基于智能体服务的云计算架构分析论文（合集10篇）由网友“观一”投稿提供，下面给大家分享基于智能体服务的云计算架构分析论文，欢迎阅读!
篇1：基于智能体服务的云计算架构研究分析论文
0引言
随着国际互联网应用技术的快速发展，特别是近年来，以博客、内容聚合、百科全书、社会网络和对等网络等为代表的Web 2.0广泛应用，使得网络数据量和网络用户数高速增长，网络服务的数据处理能力面临着严峻挑战。为了通过互联网将海量的存储与计算资源进行整合和优化，充分提高资源利用率，使互联网服务更加敏捷和随需应变，云计算融合了分布式计算、虚拟化技术、并行计算、网格计算及效用计算的优点应运而生，并且成为目前国内外研究的热点问题。云计算有许多特点，如低成本、灵活性、可伸缩性、安全性、可靠性、多租户、自适应性和提供服务等级协议SLA等。
云计算已被诸多企业和科研机构接受和使用，针对云计算平台和架构的研究也层出不穷。文献中提出了一种基于虚拟技术和面向服务架构SOA的云计算架构，文献[CS]描述了云计算和SOA之间的联系，对云计算平台结构和云服务应用进行了分析，文献口」中提出了一种基于事件驱动服务的云计算服务体系，但仅对云计算的软件即服务层Sans进行了说明，未体现云计算的其它两个层:即平台即服务层Paas和基础设施即服务层Iaas。
针对云计算平台和结构的研究还很多，但大多都是提供一个虚拟的云环境，用户还得根据需要重新定义服务和需求。提出一种云计算服务统一的架构显得尤为重要。
本文提出的基于智能体服务的云计算架构，能充分发挥Agent智能体的优势，为用户提供智能化服务，采用事件驱动和基于语义的方法能够实现混合云的功能。引入了基于本体和策略的方法能为公有云和私有云提供运行框架。
1Agent技术及其应用
Agent技术最早是由美国麻省理工学院的著名计算机学家和人工智能学科创始人之一Minsk提出来的，最初源于人工智能领域。针对Agent的定义很多，特别是来自人工智能界的研究人员认为:Agent除了具备自治、自主等基本特性外，还应具备一些通常人类才具有的能力，即Agent就是具有某类知识，且具有能力和愿望并可做到其能做成的事情的“计算实体”。
Agent不断完善信息服务的方式、质量和内容，以满足用户的个性化需求。在信息服务中引入Agent技术，能够实现智能化、个性化的服务。Agent技术应用方面:如美国的密歇根州大学曾将数字图书馆和三种类型的Agent用户接口Agent、中间Agent和收藏Agent)进行融合，能够根据读者个人喜好的文档实现传送和呈现贮存的信息。新加坡国立图书馆、美国加州数字图书馆、华盛顿大学图书馆等都把Agent技术运用于网络信息服务中，开展个性化服务，并获得了成功。
篇2：基于智能体服务的云计算架构研究与分析的论文
引言
随着国际互联网应用技术的快速发展，特别是近年来，以博客、内容聚合、百科全书、社会网络)和对等网络等为代表的Web 2.0广泛应用，使得网络数据量和网络用户数高速增长，网络服务的数据处理能力面临着严峻挑战。为了通过互联网将海量的存储与计算资源进行整合和优化，充分提高资源利用率，使互联网服务更加敏捷和随需应变，云计算融合了分布式计算、虚拟化技术、并行计算、网格计算及效用计算的优点应运而生，并且成为目前国内外研究的热点问题。云计算有许多特点，如低成本、灵活性、可伸缩性、安全性、可靠性、多租户、自适应性和提供服务等级协议等。
云计算已被诸多企业和科研机构接受和使用，针对云计算平台和架构的研究也层出不穷。文献中提出了一种基于虚拟技术和面向服务架构SOA的云计算架构，文献描述了云计算和SOA之间的联系，对云计算平台结构和云服务应用进行了分析，提出了一种基于事件驱动服务的云计算服务体系，但仅对云计算的软件即服务层Sans进行了说明，未体现云计算的其它两个层：即平台即服务层Paas和基础设施即服务层Iaas。
