校园服务系统的设计与实现

基于当前大学校园中经常出现学生需要办事但是却找不到办事的部门，身边多余的闲置物品得不到可循环利用，造成资源浪费等问题，通过对校园服务系统进行研究与探讨，立足于优化校园生活、提高学生体验的角度，探索出一套适用于校园的、高效的校园服务系统——校园帮帮手，提供一站式申请与处理，为校园打造一个目标明确、服务高效的一站式平台。系统中工单模块具有短信、邮件提醒功能，对接部门可以在第一时间处理学生各种问题；同时系统还具有失物招领、跳骚市场与学生生活息息相关的功能，解决学生的生活问题。     

基于长短期记忆神经网络的容器云队列在线任务动态分配

针对现有容器云在线任务分配方法分配合理性和资源均衡度较差、任务处理效率较低的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络的容器云队列在线任务动态分配方法。描述容器云队列在线任务模型;以节点互补度、资源利用率以及能耗组成任务分配多目标函数;在约束条件下利用长短期记忆神经网络求解任务分配最优方案,完成容器云队列在线任务动态分配。实验结果表明,本文分配方案的分配合理性达到0.925,资源均衡度达到10.255,最长队列长度为10,最大能耗值为5000 W,分配合理性、资源均衡度、任务处理效率均得到改善,分配方案更加合理。     

基于负荷感知的虚拟机集群部署方法

传统的部署算法会受部署资源关系的影响导致部署时间过长,为此设计一个基于负荷感知的虚拟机集群部署方法。通过基于SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)的系统性能预测模型判断和预测虚拟机资源的性能,根据资源性能的描述,以降低成本和减少资源浪费为目标,合理选择虚拟机。计算物理主机与虚拟机的相关系数,同时采用负荷感知法结合虚拟机内存与宽带之间关联性,通过加权处理计算资源权重和对主机排序,进而完成物理主机与虚拟机之间资源匹配,实现基于负荷感知的虚拟机集群部署。实验将部署时间与部署的失败次数作为对比指标,结果表明论文方法在短时间内就能够完成集群部署,并且失败次数较少,满足方法设计的需求。