云计算论文范文参考 云计算毕业论文范文[精选]有关写作资料

目录

1. 第一篇云计算论文范文参考：云计算环境下动态资源管理关键技术研究
2. 第二篇云计算论文样文：基于云计算的企业竞争情报服务模式研究
3. 第三篇云计算论文范文模板：大数据时代基于物联网和云计算的地质信息化研究
4. 第四篇云计算论文范例：云计算环境下的开放课程应用研究
5. 第五篇云计算论文范文格式：基于云计算环境的资源提供优化方法研究

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第一篇云计算论文范文参考：云计算环境下动态资源管理关键技术研究

云计算中的资源管理关键技术根据用户的需求并通过监控系统的各项参数指标对系统资源进行动态规划、调度与调整,是影响云计算系统性能的核心要素之一.但是当前云计算特别是基于Hadoop架构的云计算系统在该方面仍然存在着一些不足.首先是存储资源调度缺乏灵活性的问题.由于用户对不同数据的需求也不尽相同,这样一来会使得某些数据文件成为“热点”.因此在云计算存储资源调度过程中对这些数据文件一视同仁是不合理的,需要一种区分不同数据需求的动态存储资源调度机制.第二,元数据管理在云存储中是一个关键问题.当前元数据管理机制多为单中心节点的主从架构,仅有的一些多节点元数据管理方式在元数据划分、持久化以及故障恢复等方面均存在不足.第三由于云计算环境提供的资源规格与用户所需要的资源规格不一致,因此可能产生一定量的碎片资源,如果能够对它们采取相应的组合及调度机制,系统资源利用率将能够得到进一步提高.根据以上不足之处本文有如下三方面的创新：

针对由于请求激增导致当前文件副本数目难以满足需求的文件热点问题,提出了一种基于Hadoop分布式文件系统的云计算存储资源副本动态调度机制,包括副本数量动态调整机制和动态副本选择算法两部分,以提高系统的稳定性和文件访问吞吐率.实验结果显示,在一定的存储资源、网络负载的开销下,该改进方案明显降低了系统响应用户请求的时延.

针对元数据管理方面的问题,本文提出了一种分布式的管理机制.该机制能够根据不同名字节点的处理能力将元数据分布到它们之中,并提供一种高效的元数据查询方法,从而为系统提供了良好的可靠性和可用性.此外该机制还采用基于组的日志副本机制及负载均衡策略来保证系统容错性和伸缩性.实验结果显示,采用该元数据管理机制的多名字节点系统在处理元数据操作请求时性能较原生系统有很大的提升

针对系统碎片资源问题,本文基于资源之间的耦合强度以及业务类型对碎片资源组合的需求,提出了一种云计算环境下基于Chord查询改进算法、具有QoS保障的资源调度机制.仿真结果显示该机制能够有效地提高系统碎片资源利用率.

第二篇云计算论文样文：基于云计算的企业竞争情报服务模式研究

云计算是新型网络运算模式,能够低成本高效率地向各种网络应用提供计算、存储、网络、软件的资源共享与服务,是分布式计算、并行计算和网格计算发展的新阶段,现已无可争议地成为计算机科学发展趋势之一.云计算的兴起及其具备的高扩展性、高可靠性、按需服务、价格低廉、使用简便的五大优势为组织竞争情报服务提供了最先进的技术手段和新的解决方案,为实现组织竞争情报服务的集成动态管理提供了可能.借助云计算,组织各类信息资源能够快速、可靠、安全地统一部署在云平台,形成信息基础设施（硬件、平台、软件）和相关服务的多种形式的虚拟化资源池,并以统一的界面动态智能地提供竞争情报服务；借助云计算,组织能够整合竞争情报人员、技术、组织环境、工作流程等为一体,促进组织信息交流与知识共享；借助云计算,组织能够构建个性化、主动化和一体化集成创新的竞争情报模式,更为有效地开展竞争情报工作,提高决策精准度,取得竞争优势.云计算时代,组织竞争情报服务将日益走向社会化、集约化和专业化,因此,构建一个基于云计算的企业竞争情报服务平台及其相应的组织环境和运行机制是知识经济时代竞争情报发展到一定阶段的必然趋势.