针对云计算平台和结构的研究还很多，但大多都是提供一个虚拟的云环境，用户还得根据需要重新定义服务和需求。提出一种云计算服务统一的架构显得尤为重要。
本文提出的基于智能体服务的云计算架构，能充分发挥Agent智能体的优势，为用户提供智能化服务，采用事件驱动和基于语义的方法能够实现混合云的功能。引入了基于本体和策略的方法能为公有云和私有云提供运行框架。
1Agent技术及其应用
Agent技术最早是由美国麻省理工学院的著名计算机学家和人工智能学科创始人之一Minsk提出来的，最初源于人工智能领域。针对Agent的定义很多，特别是来自人工智能界的研究人员认为：Agent除了具备自治、自主等基本特性外，还应具备一些通常人类才具有的能力，即Agent就是具有某类知识，且具有能力和愿望并可做到其能做成的事情的“计算实体”。
Agent不断完善信息服务的方式、质量和内容，以满足用户的个性化需求。在信息服务中引入Agent技术，能够实现智能化、个性化的服务。Agent技术应用方面：如美国的密歇根州大学曾将数字图书馆和三种类型的Agent用户接口Agent、中间Agent和收藏Agent进行融合，能够根据读者个人喜好的'文档实现传送和呈现贮存的信息。新加坡国立图书馆、美国加州数字图书馆、华盛顿大学图书馆等都把Agent技术运用于网络信息服务中，开展个性化服务，并获得了成功。
篇3：基于智能体服务的云计算架构研究与分析的论文
建立的基于智能体服务的云计算架构如图1所示，共分为五层：基础设施即服务层laas、平台即服务层sans、软件即服务层sans、运行环境层和智能即服务层。其中智能即服务层是整个架构的核心。
2.1运行环境层
该层是虚拟层，整个架构通过平台即服务层和基础设施即服务层提供虚拟的运行环境。用户可以拥有多个运行环境，每个运行环境可以是一个云，或者是用户定义为云的其它事物。各运行环境之间建立了某种关系，这种关系通过用户编写的XML文档生效，用户还可以通过XML文档设置访问权限。
2.2软件即服务层
运行环境层通过该层可以访问各种应用和服务，如企业资源规划ERP、客户关系管理CRM等金融服务和其它任何通过该层可以访问的软件服务。每个运行环境拥有各自的软件即服务层，这两个层一起能够实现云计算的多租技术。
2.3智能即服务层
该层在整个架构中起着重要的作用，一旦智能体感知到了响应，相应的任务就会被调用，最终提供相应的服务。
(1)事件控制智能体
工作流程：事件感知器感知到状态变化或其它Agent的任务请求时，首先查询策略库，查找是否存在与该任务情况类似的服务策略。若存在该策略，则直接送交给服务执行智能体进行执行;若不存在该策略，则经过事件转化器和任务规划器，尝试新的规划并将记录结果保存至知识库，再经过任务规划器重新规划，生成规划序列并送至服务执行智能体。事件控制智能体包括以下智能组件。
事件感知器：是Agent与外界的接口，负责发现和接收运行环境的状态变化或其它Agent的任务请求。事件转化器：根据事件处理网络EPN中预先设定的处理程序，负责转化事件，包括事件合成、分解、协调等。
任务规划器：负责建立中短期的行动计划，是一个局部的规划。局部性主要体现在：第一，每个Agent根据自己对世界和其它Agent的认知模型、自身的状态、目标集合，及以往的经验规划自身的行为，而不是由某个Agent的全局进行规划并将命令分发给其它Agent。第二，Agent并不需要对它的目标做出完全的规划，而只要生成近期的动作序列即可，因为世界是发展变化的，很多情况无法预测，长期规划可能会因为情况的变化而失效。
