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计算机理论

面向云-边协同计算的资源管理技术

作者：陈星林兵陈哲毅

出版社：清华大学出版社出版时间：2023-07-01

开本：其他页数： 460

本类榜单：计算机/网络销量榜

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版权信息
本书特色
内容简介
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作者简介

面向云-边协同计算的资源管理技术版权信息

ISBN：9787302625551
条形码：9787302625551 ; 978-7-302-62555-1
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机理论

面向云-边协同计算的资源管理技术本书特色

系统论述云计算资源管理技术与应用。重庆大学夏云霓教授、南京理工大学宋巍教授、南京信息工程大学许小龙教授、天津大学吴华明研究员联袂推荐

面向云-边协同计算的资源管理技术内容简介

随着通信技术和硬件技术的快速发展以及移动设备的普及，云计算和边缘计算的资源管理问题在工业界和学术界都引起了广泛的关注。为满足相关研究人员的参考需求，作者编著了《面向云-边协同计算的资源管理技术》》，主要介绍云-边协同资源管理相关理论和研究，帮助读者了解云-边协同资源管理问题和解决方法。《面向云-边协同计算的资源管理技术》》呈现了以下理论、技术与应用：云计算；边缘计算；云-边协同；资源管理使能机制；资源自适应管理方法。

面向云-边协同计算的资源管理技术目录

第1章概述 1．1研究背景与意义 1．2国内外研究现状 1．2．1云计算 1．2．2云边协同计算 1．2．3资源自适应管理 1．3主要内容和结构安排第2章面向云边协同计算的资源管理使能机制 2．1基于运行时软件体系结构模型的混合云平台管理方法 2．1．1引言 2．1．2相关工作 2．1．3方法概览 2．1．4云计算平台运行时模型的构造方法 2．1．5云平台软件体系结构的统一模型 2．1．6统一模型到单一云平台运行时模型的映射方法 2．1．7实验与评估 2．1．8总结 2．2基于成本估算的Android应用计算卸载方法 2．2．1引言 2．2．2相关工作 2．2．3方法概览 2．2．4计算迁移在线决策方法建模 2．2．5决策模型 2．2．6实验与评估 2．2．7总结 2．3基于情境感知的移动云计算环境下的计算卸载方法 2．3．1引言 2．3．2相关工作 2．3．3方法概览 2．3．4计算迁移设计模式 2．3．5评估模型 2．3．6实验与评估 2．3．7总结 2．4移动边缘环境下面向Android应用的计算卸载方法 2．4．1引言 2．4．2相关工作 2．4．3方法概览 2．4．4计算迁移的设计模式 2．4．5计算迁移的评估模型 2．4．6计算迁移自适应中间件的实现 2．4．7实验与评估 2．4．8总结 2．5移动边缘环境下面向DNN应用的计算卸载方法 2．5．1引言 2．5．2相关工作 2．5．3方法概览 2．5．4卸载机制的设计模式 2．5．5卸载方案的评估模型 2．5．6实验与评估 2．5．7总结第3章面向云计算的资源自适应管理方法 3．1基于机器学习的云软件服务资源分配方法 3．1．1引言 3．1．2相关工作 3．1．3问题模型 3．1．4基于机器学习的资源分配方法 3．1．5基于机器学习和自校正的资源分配方法 3．1．6实验与评估 3．1．7总结 3．2基于迭代QoS模型的云软件服务资源自适应管理框架 3．2．1引言 3．2．2相关工作 3．2．3云软件服务资源管理问题形式化 3．2．4基于迭代QoS模型的资源自适应管理方法 3．2．5实验与评估 3．2．6总结 3．3基于预测反馈控制和强化学习的云软件服务资源分配方法 3．3．1引言 3．3．2相关工作 3．3．3云软件服务资源管理问题形式化 3．3．4基于简单DQN的资源分配预测方法 3．3．5基于强化学习的预测反馈控制方法 3．3．6实验与评估 3．3．7总结 3．4面向负载时间窗口的云软件服务资源分配方法 3．4．1引言 3．4．2相关工作 3．4．3问题模型 3．4．4算法 3．4．5实验与评估 3．4．6总结 3．5混合云环境下代价驱动的工作流应用任务调度方法 3．5．1引言 3．5．2相关工作 3．5．3问题模型 3．5．4pre_CSPCPM调度算法 3．5．5实验与评估 3．5．6总结 3．6混合云环境下代价驱动的大数据应用任务调度方法 3．6．1引言 3．6．2相关工作 3．6．3相关算法 3．6．4ADPSOGA调度算法 3．6．5实验与评估 3．6．6总结 3．7混合云环境下资源利用率和代价双目标驱动的工作流应用任务调度方法 3．7．1引言 3．7．2相关工作 3．7．3问题模型 3．7．4OWSA2CI调度算法 3．7．5实验与评估 3．7．6总结 3．8混合云环境下代价驱动的多工作流应用在线任务调度方法 3．8．1引言
3．8．2相关工作 3．8．3问题模型 3．8．4OMLFHP调度算法 3．8．5实验与评估 3．8．6总结第4章面向云边协同计算的资源自适应管理方法 4．1云边协同环境下时间驱动的工作流应用数据布局方法 4．1．1引言 4．1．2相关工作 4．1．3问题模型 4．1．4算法 4．1．5实验与评估 4．1．6总结 4．2云边协同环境下代价驱动的工作流应用任务调度方法 4．2．1引言 4．2．2相关工作 4．2．3问题模型 4．2．4相关算法 4．2．5实验与评估 4．2．6总结 4．3云边端协同环境下代价驱动的DNN应用计算卸载任务调度方法 4．3．1引言 4．3．2相关概念与关键技术 4．3．3DNN应用计算迁移问题定义 4．3．4面向成本优化的DNN应用计算迁移决策技术 4．3．5面向能耗优化的DNN应用计算迁移决策技术 4．3．6实验与评估 4．3．7总结 4．4移动边缘环境下基于预测反馈控制和强化学习的多边缘协同负载均衡
方法 4．4．1引言 4．4．2相关工作 4．4．3问题模型 4．4．4相关算法 4．4．5实验与评估 4．4．6总结参考文献

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面向云-边协同计算的资源管理技术作者简介

陈星福州大学教授，博士生导师，福州大学计算机与大数据学院副院长。本硕博毕业于北京大学。目前主要研究软件工程、系统软件等。主持国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题等4项国家级项目。在国内外学术期刊发表50余篇论文，授权10件国家发明专利。
林兵福建师范大学副教授，硕士生导师，福建师范大学物理与能源学院系副主任。本硕博毕业于福州大学。目前主要研究计算智能、工作流调度等技术。主持和参与国家自然科学基金、福建省自然科学基金等项目共5项。在国内外学术期刊上发表30余篇论文，授权6件国家发明专利。
陈哲毅福州大学计算机与大数据学院硕士生导师，福建省网络计算与智能信息处理重点实验室副主任，入选福州大学“旗山学者”（海外项目）。主要研究方向包括机器学习、资源优化等。

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