8篇关于QoS的计算机毕业论文

今天分享的是关于QoS的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到QoS等主题,本文能够帮助到你

监控导向的后台API开放服务的研究与实现

这是一篇关于开放API,QoS,服务选择,智能代理,监控检测的论文, 主要内容为随着Web服务的不断发展,用户和应用的不断增长,开放API的数量也出现了大量的增长,功能相同或相似的开放API也越来越多。移动设备的激增和物联网的崛起使得通过API让应用程序访问后端系统和数据变得越来越常见,不同应用之间的API调用越来越频繁复杂,开发者不得不花费更多的时间来开发和管理API。当开发者或用户进行服务发现时,难以对相同功能的API进行选择,无法实现有效地调用。目前安全有效的管理API对企业而言并不容易,API和基础设施一样已经成为互联网服务的基石,关系到一个应用的发展前景,快速、轻松的构建并管理API已经成为互联网发展的一个重要问题。针对以上问题,本文提出了一种监控导向的后台API的开放服务,依托于API监控管理系统进行设计与实现,并通过测试验证系统的可用性。本文基于业务需求,使用SSH框架实现了 API监控管理系统。论文首先介绍系统中开放API基本管理的实现,即对数据获取、数据存储和版本控制功能进行了研究与实现;其次分析并实现了开放API的选择适配功能,对于开放API的相关QoS数据的采集采用了智能代理的方式;最后为了保证开放API的质量,本文对开放API采用监控策略,保证开放API不受到过多的干扰,并进行测试验证。本文对系统的各个功能模块进行了测试和验证,通过对系统进行数据获取、数据存储、版本控制、选择适配和API质量参数监控检测功能的多次测试,证明了系统的可用性。

面向领域微服务的弹性云架构关键技术研究与实现

这是一篇关于微服务模型,QoS,Pi演算,服务链路调度,弹性架构的论文, 主要内容为本课题依托的场景为一个整合微服务组件管理、Io T设备云上管理以及第三方云服务接入的一体化云平台。由于此平台需要对第三方服务、自建微服务组件与云服务化的Io T设备进行管理,需要面对应用特性难以捕捉、应用异构与第三方服务引入的数据缺失等问题,如何在这样一个应用服务质量与服务的开放度参差不齐的云平台中构建一个同质化的云服务环境并对服务组件的能力进行有效管理和弹性扩充便是一个亟需解决的问题。本文的主要研究内容可以分为四个部分:微服务的构建技术及其实现方法、支撑微服务应用系统的平台构建技术以及实现方法,弹性微服务应用平台中的服务调度以及基于弹性微服务架构的应用设计与实现。(1)为了构建弹性可扩展的微服务系统,本文需要对微服务构建过程中的核心问题进行分析并建立微服务模型,以解决微服务组件从个体的领域划分、组件设计和数据管理到组合后的通信互联等问题,并且通过Pi演算对微服务的特性进行了描述。(2)在对微服务组件进行建模的基础上,本文将对云平台弹性能力进行系统架构层面的优化设计和实现,通过容器化的灵活部署方式与完善的微服务治理体系实现云平台中异构应用的组件化管理,并根据微服务模型中的组件特性对将组件构建成形成领域边界鲜明的平台领域服务组件资源池,在模式组织层可以通过整合资源池中的领域微服务组件灵活构建微服务系统。(3)云平台通过应用微服务组件的配置参数初步了解其对云计算资源的需求,并在部署上线时尽力满足这些需求。另一方面,开发者在进行领域微服务开发时通常会结合功能对微服务的领域边界进行划分,但是往往缺少对其在容器平台中的运行效率以及多实例链路组合效率的考量,尤其对于领域划分的微服务系统来说,各组件之间有松散耦合并相互依赖的关系,某个服务的背后往往隐藏者复杂的调用链路,所以我们将主要探究云平台上微服务系统负载的优化分配,在运行时对微服务链路进行优化选择并对请求进行优化匹配,避免因服务节点负载的分配不均而导致的Qo S违反。(4)基于上面提出的微服务管理和系统构建与调度方法,本文将实现一个弹性微服务架构的Io T(Internet of Things)平台,并利用以上方法实现系统服务能力的弹性扩充此平台可以拓宽云平台的服务能力,对接入平台的设备建立模型与并根据设备能力提供云服务接口。平台可以实现服务能力的细粒度弹性扩充以应对较高的Io T设备交互数据负载。