任务规划器需要从世界模型、其它Agent模型、目标集合、经验库和自身的状态等数据结构中提取信息，经过局部规划器，产生近期的动作序列，提交给知识库系统中的决策器。任务规划器总是试图在经验库中找到与当前情况最为类似的前提条件的范例，再参考其它规划和结果做出新的规划。如果找不到前提条件和当前情况的差异小于某个闽值的范例，则任务规划器只能尝试新的规划并将记录结果保存在知识库中，方便以后查询和使用。
(2)服务执行智能体
工作流程：服务执行智能体接收事件控制智能体发送来的任务规划序列，经过访问智能体将任务序列进行划分，再将任务序列逐个送至决策智能体，进行服务策略匹配。最终将匹配的服务结果经由访问智能体传送给执行智能体。服务执行智能体包括以下智能组件：
访问智能体：负责接收由事件控制智能体发送的任务规划序列，并将规划序列进行划分，逐个发送给决策智能体。并且接收由决策智能体最终确定的服务策略。
决策智能体：负责接收由访问智能体发送的逐个任务规划序列，通过服务查询智能体和知识库确定最佳的服务策略，并将结果发送给访问智能体。
服务查询智能体：针对每一个任务请求，查询知识库中的任务服务库，找到最佳的服务策略，为决策智能体提供服务决策。并且将每次找到的最佳服务策略存储在任务服务库中，方便以后查询。
执行智能体：负责接收来自访问智能体的任务服务策略，并通过企业服务总线ESB执行服务。
2.4平台即服务层
(1)策略库：保存Agent根据感知信息和当前状态做出反应的服务策略，包括用户分组、用户类别、用户信息、用户认证和安全策略等。每种环境都对应一个策略，当Agent感知到事件发生时，首先遍历策略库，若有最佳的服务策略，则反应器做出动作;若没有合适的策略，则信息被送到规划器和决策器进行推理和决策。
(2)任务服务库：存储执行过的任务服务策略信息，方便事件控制智能体和服务执行智能体执行服务。
(3)本体库：存储各种本体文档，包括事件模型和事件处理网络文档、事件与任务之间的关系等文档。
(4) SLA库：存储用户注册的服务等级协议信息，服务查询智能体通过用户的SLA信息查询最佳的服务策略。
(5)服务注册：注册一些服务描述信息及其服务质量信息，企业服务总线通过注册的信息，查询和选择服务策略。
(6)总线：包括数据总线和服务总线。数据总线用于云内部各库之间的数据传送，服务总线与服务注册相关联，实现了不同服务之间的通信和整合。
(7)云代理：与运行环境建立关系，可以实现与各种软件系统或其它云的融合。
(8)管理入口：超级管理员通过该入口不仅可以使用各种开发工具对云环境进行配置，而且可以设定每个用户所需的服务等级协议。
2.5基础设施即服务层
该层提供了虚拟化计算资源、网络资源和存储资源，并且能够根据用户需求进行资源的动态分配。相对于平台即服务层和软件即服务层，基础设施即服务层所提供的服务都较偏底层，但使用更为灵活。
目前，有关Agent智能体算法的应用很多，如：遗传进化Agent算法、多Agent协同强化算法、基于蚁群的多Agent算法等，都可应用于本文提出的云计算架构中，通过多Agent智能体之间的协同算法，可以实现云计算中服务的协同和调度，为云计算提供智能化服务。
3结束语
随着未来web 3.0时代的到来，以及物联网的实现，信息网络将提供更加人性化、智能化的服务。本文提出的基于智能体服务的云计算架构，由三个实体层、一个运行环境虚拟层和一个智能即服务抽象层组成，其中智能即服务层通过其它四个层发挥着核心作用。该架构引入了本体理论和Agent智能体技术，具有很强的灵活性和智能性，通过云代理，可以实现与其它云或软件系统的交互和融合，为用户提供智能的云服务。