本文的研究正是基于云计算的技术的兴起与蓬勃发展和竞争情报实践在企业进一步开展的时代背景,对国内外相关文献和学术前沿观点进行了系统地归纳、总结和梳理,在对企业竞争情报服务工作的现状及需求进行问卷调查和深度访谈等实证分析的基础上,通过原型实现与案例研究,旨在探索性地研究与构建一个基于云计算的企业竞争情报服务的理论模式.该项研究对于相关学科的理论体系是一次重要的补充与完善,为相关学科的理论研究与应用实践提供了重要基础与借鉴,对于把握未来企业竞争情报服务实践的发展方向与创新具有重要的指导作用,并为云计算在全社会各领域的实践与推广应用起到启发和推动作用,具有较强的创新性和较高的理论意义和实践价值.

论文以云计算与竞争情报服务的结合为切入点,遵循从理论研究到实践应用的研究思路,即以系统的观点,通过跨学科的研究方法,借鉴计算机软件工程规范的研究与设计方法构建理论模式并应用计算机仿真模拟及在企业实际组织环境中的案例研究加以验证.第一,进行总体规划.对企业竞争情报的现状进行调查分析,在此基础上,展开可行性研究与需求分析,设计服务模式的总体框架,分析总体框架中的关键因素,然后对服务模式的各构成要素分别进行详细设计；第二,技术平台研究.应用计算机科学和云计算的理论和技术对服务模式中的技术平台进行研究与设计；第三,在所构建云计算平台之上研究与设计竞争情报服务模式；第四,应用管理科学的理论方法研究与构建云竞争情报服务平台所需的组织架构；最后,应用计算机仿真模拟方法设计实现了一个云竞争情报服务平台原型,并选取典型企业进行案例研究,对理论模式进行初步验证.

本文共由八章组成,具体章节内容安排如下：

第一章,绪论.本章主要介绍研究背景、研究目的与意义、研究内容与论文结构、研究方法与创新点等.着重指出开展基于云计算的企业竞争情报服务模式研究是云时代竞争情报研究与实践发展到一定阶段的必然结果.

第二章,理论回顾与文献综述.本章回顾了云计算、竞争情报服务等理论,对国内外相关研究现状进行了梳理与综述,分析了现有研究的贡献与不足.

第三章,基于云计算的企业竞争情报服务模式的框架设计.通过问卷调查与深度访谈对我国企业竞争情报服务的现状与需求进行调查与分析,提出本研究的必要性和可行性.在对云计算和企业竞争情报服务进行分析的基础上,应用跨学科研究方法,构建基于云计算的企业竞争情报服务模式的总体框架.

第四章,云竞争情报服务平台的构建.应用计算机科学和云计算的理论和技术对云竞争情报服务平台进行研究与构建.对当前主流云计算体系架构和技术平台进行了全面梳理和比较分析,结合企业竞争情报服务的功能特点,对面向个性化服务的云竞争情报服务平台的架构进行设计.包括总体体系架构设计、网络架构设计、信息安全体系设计等.

第五章,基于云计算的企业竞争情报服务模式的内容.分析了云竞争情报服务平台上企业竞争情报服务的特点与目标,提出构建云环境下面向个性化竞争情报服务的一站式集成服务模式,即：服务要“以用户为中心”,用户对资源和服务的*和获取是无缝的和透明的,用户能够基于网络泛在、快速、动态、弹性、低价、按需计量地使用竞争情报云服务并获取所需的竞争情报资源与服务.本章在研究分析竞争情报服务传统模式的基础上,从交互的角度把云环境下竞争情报服务模式划分为三类：个性化竞争情报服务（自助服务）、协同数字参考咨询服务（一对多服务）、专家咨询（一对一服务）并分别进行了深入探讨.

第六章,基于云计算的竞争情报服务模式的组织架构.竞争情报服务是在一定的组织结构和制度环境下开展的,本章对模式所需的组织环境与运行机制进行了研究.

第七章,案例研究.采用主流云计算开源软件HADOOP、HDFS、MAPDUCE搭建云计算平台并部署竞争情报服务的应用,在企业实际环境中进案例研究以初步验证本文所提出的理论模式.

第八章,研究结论与展望.本章归纳了主要研究结论,分析了研究存在的不足,并针对研究存在的局限性,提出了未来的研究方向.

