù) 2016年14期2016-08-08
- 探討運營商業(yè)務(wù)平臺云計算資源池所采用的安全技術(shù)及建設(shè)方案
商業(yè)務(wù)平臺云計算資源池所采用的安全技術(shù)及建設(shè)方案嚴(yán)金昌（廣東長高通信服務(wù)有限公司）隨著我國社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，社會各行各業(yè)對數(shù)據(jù)的需求量也越來越大，運營商業(yè)務(wù)平臺開始采用云計算技術(shù)，建立云計算資源池。這在一定程度上提升了資源的完整性、準(zhǔn)確性和及時性，有利于業(yè)務(wù)平臺的可持續(xù)發(fā)展。本文就針對運營業(yè)務(wù)平臺云計算資源池所采用的安全技術(shù)及建設(shè)方案，進(jìn)行了分析。運營商；業(yè)務(wù)平臺；云計算資源池；安全技術(shù)；建設(shè)云計算資源池的建設(shè)，是一項綜合性、復(fù)雜性、技術(shù)性的工作，在建設(shè)
大科技 2016年26期2016-07-12
- 基于計算資源的圖書館嵌入式學(xué)科服務(wù)創(chuàng)新及實踐
為方法，利用計算資源和云計算技術(shù)對嵌入式學(xué)科服務(wù)進(jìn)行創(chuàng)新，設(shè)計并實現(xiàn)了學(xué)科云計算服務(wù)，嵌入到我校材料學(xué)院的科研過程中。服務(wù)實踐結(jié)果表明，學(xué)科云計算服務(wù)達(dá)到了創(chuàng)新設(shè)計預(yù)期，實現(xiàn)了圖書館與學(xué)院的雙贏?！碴P(guān)鍵詞〕圖書館；計算資源；學(xué)科服務(wù)；創(chuàng)新；嵌入式服務(wù)；云計算DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.08.022〔中圖分類號〕G2526〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2016）08-0113-05〔Abstract〕
現(xiàn)代情報 2016年8期2016-05-14
- 云計算資源產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立大會舉行
未艾，我國云計算資源短缺時代已經(jīng)結(jié)束。但因為在云標(biāo)準(zhǔn)、云配套、云共享、云安全等關(guān)鍵領(lǐng)域缺乏統(tǒng)一約定，導(dǎo)致一方面各類數(shù)據(jù)中心遍地開花，承載數(shù)據(jù)中心互相聯(lián)通的基礎(chǔ)運營商“公網(wǎng)繁忙”，而另一方面公路、電力、教育等大量行業(yè)性專網(wǎng)資源卻大量閑置的“亂象”。而這也是近日，云計算資源產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟在北京正式宣告成立的重要原因。在產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的成立儀式上，由聯(lián)盟主導(dǎo)的云計算資源平臺也舉辦了正式上線啟動儀式——在聯(lián)盟的參與者們看來，這一平臺無疑將成為解決當(dāng)前云資源領(lǐng)域各種問題的重要手
計算機產(chǎn)品與流通 2016年4期2016-05-14
- 初識資源池
在詳細(xì)介紹計算資源池之前，讓我們先來簡單了解它的“母體”——云計算。云計算擁有了龐大的資源，計算資源池、存儲資源池、網(wǎng)絡(luò)資源池、安全資源池、高可用資源池都是云計算所描述的對象。而在眾多的資源中，計算資源池?zé)o疑是落地最為貼近用戶和市場的。圖1 VMware vCenter 資源池管理資源池資源的概念并不抽象，每一臺服務(wù)器都會包括CPU、內(nèi)存、硬盤等資源，但是每一種資源只能由一個系統(tǒng)來使用。以內(nèi)存為例，在傳統(tǒng)物理環(huán)境下，16GB的內(nèi)存只能隨著服務(wù)器全部支付給一
網(wǎng)絡(luò)安全和信息化 2015年10期2015-12-03
- 資源池的優(yōu)勢
技術(shù)而整合的計算資源池?fù)碛辛颂摂M化技術(shù)的眾多優(yōu)點，同時也衍生出自己的市場價值和技術(shù)優(yōu)勢。成本的銳減回顧案例二，在傳統(tǒng)模式下，單臺物理服務(wù)器只能部署一個服務(wù)，如果新的服務(wù)上線，只能通過購置新服務(wù)器來滿足需求，哪怕其他服務(wù)器有著充足的冗余資源也無法有效地利用。計算資源池則可以很好地應(yīng)用這些閑置資源，通過虛擬化技術(shù)將物理服務(wù)器的資源抽象出來，再整合到巨大的資源池內(nèi)，這包括已用資源和空閑資源。所有的已用資源依舊會按照原有負(fù)載正常運轉(zhuǎn)，而空閑資源則可以提供給新增的信