篇4：云数据中心网络安全服务架构研讨论文
摘要：随着虚拟化技术的快速发展，近年来互联网领域实现了较为长足的进步，云数据中心的广泛建设便属于这种进步的直观体现，这也使得近年来我国围绕云数据中心开展的研究大量涌现。基于此，本文简单分析了云数据中心网络安全服务需求、云数据中心网络安全服务架构思路，并详细论述了云数据中心网络安全服务架构应用实例，希望由此能够为相关业内人士带来一定启发。
关键词：云数据中心；网络安全服务；分布式网络架构；虚拟化技术
0前言
云数据中心（SDDC）的实现离不开成熟的虚拟化技术支持，云数据中心物理资源抽象化、资源池化的实现也得益于计算虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化，云数据中心服务因此具备弹性、敏捷性以及高效性优势。而为了最大发挥这种优势、推动我国云数据中心实现进一步发展，正是本文围绕云数据中心网络安全服务架构开展具体研究的原因所在。
篇5：云数据中心网络安全服务架构研讨论文
云数据中心具备的弹性、敏捷性以及高效性优势使得其对网络安全存在较高需求，这就使得云数据中心的安全服务必须统一到管理平台上，因此其网络安全服务需求可以概括为以下两个方面。
1.1特性需求
由于安全服务必须统一到云数据中心管理平台上，这就使得云数据中心的弹性、敏捷性以及高效性将对安全服务提出一定需求，这种需求的具体表现如下所示：
（1）敏捷性。安全服务需要灵活部署于云数据中心，整个数据中心、具体业务应用均需要纳入安全服务保障，且安全服务需保证自身启停不对中心日常业务运行造成影响，因此敏捷性需求必须得到关注。
（2）弹性。安全服务需具备动态调整能力以满足业务变化需要，这一动态调整应脱离管理员干涉、基于具体服务规则开展。
（3）高效性。需保证安全服务可由所有用户分享，以此实现统一管理、资源高效利用[1]。
1.2具体需求
除特性需求外，云数据中心网络安全服务的具体需求也应得到关注，这类需求的主要内容如下所示：
（1）业务跟随。需保证安全服务随用户虚拟机迁移而迁移，以此实现安全防护、业务流量的全过程跟随。
（2）服务扩展。安全服务需结合攻击演变随时扩展与调整，能否在现有基础上更新、扩展将直接影响安全服务效用发挥。
（3）支持多类型数据中心。安全服务需满足不同云数据中心需要，这使得其需要独立于管理平台，必要时舍弃Hypervisor技术支持，不同云数据中的相同安全保障将由此实现。
篇6：云数据中心网络安全服务架构研讨论文
简单了解云数据中心网络安全服务需求后，本文提出了分布式网络安全虚拟化架构思路，而结合该思路明确的云数据中心网络安全服务架构具体组成同样具备较高参考意义。
2.1基本思路
部署于用户虚拟网络的边界、在所有需要安全服务的物理机上启动虚拟化安全设备属于现阶段存在的两种虚拟化安全设备网络部署方式，前者本质上属于个体物理安全设备的虚拟化，后者则属于多台设备管理器与网络设备的虚拟化，但考虑到两种方式均无法较好满足云数据中心网络安全服务架构需要，因此本文提出了一种分布式网络安全虚拟化架构思路。该架构主要由数据中心管理平台、安全服务控制平面、安全服务平面、物理服务器集群组成，由此即可实现流量可视化、微隔离、安全服务、支持业务迁移、全网行为分析等安全服务[2]。云数据中心分布式网络安全虚拟化架构的具体组成如下所示：
（1）安全服务控制平面。主要由NBI、生命周期管理、用户资产轮询、安全管理界面、安全策略管理、日志监控、扩展服务管理组成，其中NBI负责对外提供北向接口，而通过这些功能即可实现实时的用户资产配置获取，管理员也能够由此开展高质量的安全服务管理。