本文的创新之处在于：

第一,借助云计算技术,构建了人员、技术、组织环境的有机整合和综合集成的基于云计算的企业竞争情报服务模式的理论架构.论文在云计算和竞争情报理论最新研究成果和实践基础上,研究与设计了一个通用的基于云计算的竞争情报服务模式的总体框架,并且分别对该模式的技术平台、组织环境、模式内容进行了研究与详细阐述.该模式能够实现人员、技术、组织环境各要素的合理组合和有机集成,为企业进行竞争情报服务提供了一个先进、廉价高效、可操作的完整框架,能够帮助企业最大限度地提高竞争情报工作效率,最终实现面向个性化服务的竞争情报服务模式.是对竞争情报服务的技术、方法、实践方面的全面创新,具有较高的理论意义和实践价值.

第二,构建了云竞争情报服务平台.根据云计算环境下企业竞争情报服务的功能特点,结合云计算主流体系架构和商业平台,对云竞争情报服务平台进行研究和构建.

第三,构建了基于云计算的企业竞争情报服务模式的内容.综合运用云计算、竞争情报和管理科学的相关理论,在对基于云计算的企业竞争情报服务模式的特点和目标进行分析的基础上,构建了基于云计算的竞争情报服务模式的具体内容.

第四,构建了基于云计算的竞争情报服务模式的组织架构.基于云计算的竞争情报服务模式的顺利实现和有效运作需要相应的组织环境和配套运行机制,本文对其分别进行了深入研究与设计.

第五,进行了案例研究.采用主流云计算开源软件构建了基于云计算的企业竞争情报服务模式的原型,部署竞争情报服务应用,选择典型企业ABC集团公司进行了案例研究.这种研究方法和构建技术是对竞争情报研究与实践的创新,也是云计算研究与实践的深化.另外,本文所提出设计方案和框架是通用架构,能够无缝移植到其他领域的云计算应用.

第三篇云计算论文范文模板：大数据时代基于物联网和云计算的地质信息化研究

本文从地质信息化工作即将进入大数据时代的角度出发,以大数据（Big Data）、物联网（Internet of Things）、云计算（Cloud Computing）等前沿技术在地质调查领域信息化工作的应用作为研究对象,深入研究了各种技术对推动地质信息化产生的影响及应用方案,提出了包括地质物联网、地质云计算平台、一体化显示等内容,探讨了相关的技术路线、关键技术、框架体系、应用模式等.本文的主要贡献如下：

（1）首次系统化地提出了大数据时代物联网、云计算等技术在地质调查领域的融合性技术框架,

（2）初次提出了地质物联网的框架体系、物理部署,重点展开探讨了物联网技术在地质资料管理、地质装备管理方面的应用方案,将其具体应用到公路高边坡地质灾害监测系统建设项目中,还展望了物联网在地质调查领域的应用前景,

（3）提出了地质云计算平台的构建方法,设计了地质云计算平台总视图、体系结构,基于虚拟化技术实现了软硬件资源管理,并给出了地学云存储搭建方法,基于SOA初步搭建地质云计算平台的原型系统,

（4）提出了地质信息“一张图”等设计理念,将地质图、矿业权核查等分布式部署的各类地质服务应用RIA技术实现一站式调用.

研究成果已经在“找矿突破战略行动”的整装勘查方案编制、全国矿业权实地核查、首都物联网示范工程等项目中推广应用,实现了预期研究工作目标,达到了产学研相结合的目的和应用效果.

第四篇云计算论文范例：云计算环境下的开放课程应用研究

自从2001年4月麻省理工学院校长查尔斯·,韦斯特在《时代》杂志上宣布正式启动开放课程计划(MIT OCW)以来,许多世界著名的大学纷纷加入这一行列,开放课程已成燎原之势.近年来,开放课程呈现出新的趋势,大规模网络开放课程(MOOC)的兴起使得开放课程的应用摆脱了传统开放课程应用的一些不足,互动与交流成为开放课程的重要内容.与此同时,随着云计算技术的成熟,其具有的灵活性、扩展性、共享性、低成本性和高服务性等特点为开放课程的应用提供新的技术保障.

然而,目前开放课程的应用仍然存在一些问题,如：师生互动的不足、学习者间协作的匮乏、学习效果跟踪手段欠缺、传统平台缺乏灵活性,都影响了开放课程深入的应用,造成了许多优质教育资源的闲置与浪费.