網(wǎng)絡(luò)安全和信息化 2015年10期2015-12-03
- 管理資源池
公有云計算資源池面向的對象數(shù)量大不固定；私有云計算資源池主要面對企業(yè)內(nèi)所有資源需求者，如果是跨區(qū)域集團(tuán)性企業(yè)，不僅包括公有云計算資源，還會有私有云計算資源，如何管理是擺在數(shù)據(jù)中心管理人員面前的一項難題。下述幾個管理關(guān)注點是必須具備的。流程設(shè)計與管理用戶在需求時申請資源池，需求結(jié)束時則放棄資源池的租用，并在使用過程中隨時會涉及到擴容和縮減的狀況，因此計算資源池的管理需要全面考慮資源申請、資源開通、資源擴展、資源回收等多方面流程。圖8 計算資源池流程設(shè)計模型為
網(wǎng)絡(luò)安全和信息化 2015年10期2015-12-03
- 一種基于單機計算資源的遙感網(wǎng)絡(luò)服務(wù)構(gòu)建模型
一種基于單機計算資源的遙感網(wǎng)絡(luò)服務(wù)構(gòu)建模型于萍（新鄉(xiāng)學(xué)院管理學(xué)院，河南新鄉(xiāng)453003）提出了一種基于單機計算資源的遙感網(wǎng)絡(luò)服務(wù)構(gòu)建模型——遙感服務(wù)模擬器。將遙感網(wǎng)絡(luò)服務(wù)抽象為用戶交互、模型計算和結(jié)果反饋三個部分，通過設(shè)計基于HTTP協(xié)議的用戶交互映射機制、長時通信機制和多用戶并發(fā)機制，將單機遙感模型直接映射為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。實驗證明，該方法可充分利用已有的單機遙感計算資源，只要遙感模型具有控制臺交互的特征，就可實現(xiàn)向網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的直接遷移。遙感服務(wù)模擬器；單機計算
新鄉(xiāng)學(xué)院學(xué)報 2015年6期2015-11-06
- 基于云計算的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)處理研究
Zmine的計算資源,一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理任務(wù)按照保留時間分散到多個計算資源上進(jìn)行并行計算。作為實例,對來源于小鼠血清樣本的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)說明,基于云計算的數(shù)據(jù)處理方法能提高數(shù)據(jù)處理速度,節(jié)約計算成本。云計算;代謝組學(xué);保留時間;數(shù)據(jù)處理;并行處理代謝組學(xué)是繼基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)之后新發(fā)展的生命科學(xué)領(lǐng)域的一個分支,通過對生物體內(nèi)所有代謝物進(jìn)行定量或定性分析來尋找其與病理變化的關(guān)系[1-3]。Nature先后發(fā)表了多篇利用代謝組學(xué)對人類疾病進(jìn)行研
實驗技術(shù)與管理 2015年4期2015-07-07
- 資源池的應(yīng)用
計算資源池?fù)碛蟹浅V泛的應(yīng)用領(lǐng)域，從中小企業(yè)到大型機構(gòu)，從教育行業(yè)到科研領(lǐng)域，從緊急任務(wù)到常規(guī)運營，都可以看到計算資源池的身影，我們擇取較為常見的應(yīng)用，做一下簡單說明。中小企業(yè)由于信息成本的配置不足，中小企業(yè)試圖建立自己的數(shù)據(jù)中心成為奢望，但是業(yè)務(wù)的發(fā)展越來越離不到技術(shù)的輔助，中小企業(yè)也希望通過信息系統(tǒng)來提高企業(yè)的整體競爭力，因此SaaS大行其道，OA、CRM、HRM、ERP都可以在SaaS中找到身影。但是中小企業(yè)也會存在自己的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，希望建立可控的信息
網(wǎng)絡(luò)安全和信息化 2015年10期2015-03-18
- 其他主流APT解決方案
漏判；缺點：計算資源消耗比較大，部署成本較高。2. 基于白名單的終端安全檢測方案。代表：Bit9基于在公有云上部署的白名單庫，對安裝在用戶終端上的終端軟件提供注冊服務(wù)，凡在白名單庫里未注冊過的文件均被終端禁止訪問，同時其終端軟件具有終端管理軟件常見的屬性，如移動設(shè)備控制、注冊表保護(hù)等。優(yōu)點：節(jié)省了計算資源，部署成本低；缺點：不夠靈活，根據(jù)事先定義的特征，很有可能導(dǎo)致阻斷合法應(yīng)用。
中國計算機報 2014年26期2014-08-11
- 信息物理融合系統(tǒng)（CPS）