（2）安全服务平面。主要由安全服务虚机、扩展服务虚机、虚拟机、虚拟网络、Hypervisor组成，虚拟机在其中负责集成复杂功能、扩展服务模块以形成服务链，而Hypervisor则能够为全服务虚拟机的运行提供支持。
2.2具体组成
结合更深入分析，确定了由引流平面和安全服务平面分离组成并运行于虚拟机的控制平面（支持高可用性）、采用分布式部署并运行在虚拟机上的安全服务平面、应用SDN引流和虚拟交换机的引流平面，而服务模块的扩展则通过启动虚拟机实现，这一云数据中心网络安全服务架构思路不仅满足了上文提及的全部需求，安全服务更被赋予了统一管理和开放接口特性。流量可视化、微隔离、安全服务、支持业务迁移、全网行为分析属于该架构具备的主要服务能力，如安全服务能够提供L2到L7的安全服务，防火墙、应用识别、攻击防护、URL过滤等均属于安全服务的具体组成，可见该架构的'完善性[3]。
篇7：云数据中心网络安全服务架构研讨论文
为提升研究实践价值，本文围绕上述云数据中心网络安全服务架构在不同类型云数据中心的应用进行了详细论述，该架构在不同云数据中心基于不同安全需求开展的灵活适配具备较高借鉴价值。
3.1VMware数据中心
在VMware数据中心的网络安全服务架构应用中，该架构实现了与vCenter的协调管理，vCenter、安全服务控制平面、物理服务器集群、安全服务平面属于架构的具体应用，而在VSS/VDS（虚拟交换机）的引流支持下，该网络安全服务架构可支持ESXiHypervisor，L2至L7的安全服务也将由此实现。结合VMware数据中心特点，网络安全服务架构特别准备了扩展日志分析模块，该模块主要负责流量日志的分析处理，而分析处理的结果将自动送至数据中心日志服务器。
3.2OpenStack数据中心
对于应用网络安全服务架构的OpenStack数据中心来说，OpenStack、安全服务控制平面、安全服务平面、物理服务器集群属于该架构的主要构成，其中OpenStack主要由FWaaSplugin、Neutron、Cinder、Nova组成，由此即可实现用户网络信息的获取和生命周期管理。在OpenStack数据中心的网络安全服务架构应用中，使用OpenSwitch引流、支持KVMhypervisor属于该部署的主要特点，由此实现的多租户场景支持、在线部署、L2至L7安全服务提供也应得到关注。
3.3自主开发云平台
自主云平台开发同样属于本文研究分布式网络安全虚拟化架构的典型应用，自主开发管理平台、安全服务控制平面、SDN控制器、物理服务器集群、安全服务平面属于该应用的具体组成，而在管理API支持下，该架构可实现用户和网络信息的获取、高水平生命周期管理。通过调用SDN控制器QPI实现镜像引流、支持ZENhypervisor与KVM，则使得整个架构能够在检测到虚拟机攻击行为后在最短时间内实现虚拟机隔离，整个平台的安全性能自然将由此实现大幅提升。
4结论
综上所述，本文研究的云数据中心网络安全服务架构具备较高推广潜力，而在此基础上，文中涉及的分布式网络安全虚拟化架构在VMware数据中心、OpenStack数据中心、自主开发云平台中的实际应用，则证明了设计思想的可行性。因此本文建议相关业内人士关注本文渗透的设计思想，并由此推动我国云数据中心的更好发展。
参考文献：
[1]张小梅,马铮,朱安南等.云数据中心安全防护解决方案[J].邮电设计技术，.
[2]姚帅,陆蓓.基于SDN技术的云数据中心演进方案研究及试点[J].电信技术，.
[3]张旭辉.运营商云数据中心网络安全技术研究综述[J].中国新通信，2015.
