面向机器学习的实验数据集的调查与应用开题报告

 2021-08-09 00:40:44

1. 研究目的与意义

网络环境下it资源的优化利用及跨管理域的资源共享和应用集成是近年来推动信息技术发展的重要驱动之一,致使soa,网格,saas和云计算等新理念和新技术层出不穷,这些新兴计算模式和相应的商业模式颠覆了许多传统的基本假设,对学科基础,产业和应用都带来了冲击和挑战,形成了许多新的研究热点。

云计算(cloud computing)是分布式计算技术的一种,其最基本的概念,是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术,网络服务提供者可以在数秒之内,达成处理数以千万计甚至亿计的信息,达到和超级计算机同样强大效能的网络服务。

经过三十多年的快速发展和广泛应用,internet已从传统的简单信息交换网络成长为一种新型的复杂资源共享集成平台。而服务计算以软件服务的形式封装资源,以服务协同来实现资源集成,被认为是适合这internet平台的新计算范型。在服务计算应用中,如何约束控制用户对资源的访问以保障这些共享资源的安全性并同时实现资源的效用是必须研究的关键性问题。既有的访问控制技术进展主要着眼于应对用户复杂、资源简单的应用背景,通过对用户方复杂性的细粒度管理实现了多种以用户为中心的资源保护机制。而在服务计算中,在上述用户方复杂性之外,作为被保护资源的服务亦具有主体性、服务过程的适应性、服务策略的依赖性以及服务应用的协同性等多方面的复杂性。这使得已有访问控制技术难以直接适用于服务计算环境中。

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2. 国内外研究现状分析

一、云计算产业发展现状

由于云计算是多种技术混合演进的结果,其成熟度较高,又有大公司推动,发展极为迅速。

amazon、google、ibm、微软和yahoo等大公司是云计算的先行者。云计算领域的众多成功公司还包括 salesforce、facebook、youtube、myspace等。

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3. 研究的基本内容与计划

(一)设计(研究)内容的初步方案

1.概述

1.1服务计算与云计算的定义与意义

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4. 研究创新点

目前来讲在服务计算、云计算领域普遍缺少公开的实验数据集及实验平台(实验床),所以很难对服务计算的一些属性进行测试。

因此,可以在调研现有云计算数据集实验的基础上,构建自己实验的数据集,并开发一个实验平台。

通过实验平台对数据的模拟,来预测当前服务应用的性能,可扩展性和可靠性等。

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