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基于LSTM的容器云資源預測與配置的研究

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基于LSTM的容器云資源預測與配置的研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Abstract第5頁
第1章 緒論第8-14頁
    1.1 選題來源第8頁
    1.2 研究背景與意義第8-9頁
    1.3 國內外研究現狀第9-11頁
        1.3.1 資源預測研究現狀第9-10頁
        1.3.2 資源配置研究現狀第10-11頁
    1.4 研究目標與內容第11-12頁
    1.5 論文結構第12-14頁
第2章 相關問題和技術研究第14-26頁
    2.1 云計算概述第14-16頁
        2.1.1 云計算的主要特點第14-15頁
        2.1.2 云計算平臺的三種服務模式第15-16頁
    2.2 虛擬化技術與容器技術第16-18頁
        2.2.1 虛擬化技術第16頁
        2.2.2 容器技術第16-18頁
    2.3 資源負荷時間序列預測模型基礎研究第18-22頁
        2.3.1 時間序列分析第18-19頁
        2.3.2 時間序列平穩性檢驗和處理第19-20頁
        2.3.3 時間序列純隨機性檢驗第20-21頁
        2.3.4 時間序列分析模型ARIMA第21-22頁
    2.4 資源動態管理方法研究第22-25頁
        2.4.1 資源優化配置方法第22-24頁
        2.4.2 資源動態監控方法第24-25頁
    2.5 小結第25-26頁
第3章 基于遺傳算法優化LSTM神經網絡的容器云資源預測研究第26-42頁
    3.1 長短時記憶網絡第26-31頁
        3.1.1 循環神經網絡第26-27頁
        3.1.2 長短時記憶網絡第27-31頁
    3.2 遺傳算法相關理論及其改進第31-36頁
        3.2.1 遺傳算法的相關理論第31頁
        3.2.2 遺傳算法的工作流程第31-32頁
        3.2.3 遺傳算法的改進第32-36頁
    3.3 基于APMSSGA優化LSTM神經網絡結構參數第36-38頁
    3.4 基于APMSSGA-LSTM的資源負荷預測模型第38-41頁
        3.4.1 資源預測反饋機制第39頁
        3.4.2 資源負荷預測模型設計第39-41頁
    3.5 小結第41-42頁
第4章 基于APMSSGA-LSTM資源預測模型的容器云資源配置研究第42-55頁
    4.1 容器云環境資源預測與配置總體架構第42-43頁
    4.2 基于KVM和 Docker的容器云平臺構建第43-46頁
        4.2.1 基于KVM與 Docker的容器云平臺結構設計第43-45頁
        4.2.2 基于KVM的資源虛擬化第45頁
        4.2.3 基于Docker和 Kubernetes的容器云平臺集群的構建第45-46頁
    4.3 容器云平臺資源狀態的監控與預警第46-48頁
        4.3.1 容器云平臺資源狀態監控第47頁
        4.3.2 容器云平臺的應用預警第47-48頁
    4.4 基于預測的容器云資源自適應彈性配置方法研究第48-54頁
        4.4.1 相關定義第49頁
        4.4.2 基于監控的集群預選擇策略第49-50頁
        4.4.3 基于預測模型的容器云平臺資源配置策略第50-51頁
        4.4.4 基于預測模型的容器云平臺資源配置機制第51-54頁
    4.5 小結第51-55頁
第5章 實驗與分析第55-66頁
    5.1 實驗環境第55頁
    5.2 基于KVM和 Docker的容器云平臺實現第55-56頁
    5.3 容器云平臺資源預測實驗第56-63頁
        5.3.1 實驗設計第56-57頁
        5.3.2 模型評估函數第57頁
        5.3.3 時間序列數據準備、檢驗與處理第57-59頁
        5.3.4 APMSSGA-LSTM預測模型驗證第59-63頁
    5.4 資源配置實驗第63-65頁
        5.4.1 集群資源伸縮第63-64頁
        5.4.2 資源利用率驗證第64-65頁
    5.5 小結第65-66頁
第6章 總結與展望第66-68頁
    6.1 總結第66-67頁
    6.2 展望第67-68頁
參考文獻第68-72頁
申請學位期間的研究成果及發表的學術論文第72-73頁
致謝第73頁

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