篇8：知识架构分析与评估智能软件设计论文
知识架构分析与评估智能软件设计论文
摘要：教育软件的出现使中小学生知识的评估和教育资源的共享更加高效、便捷、个性化。该文根据学习过程控制模型分析与设计了知识架构分析与评估的智能工具软件，指出了它不同于教育机构的数据库系统，运用统计学、模糊算法等方法分析及评估学生知识点掌握状态，从而达到辅助教学的目的。
关键词：工具软件；知识架构分析与评估；智能化；个性化；控制系统模型；统计学；模糊算法
中图分类号：TP311.5文献标识码：A文章编号：1009-3044(2016)03-0083-02
本软件建立学习过程控制系统模型，并据此设计评估软件，设计思路新颖。现有教育软件，主要关注的是学习方法和学习资源，在学校学生管理方面，多是应用大数据库对整体分析。在分析知识架构方面，没有做成工具软件，也没有应用于每个学生。本软件将实现对学生的个性化智能评估。
1现有教育软件分析
随着经济与科技的发展，政府、家庭更加重视教育，现有教育系统的一些问题也日益显露[1]：
1）传统“大班教育”模式下，教师只能大致了解到班级整体学习情况和个别优秀学生的掌握状况，并不能照顾到每一名同学，从而导致了一些同学的学习积极性降低。
2）家长更愿意让孩子接受“小班教育”或“一对一教育”，该教育形式多按课时收费，成本远远高于学校的“大班教育”，很多家庭难以承担高额的辅导费用[1]。
3）中学学生管理系统多采用数理统计分析，只能分析出一些最基本数据及整体水平，并不能根据考试成绩分析出每一位学生的知识点掌握状况[2]。针对以上问题，为了充分发挥学生学习的主动性，高效、便捷的分析出学生的知识盲点，减少家庭高额的辅导费用，设计了中小学生知识架构分析与评估智能工具软件。该软件有如下优点：
1）该软件能高效、便捷地分析出每位学生的知识点掌握情况。相比学校学生管理系统，更加个性化，可满足家庭、学校的需求。
2）可与网络上教育软件嫁接。在教育软件上网上答题，提交后可自动分析学生知识点掌握情况。
3）有效减少家庭高额的辅导费用。
4）该工具软件成本很低、普及性强。
2软件设计
2.1学习过程控制系统模型的建立
中小学生知识架构分析与评估的智能工具软件主要针对中小学生知识点进行分析，下面将结合简化的教育模式结构图来详解本工具软件的实现过程。
2.1.1传统师生教育系统
当今教育方式主要为：
方式1：教师讲授知识——学生做题——测试成绩。此方式没有反馈，全靠学生的自觉性和能力，学习效率低。
方式2：教师讲授知识——学生做题——测试成绩——家长分析——反馈给家教。家教主要对学生的错题进行分析，但是错题并不能完全反映出学生知识盲点，也有一部分知识掌握不扎实，且家教与学生需要较长磨合期。
方式3：教师讲授知识——学生做题——测试成绩——教师分析——反馈给教师。教师主要对整体成绩分析，缺乏个性化，无法照顾到每位同学。
2.2.2中小学生知识架构分析与评估的智能软件
为解决上述问题，我们设计了中小学生知识架构分析与评估的智能软件。该软件通过对教育模式结构图功能、反馈的添加，让每一位学生都能享受个性化的知识评估，高效、便捷的分析出知识盲点，同时降低家庭教育费用，减少家教和学生的磨合时间。在基本的教育系统中，以评价软件为核心，极大的优化反馈效率。教师出题，学生做题后反馈给教师，教师批阅并将结果输入该软件，软件将自动整理信息，得出详细的学生知识点评估统计图，将结果反馈给所以学生，使所有学生能高效、了解自己知识盲点，更能方便家教因材施教。上述环节不只一次反馈，经过多次过程之后将不断缩小学生的不足之处，更快地促进学生学习。
2.2软件设计原理
2.2.1科学权衡
给予作业、测试、考试成绩不同的权重，软件可以由家长、教师、家教根据实际情况修改权重，增加软件对不同教学情况的适应性[3]。
2.2.2模糊算法
采用模糊算法对上一个步骤处理后的数据继续分析。引入模糊隶属公式，设置六个模糊语言变量：极优、优、良、中、差、极差[4]。模糊算法公式图：对于任意一个成绩，都与模糊隶属公式拥有两个交点值：u(x0),v(x0)，选取较大的值作为结果，给出模糊语言变量的评价。