针对这一现状,本论文将从实践出发,对上述的问题提出观点,并进行平台设计以及案例分析.

本论文从开放课程实践应用的视角,分析目前开放课程应用中存在的不足,构建了一个云计算环境下开放课程应用的SECTIONS模式.基于SECTIONS模式设计并实现了一个云计算环境下的大规模实时互动学习系统.论文的主要工作如下：

1、分析了云计算环境下开放课程的特点,从师生实时互动、学习效果跟踪评价、异构终端接入等角度探讨了开放课程的应用模式,构建了一个云计算环境下开放课程应用的SECTIONS模式,从学习支持服务(S)、学习效果评价(E)、知识共享(C)、信息技术(T)、交互性(Ⅰ)、开放获取(0)、网络学习共同体(N)、可持续性(S)等八个角度探索了开放课程应用.

2、基于SECTIONS模式设计了一个云计算环境下的大规模实时互动学习平台.该平台包含四个针对开放课程的应用模块(开放课程管理模块、实时互动教学管理模块、学习效果评价管理模块、学习进度管理模块)和三个针对开放课程的系统管理模块(用户服务管理模块、学习社区管理模块、运维管理模块),采用了虚拟化、实时迁移、实时互动、智能视频、多媒体检索图像识别等关键技术实现各项功能.

3、针对A高校的实际需求,开发并实现了基于云计算环境的开放课程学习平台的原型,并且对该校学生进行开放课程的教学实践.教学的资源既包括学校自行开发、生成的开放课程,也包括利用网络中已有的开放课程资源.最后,通过用例分析、问卷调查、数据统计等多种方式对平台的应用进行了初步的评价.

研究表明,基于SECTIONS模式设计的云计算环境下开放课程的应用,可以支持学习者随时随地,以各种终端进行大规模在线点播互动学习；还能对学习效果进行跟踪,为“学分”的需求提供技术保障.平台使学习者“移动化”“碎片化”学习更为便利,更可以因此改变传统教学中教与学的比例,促进学习者自学能力的提高,真正实现以学习者为中心的应用目标.

本文的研究具有较强的现实意义和应用价值,它使得开放课程的应用从单纯的资源供给向课程与教学的转变.对于云环境下学习方式、教学模式的改变以及教学平台乃至管理机制改革的研究具有借鉴作用.

第五篇云计算论文范文格式：基于云计算环境的资源提供优化方法研究

作为一种新兴的信息处理模式,云计算(Cloud Computing)技术已经成为信息领域备受关注的研究热点.云计算以虚拟化(Virtualization)作为支撑技术,以按需方式向Internet用户提供动态可扩展的服务.然而,由于云计算环境规模大,资源管理与分配动态可伸缩的特点,导致云数据中心的能耗问题及其资源提供效率成为影响云计算性能的关键因素.本文以新的计算基础设施——云计算技术为背景,研究如何优化云计算数据中心的能耗及其资源的优化配置问题.到目前为止,云计算的能耗问题及其资源提供依然存在很多亟待解决的问题.本文重点从节能机制、负载均衡和市场经济模型等方面研究云计算环境中的高效资源提供优化方法,主要的研究工作包括以下几点：

1)系统研究了云计算环境中的节能机制及其资源提供优化方法.

首先,从云计算的基本概念入手,介绍了云计算的特点、服务类型及层次；其次,重点研究了云计算中的节能优化策略,分析比较了策略的应用环境及优缺点；然后,进一步研究了云计算中的资源提供技术,并对该领域目前的优化策略进行了分类比较；最后,对云实验环境CloudSim进行介绍并对其资源提供机制进行实验分析.

2)提出了基于能量与SLA均衡的虚拟机资源提供策略.

针对云计算环境中应用需求的动态变化特性,提出了基于强局部加权回归的虚拟机自适应部署算法RLWR, RLWR可以根据应用负载所体现的资源占用历史信息动态决策主机的超载时机.检测出超载主机后,提出了迁移周期最优的虚拟机迁移选择算法MPM和迁移量最小算法MNM进行迁移虚拟机的选择,然后提出以基于功耗的降序最佳适应启发式算法PBFDH对迁移虚拟机进行再次优化部署.该自适应部署策略比较静态阈值算法STH、MPA和DVFS,不仅可以动态地将虚拟机部署到更少物理主机上,从而关闭闲置主机,提高了能效,而且通过主机资源的负载预测实现了高可靠的QoS服务交付,避免了用户与资源提供者之间过多的SLA违例.实验结果表明,策略在保证能效的同时,在减少SLA违例确保QoS方面也具有明显的效果.

