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云服务资源管理方法与技术

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工业技术

  • 购买点数:10
  • 作 者:吴庆涛 郑瑞娟 张明川著
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787030561862
  • 标注页数:208 页
  • PDF页数:219 页
图书介绍:《云服务资源管理方法与技术》是以网络服务和应用为中心的新兴服务计算模式,蕴藏巨大的应用价值。在云计算中,用户所关心的不是计算资源本身,而是所能获取的服务,因此,服务提供被认为是推进云计算服务应用的关键。本书以云服务资源的管理问题为切入点,融合群体智慧和自律计算思想,从资源组织、信誉评估、服务推送和安全增强等方面,研究云服务管理技术与方法,以满足云服务提供自主管理和云服务功能动态进化的理论和应用需要。

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图书介绍

第1章 绪论 1

1.1 云服务发展历程 1

1.2 服务体系架构 3

1.2.1 面向服务的体系结构 3

1.2.2 基于云服务QoS技术框架 5

1.3 云服务关键技术 6

1.3.1 云数据存储技术 6

1.3.2 虚拟化技术 10

1.3.3 安全访问控制技术 11

1.4 本章小结 13

参考文献 13

第2章 云服务选择机制 16

2.1 引言 16

2.2 相关技术 17

2.2.1 服务选择 17

2.2.2 服务描述 18

2.2.3 服务匹配 18

2.2.4 服务分类 19

2.2.5 云服务组合 20

2.3 基于模糊QoS的云服务资源选择方法 21

2.3.1 基于Chord环的虚拟云服务资源检索 21

2.3.2 QoS属性的描述及归一化 22

2.3.3 用户QoS属性偏好信息的模糊表示 25

2.3.4 QoS属性匹配矩阵构造算法 26

2.3.5 仿真与结果分析 26

2.4 本章小结 28

参考文献 29

第3章 基于QoS的服务组合机制 32

3.1 引言 32

3.2 基于虚拟Chord环的云服务组合算法 33

3.2.1 云服务组合系统模型 33

3.2.2 基于Chord环的服务组合算法 36

3.2.3 仿真实验 39

3.3 基于Map-Reduce的分布式云服务组合算法 41

3.3.1 QoS描述 41

3.3.2 QoS属性值的标准化 43

3.3.3 服务资源的哈希表示 43

3.3.4 Top-k算法描述 44

3.3.5 Map-Reduce编程模型 45

3.3.6 基于Map-Reduce的Top-k服务组合算法 47

3.3.7 实验 49

3.4 基于细菌觅食优化算法的云服务优化组合 51

3.4.1 云服务组合描述 51

3.4.2 基于改进细菌觅食优化算法的服务组合 52

3.4.3 细菌觅食优化算法 53

3.4.4 算法结构 57

3.4.5 仿真实验与分析 58

3.5 本章小结 59

参考文献 59

第4章 云服务个性化推荐方法 61

4.1 引言 61

4.2 相关技术 62

4.2.1 复杂网络介绍 62

4.2.2 基于二部图的推荐算法原理 63

4.2.3 算法优缺性分析 64

4.3 基于Chord环的加权二部图推荐算法 65

4.3.1 加权二部图推荐算法 66

4.3.2 云服务推荐机制 67

4.3.3 算法描述 71

4.3.4 仿真与结果分析 73

4.4 云计算环境下加权二部图推荐算法设计 76

4.4.1 资源分配矩阵W的计算 76

4.4.2 预测项目评分 78

4.4.3 实验与分析 79

4.5 本章小结 81

参考文献 81

第5章 基于QoS的云服务评价方法 82

5.1 引言 82

5.2 基于主成分分析的云服务QoS评价算法 83

5.2.1 云服务QoS评价指标 83

5.2.2 云服务QoS量化评价算法 84

5.2.3 仿真实验及结果分析 87

5.3 基于模糊层次分析法的云服务评价方法 91

5.3.1 相关理论 91

5.3.2 云服务评价方法 94

5.3.3 仿真实验过程及结果分析 96

5.4 本章小结 99

参考文献 99

第6章 云服务的信誉评价机制 100

6.1 引言 100

6.2 基于QoS和相似用户推荐的云服务信誉评价模型 101

6.2.1 QoS的预处理 101

6.2.2 基于相似用户的服务推荐度 102

6.2.3 云服务的信誉度评价模型 105

6.2.4 仿真实验与结果分析 107

6.3 基于用户可信度的云服务资源信誉管理策略 110

6.3.1 面向云服务的信誉评价模型及相关定义 110

6.3.2 云服务信誉值的分布式计算 112

6.3.3 基于用户可信度的信誉修正 112

6.3.4 基于惩罚的信誉评价动态激励机制 114

6.3.5 仿真与结果分析 116

6.4 本章小结 118

参考文献 119

第7章 云资源虚拟化管理机制 120

7.1 引言 120

7.2 基于擦除码的云存储数据冗余方案 121

7.2.1 简化的云存储系统模型 121

7.2.2 数据编码存储与恢复 122

7.2.3 云存储数据块高效检索 124

7.2.4 实验测试与结果 126

7.3 基于特征相似度的云服务资源分类 130

7.3.1 改进的朴素贝叶斯分类算法 130

7.3.2 分类算法的并行化 132

7.3.3 仿真实验与结果分析 135

7.4 面向云服务的资源虚拟化管理模型 137

7.4.1 Xen虚拟化技术 137

7.4.2 虚拟化管理模型 138

7.4.3 基于Xen的PBS集群系统 139

7.4.4 仿真实验 140

7.5 本章小结 141

参考文献 141

第8章 融合信誉评价的云存储安全优化方法 143

8.1 引言 143

8.2 面向云存储服务的自主信誉管理机制 144

8.2.1 云服务信誉机制 144

8.2.2 信誉修正 150

8.2.3 实验与分析 157

8.3 融合信誉机制的云存储模型 160

8.3.1 融合信誉评价的云存储模型 160

8.3.2 安全威胁及分析 167

8.4 高可用的云存储冗余优化方法 168

8.4.1 云存储系统模型 168

8.4.2 数据编码存储与恢复 169

8.4.3 云存储高效检索方法 172

8.4.4 实验与结果分析 174

8.5 本章小结 178

参考文献 178

第9章 云资源的安全性预测及隔离技术 180

9.1 引言 180

9.2 中国安全墙模型简介 181

9.2.1 中国安全墙模型概述 181

9.2.2 中国安全墙模型数据组织 181

9.2.3 基于中国安全墙模型的访问策略 182

9.3 基于模糊决策树的敏感信息预测方法 184

9.3.1 基于模糊C均值聚类算法的单一属性聚类 184

9.3.2 模糊决策树的构建 186

9.3.3 基于模糊决策树的敏感信息预测方法 190

9.3.4 实验结果及分析 191

9.4 基于中国安全墙模型的虚拟隔离技术 195

9.4.1 利益冲突的关系数据模型 195

9.4.2 基于动态分集的中国安全墙模型 197

9.4.3 模型的安全性及其应用 200

9.4.4 仿真实验及性能分析 202

9.5 本章小结 206

参考文献 206

第10章 云服务的发展 207

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