信息物理系统中基于QoS的微服务组合机制

这是一篇关于CPS,服务组合,微服务,QoS的论文, 主要内容为随着企业数字化转型,信息物理系统(Cyber-Physical Systems,CPS)在智能机器人、智慧工厂、智能交通、工业监测等多个行业得到广泛应用。为适应现代化分布式系统发展,许多CPS基于微服务架构部署。随着越来越多服务组件接入CPS系统,导致CPS中服务更加复杂、海量、异质,且存在的诸多不确定性,同时,由于存在大量需要动态生成的微服务,必然会导致服务质量波动剧烈,且影响服务组合效率;此外,高并发的应用场景也会由于服务实例过载而带来组合服务服务质量(Quality of Service,QoS)下降的问题。为此,论文研究了CPS中基于QoS的微服务组合机制,提出了基于黑寡妇优化算法(Black Widow Optimization Algorithm,BWOA)的最优QoS服务组合方法和基于负载均衡的服务组合方法,具体研究工作如下:1.针对CPS中服务QoS属性差异大、服务海量引起的微服务组合低效问题,提出了基于BWOA的最优QoS服务组合方法。该方法根据CPS系统的特性,采用微服务架构,并将服务划分为应用层、网络层和物理层的服务;根据不同层服务,分别构建QoS模型及最优QoS目标函数,并将目标函数作为各层对应的适应函数;采用融合柯西变异和反向学习策略来优化BWOA,最后采用优化的BWOA得到最优QoS服务组合。通过与其他启发式算法在不同的QoS模型、不同的服务等条件下进行对比实验,结果表明,该方法能够有效提高服务组合效率和服务组合质量。2.CPS开放环境下,采用群体智能算法进行服务选择时,更青睐高QoS的服务,当系统服务组合请求负载加大时,高QoS服务会过载,造成系统服务质量大大降低,针对该问题,提出了基于负载均衡的服务组合方法。该方法通过构建总体负载模型,并求解适应性函数,通过优势关系减少服务解空间,并优化启发式算法进行服务组合。通过与其他几种方法在不同的请求、不同服务池、不同子服务等条件下依次进行对比实验,结果表明,提出的方法能够实现在系统服务负载均衡的同时,保持较高的服务QoS。论文研究工作表明,本文所提方法能够有效提高CPS中微服务组合的QoS,保证高并发环境下微服务组合的负载均衡,具有较好的实用意义。

信息物理系统中基于QoS的微服务组合机制

基于网络教育服务QoS评价的服务推荐系统研究

这是一篇关于网络教育服务,QoS,推荐系统,偏好的论文, 主要内容为随着Internet技术的普及,网络教育越来越受到人们的关注,网络教育中资源、系统、管理服务设计和运营的主要目的是为教育、学习提供各种层次的服务。网络教育服务既是教育服务又是网络构件,其服务质量(Quality of Service,简称QoS)的优劣是学习者满意度的关键影响因素。网络教育服务的QoS及其评价以及由网络教育服务的QoS来提高学习者满意度己成为网络教育领域高度关注、积极探究的主题之一。随着网络教育应用的深入,网络教育服务日益丰富,给学习者带来更多学习机会和选择的同时,也增加了学习者搜索高质量、合适网络教育服务的难度。首先,网络上存在大量功能重复、质量各异的网络教育服务,学习者需要自己甄别其质量优劣,增加了学习者的负担；其次,当学习者带着不同的QoS需求搜索网络教育服务时,往往得到类似的教育服务列表,无法满足不同学习者的个性化需求,降低学习者对网络学习的满意度。如何让学习者轻松、准确地获取到满足自己QOS需求偏好的优质网络教育服务成为迫切需要解决的问题。本文从网络教育服务的QoS研究入手,设计并实现基于网络教育服务QoS评价的服务推荐系统,以提高学习者满意度,提高优质、适合网络教育服务的利用率。首先,在分析国内外关于QOS及其评价研究成果的基础上,提出网络教育服务QOS的基本概念以及其评价的指标体系和方法；接着,从学习者对网络教育服务个性化需求和使用感受的角度,构建了不同学习者的QoS需求偏好模型,并提出基于学习者QoS需求偏好的网络教育服务推荐模型及其算法；最后,通过开发相应的网络教育服务推荐系统,以模拟实验的方式验证本文提出的网络教育服务推荐算法在满足学习者的个性化QoS需求偏好、提升学习者满意度等方面具有一定的理论和应用价值。