3)提出了基于多数据中心的绿色高能效资源提供策略.

数据中心的能效通常被多个动态因素影响,包括：能源成本、碳排放率、负载类型、CPU能效及冷却系统等,该策略将同时考虑以上因素研究跨越多个地理位置环境中的多数据中心的全局能效问题.首先建立了多数据中心的资源提供模型,将能耗制约的收益问题和碳排放(Carbon Footprint)问题形式化为QoS约束的收益函数和代价函数的多目标最优化模型,证明了该模型是NP-hard问题.针对该问题提出了绿色云优先的CMM、MCMP算法和收益优先的PMM、 MPMC算法,算法综合考虑了碳排放、能耗、收益和应用的QoS需求,目标是降低碳排放,增加收益,同时满足用户应用的QoS需求.执行应用阶段,在数据中心中利用提出的NDVS方法进一步优化能耗,求解了给定负载情况下单个数据中心功耗最小时CPU频率满足的条件,并求解了CPU的最优频率,证明了该频率下能耗达到局部极小.实验结果表明,策略不仅可以降低能耗成本,优化任务调度,而且还可以权衡碳足迹.

4)提出了基于遗传算法的虚拟机资源提供负载均衡策略.

应用需求的多样性和节点资源的异构性不可避免地会导致资源提供过程中云计算节点的负载失衡问题,这极大地降低了云计算的整体资源提供效率.如何通过高效的负载均衡机制协调主机负载以提高资源利用率和系统性能是目前丞待解决的问题.针对这一问题,提出了基于负载均衡的虚拟机资源提供遗传算法VMPGALB, VMPGALB舍弃了传统二进制编码方法,采用了更适宜体现虚拟机提供特点的树型编码方案.制定选择策略时,采用基于适应度的比例选择策略和最优保存策略,该方法使得具有较小适应度的个体也有被选择的机会并直接保留最优个体至后代中.设计杂交算子时,通过对两个父代个体的交叉操作,并利用生成树方法,使VMPGALB具有更好的杂交性能.同时,为避免求解过程陷入局部最优,VMPGALB还按一定比例对产生的个体进行了变异操作.实验结果表明,比较传统遗传算法BGA、MOGA、启发式算法BFH和WLC,VMPGALB不仅遗传性能更优,虚拟机迁移次数更少,而且能以较快的收敛速度求解虚拟机提供的负载均衡方案.

5)提出了基于市场经济学模型的资源提供博弈策略.

市场经济学模型可以通过均衡理论实现资源的优化配置,研究了以市场经济模型为基础的云计算资源提供机制,结合博弈论在资源管理领域的优势,首先,建立了非合作竞争市场的资源提供模型,提出了非合作博弈资源提供算法RPANCG,该算法以非合作博弈进行建模,RPANCG的目标是寻找使得各个资源提供者效用达到最优的Nash均衡解,证明了RPANCG算法可以产生唯一的Nash均衡.然后,在RPANCG算法满足效用相互最优的基础上,为了进一步增加集体收益,并满足效率与公平的约束,在非合作竞争市场的基础上提出了议价市场中的资源提供算法RPABG,该算法以议价博弈进行建模,RPABG的目标则是寻找Nash议价解.实验结果表明,RPANCG算法可以收敛到唯一的Nash均衡解,资源提供者的效用达到相互最优,整个资源提供趋于合理.而RPABG则在RPANCG算法的基础上进一步兼顾了资源分配的效率和公平性,并且能够提高资源提供者的整体效用,实现了Pareto改进,从而达到云资源的公平、合理和均衡的优化分配.

本文的研究得到了国家自然科学基金项目(批准号：60970064,61272116),新世纪优秀人才支持计划项目(批准号：NCET-08-0806),教育部博士点基金项目(批准号：20120143110014)及湖北省高端人才引领培养计划项目的资助.

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