CPS）是將計算資源與物理資源緊密結(jié)合與協(xié)調(diào)的產(chǎn)物，它將改變?nèi)祟惻c物理世界之間的交互方式。信息物理系統(tǒng)通過人機交互接口實現(xiàn)和物理進(jìn)程的交互，使用網(wǎng)絡(luò)化空間以遠(yuǎn)程的、可靠的、實時的、安全的、協(xié)作的方式操控一個物理實體。它注重計算資源與物理資源的緊密結(jié)合與協(xié)調(diào)，其涉及應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，包括智能交通系統(tǒng)，遠(yuǎn)程醫(yī)療，智能電網(wǎng)，航空航天等多個領(lǐng)域。作為物聯(lián)網(wǎng)的演進(jìn)，CPS已經(jīng)引起了國內(nèi)外相關(guān)科研機構(gòu)、政府部門和社會的廣泛關(guān)注。如果說Internet的普及給人類社會帶
中國信息化周報 2014年17期2014-07-16
- 物聯(lián)網(wǎng)中壓縮感知算法的云加速方法
網(wǎng)絡(luò)中已有的計算資源來加速算法，這對物聯(lián)網(wǎng)(特別是私有物聯(lián)網(wǎng))有著巨大的吸引力。此外，多核CPU/多CPU[5]和GPGPU(general purpose GPU)[6]并行計算也是很有效的加速方法，物聯(lián)網(wǎng)中常存在一些這樣的高性能計算設(shè)備。綜上所述，研究以云計算技術(shù)為基礎(chǔ)，綜合使用多種加速方法，充分利用物聯(lián)網(wǎng)中各種計算資源加速壓縮感知算法非常有意義。1 壓縮感知理論壓縮感知[7-8]方法可以在某些基框架下用遠(yuǎn)少于Nyquist定理規(guī)定的測量值表示稀疏的或
電子科技大學(xué)學(xué)報 2014年3期2014-02-10
- 國家氣象網(wǎng)絡(luò)計算資源管理和共享方案的應(yīng)用
服務(wù)的高性能計算資源軟硬件平臺和網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用環(huán)境。該系統(tǒng)聚合的總節(jié)點數(shù)有416個，采用了不同體系架構(gòu)和操作系統(tǒng)平臺，總計算能力高達(dá)26.34 TFLOPS，總存儲能力 128.98TB［1］。為了將如此豐富的高性能計算資源和存儲資源進(jìn)行高效管理，使其充分利用，發(fā)揮最大的使用價值和共享效益，國家氣象網(wǎng)絡(luò)計算應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)項目組設(shè)計了有效的計算資源管理和共享方案，并已技術(shù)實現(xiàn)，成功應(yīng)用到國家級氣象高性能計算機計算資源的業(yè)務(wù)管理和資源共享工作中。成都區(qū)域氣象中心的S
中低緯山地氣象 2013年5期2013-09-29
- 云計算資源管理系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)
漣0 引言云計算資源共包含兩大類，一類是指物理計算機、物理服務(wù)器以及必要的網(wǎng)路設(shè)備和存儲設(shè)備形成的物理集群。另一類是是通過虛擬化技術(shù)在物理計算實體上生成的虛擬機以及由多個虛擬機組合形成的虛擬機群[1]。云計算的資源系統(tǒng)就相當(dāng)于是多種異構(gòu)的資源組織起來，形成一個大的資源集合并向上層提供特定、多樣的執(zhí)行環(huán)境[2]。對這樣的資源系統(tǒng)的管理在很大程度上決定了云計算平臺所提供的服務(wù)質(zhì)量[3]。從云計算體系結(jié)構(gòu)上來看，云計算系統(tǒng)的后端，有成千上萬的服務(wù)器，在服務(wù)器上又
微型電腦應(yīng)用 2013年8期2013-09-18
- 云計算技術(shù)構(gòu)建高校教學(xué)科研服務(wù)平臺
：2.1 云計算資源搭建云計算數(shù)據(jù)中心的所有計算資源組成， 包含服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，所有的計算資源按照數(shù)據(jù)中心最終將提供的基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)、 平臺服務(wù)和應(yīng)用服務(wù)的需求來進(jìn)行設(shè)計，同時在資源的選擇上，滿足云計算要求的易擴展、高可用、穩(wěn)定的特性。 本次方案采用的云計算資源為交換平臺系統(tǒng)所包含的硬件設(shè)備。2.2 云計算管理平臺所有的計算資源通過云計算管理平臺來實現(xiàn)集中管理、資源調(diào)度、并根據(jù)需要定義服務(wù)、提供服務(wù)管理等。 在本次方案中，將采用云計算管理平臺來實現(xiàn)對
科技視界 2012年11期2012-08-16