2.2.3周期性时间统计
学生对于知识点的掌握情况是随时间的改变而改变的，这就需要对数据进一步处理，根据时间次序给予数据不同权重[5]。分值G=a0x(i)+a1x(i+1)+……+amx(n)(m=n-i)满足：a0+a1+……am=1其中a0，a1，……，am为权重。2.3功能设计
2.3.1知识点数据库
1）教学大纲
系统内部含有一个完整的知识点数据库，按学科、章节细分知识点类型、知识点。
2）知识点录入系统
知识点录入分为两种实现形式，分别为人工录入和软件嫁接。人工录入由教师、家长等人将试卷每一道题的知识点通过大纲目录录入系统。可以很方便地找出题目对应的知识点，然后录入，录入结果填入程序内部表格；软件嫁接即该软件可与市面上自带题库的教育软件嫁接，省去人工录入，学生网上答题，提交后软件自动分析，能极大降低工作量。
2.3.2成绩录入
录入的成绩包括作业、测试、考试成绩，给予三种成绩不同的'权重。成绩录入界面与知识库相对应，以试卷格式录入。同样此处也可嫁接软件直接评分。
2.3.3评估与统计
2.3.3.1评估
1)统计评估
统计数据，以知识点为主要关键字，统计每个知识点掌握百分比，分值型分值低于80%视为错误。
2)模糊算法评估
根据知识点的正确率分析，在此使用了基本的模糊算法加以解决。模糊算法将对上一个步骤处理后的数据继续进行分析。引入模糊隶属公式，设置六个模糊语言变量：极优、优、良、中、差、极差。计算方法：以每个学生为单位，对应每个知识点，都通过模糊算法给予学生评级。对应一个x值(0 2.3.3.2实时统计和周期性统计 1）实时统计 实时统计可以绘制知识点掌握情况评价图，并及时反馈给学生、家长、教师。 2）周期性统计 学生对于知识点的掌握情况是随时间的改变而改变，对数据进一步处理，根据时间次序给予数据不同权重。 2.3.4输出系统 输出即为软件反馈给教师学生的数据，在经过上述步骤处理后之后，得到许多个表。输出系统将以图表的形式反馈给教师与学生。输出内容为：1）一次测评后，给予每位学生知识点掌握情况统计情况表和柱状图，都以百分制的形式给出，知识盲点一目了然。 2）多次测评后，给予单一知识点多次测评曲线图，按时间顺序排列，随时能查看对于某一知识点掌握情况。 3）多次测评后，给予所有知识点掌握情况一览图，给出综合评价[6]。 3结束语 该软件可以达到充分发挥学生主动性，高效、便捷分析出知识盲点，提高学生的学习效率和教育质量，减少家庭教育费用。 参考文献： [1]陈国龙.家庭教师问题的浅析[J].林区教学,(2). [2]张寿松,刘为邦.小班化教育与大班教育的比较研究[J].丽水师范专科学校学报,(1). [3]罗毅.基于知识点-难度比例的组卷算法研究[J].武汉理工大学学报,(10). [4]彭愈强.基于模糊综合评价的电大教学评估系统设计[D].成都:电子科技大学,2009. [5]米迟,郑惊欧,刘劲.学生评估系统的设计与实现[J].中国科教创新导刊,(10). [6]姚锁宁.基于MATLAB/VC的教学评估系统研究与开发[D].西安:西安理工大学,. 浅析基于云计算的智能计量平台研发的论文 1 系统需求 根据智能计量业务的需求，智能计量平台将基于云计算技术，使系统需要和营销管理系统、95598系统、生产管理系统、智能小区系统以及省网营销管理系统进行数据的交互，以实现计量业务与营销其他业务的双向互助支撑。此外，系统还需要整合现有的居民集抄系统、负荷控制系统及配电变压器监测系统，构建电力客户与电网管理部门的智能化和多样化互动服务平台。系统的物理架构。 可知，本系统的目的是将不同领域的单一监测系统(如厂站电能量遥测系统、大客户负荷管理系统、配电变压器监测计量系统、低压集中抄表系统和智能小区系统)进行整合，通过利用虚拟化平台对上述系统涉及到的服务器、存储设备以及网络设备的资源进行虚拟化，屏蔽了由于硬件资源的不同导致相互通信受阻问题，并以虚拟机为单位进行统一的资源管理，通过虚拟机将各类系统数据集中到主站或者通过统一的虚拟机将主站的指令发送到各监测终端，然后在主站端进行计量业务的综合应用分析和用电信息辅助决策。 