分布式计算平台下基于QoS约束的视频流处理系统设计与实现

这是一篇关于大规模视频流,车牌识别,车流量检测,QoS,Spark的论文, 主要内容为摄像机无处不在,像纽约、伦敦和北京这样的世界主要城市部署了数百万个摄像头。部署在城市的摄像头主要用于交通规划、道路管理以及犯罪预防等,而实现这些功能需要进行有效地分析的大规模视频流。大规模视频处理对软硬件平台的可用性、稳定性、可拓展性都提出了巨大的挑战。本文结合最新大数据处理框架,在分布式计算平台上,利用数据流编程模型设计并实现了一个适用多通路大规模视频流处理系统。在该平台上构建了车牌识别以及车辆跟踪检测两种类型任务来验证系统处理的有效性。以该任务作为切入点分析Spark在视频流处理时的问题,从生产角度以及消费处理角度多方面改进该框架优化视频流处理性能。同时设计了QoSQuery系统改善视频流处理中的部分QoS指标如处理速率、资源等。本文的主要工作如下:(1)本文设计基于CPU+GPU异构并行平台,搭建了Spark结合Kafka的视频处理平台同时融合最新的深度学习框架Tensor Flow、Py Torch,并且在该平台上提出了针对多条视频通路处理的数据流编程模型。(2)结合本文提出的平台与编程模型,本文构建了车牌识别与车流量检测两个任务来展示视频流的产生到处理保存的整个流程。同时通过实验测试其处理的速率来验证其处理速率基本满足视频处理对实时性的需求,验证该系统在处理视频流的有效性。(3)本文从视频流处理流程出发,对数据生产端从数据均衡、多线程优化、数据压缩等方面对数据生产端进行优化,能够有效减少40%端到端处理时延。对数据消费端的模型加载、资源利用、异步多线程等方面对Spark原生视频流处理流程进行优化,对比优化前分别对车牌识别和车流量检测处理速率提升5倍和2倍。(4)提出了分布式QoSQuery系统,能够通过该系统的策略改善原生Spark框架在视频流处理中的资源与性能指标。通过实验证明所示方法优化后较之前提升约39%。

基于SLA的服务质量保证与调度方法的研究与实现

这是一篇关于IaaS,QoS,SLA,资源调度策略的论文, 主要内容为IaaS是当前云计算一种重要的表现形式,它对整个云计算体系起着至关重要的基础作用。IaaS交付给用户的主要是基本的基础设施资源,使得用户无需购买、维护硬件设备和相关系统软件,就可以直接在平台上构建自己的平台、部署自己的应用。在实际运行中,如何根据SLA内容保证资源服务的服务质量QoS,如何根据用户定制的SLA管理、分配和调度资源等等这些问题亟待解决。因此,对于IaaS云平台的资源服务的相关研究具有重要的理论和现实意义。本文结合实验室承担的华为云计算及其支撑网络项目中云计算服务管理系统(CBMS)展开研究,论文的主要工作包括以下几个方面： 1.分析和总结了与QoS.SLA和资源调度策略相关的理论和方法的国内外研究现状和目前面临的一些问题。 2.提出了资源服务的QoS定义,并首次给出了资源服务QoS的特性及其特性指标。对面向资源服务的SLA进行了讨论,详细说明了资源服务SLA管理的内容,提出并详细描述了一种基于SLA的服务质量管理过程。 3.提出了一种基于SLA的面向基础设施服务的平台系统架构。 4.针对自动增加虚拟机或迁移虚拟机的资源请求的调度的问题,采用优先级调度策略解决资源请求的调度的问题,给出了如何根据SLA获取优先级特征参数的方法,同时使用一种综合的优先级表的设计方法确定了最终的优先级,并给出基于SLA的资源调度策略的过程。 5.在相关理论研究的基础上,采用Java、Struts2、Spring、Hibernate等技术,设计和实现了云计算服务管理系统(CBMS),该系统作为华为与实验室合作项目云计算及其支撑网络项目中业务层子系统,已交付验收。