2 核心技术介绍 Hadoop是分布式系统基础架构，是由开源组织Apache开发。基于Hadoop[9]的应用系统可以运行在廉价的硬件设施组成的集群上，通过Hadoop可以快速构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。系统主要由HDFS、MapReduce和HBase等组件组成，其中HDFS和MapReduce是Hadoop的两个核心组件，HDFS是Hadoop实现的一个高度容错的分布式文件系统，具有较强的可扩展性，同时HDFS也是Hadoop系统的基础层，负责数据的存储管理，并且能够提供高吞吐量的数据访问，适合处理大规模数据集的应用程序。而MapReduce[10]是一种并行计算模型，它能够有效合理地分割输入数据，进而并行处理，适合对海量数据的处理。Hadoop实现的MapReduce计算框架提供一种简单的编程模型，节省时间，可以快速实现分布式计算应用;HBase是一个分布式的、面向列的非关系型数据库，是云计算中的开源实现，支持高性能并发读写。 在本项目中， H a d o o p 集群局域网由1 台NameNode服务器、1台SecondaryNameNode服务器、1台JobTracker服务器和多台从服务器组成。NameNode服务器负责管理海量数据文件的分割、存储以及监控DataNode的运行情况。应用程序需要读取数据文件，首先访问NameNode服务器，获取数据文件在各DataNode上的分布，然后直接与DataNode通信。一旦发现某个DataNode宕机，NameNode将通知应用程序访问宕机节点各数据块的副本，并在其他DataNode上增加宕机节点各数据块的副本，以保证平台的可靠运行。SecondaryNameNode服务器用来监控HDFS状态，与NameNode进行通信，以便定期保存HDFS元数据的快照，若NameNode发生问题，其作为备用NameNode使用。JobTracker服务器负责管理计算任务的分解和汇总，负责监控各TaskTracker节点的运行情况，一旦某个任务失败，JobTracker自动重新启动这个任务。从服务器承担了DataNode和TaskTracker两种角色，分别负责数据块的存储和数据计算的map、reduce任务的运行。 3平台框架结构 结合智能计量平台自身的特点， 智能计量云平台在设计上采用分布式、分层结构，可以划分为整个系统的实现由云设备、云平台、基础服务、高级应用及表现层五层构成，云设备层由主机设备、存储设备、网络设备及其他设备组成。在本系统软件设计中，采用VMware虚拟化平台管理技术，通过对上述设备进行操作系统虚拟化处理，实现了对硬件资源的虚拟化，并对上述虚拟化后的硬件采用虚拟机的管理方式，实现了资源抽象、资源监控、资源部署以及安全的管理。通过虚拟化技术的实施，不但保证了资源的利用效率，还使系统管理人员可以不受形式各异的硬件资源及操作系统的影响，而将工作重心全部投入到系统业务应用上。 云平台由数据存储、计算服务、负载管理、数据隔离和备份管理等服务组成。该平台以虚拟机为单位构建了数据库集群、应用集群、网关集群、采集集群、Web集群和接口服务器集群等基础平台运行环境，采用分布式文件系统、分布式数据库管理系统、数据管理和数据分析等先进的云计算技术，实现了海量数据的大规模存储，为后续的数据挖掘，高级数据应用提供了高性能的分布式计算环境。服务层由系统模型管理、数据中心管理、数据访问服务、消息服务、报表服务、通信管理、规约管理、系统维护及权限服务等组成，本层是业务系统的坚强基础，高级应用的每个模块都要求这些服务的支撑。该层采用MapReduce作为处理海量数据的并行编程模型和计算框架。对于大规模的数据集合操作，采用任务分解与结果汇总的方法。此外，通过采用高级数据流语言Pig实现了简化MapReduce任务的开发过程。在系统模型管理提供了整个系统内在的基于IEC 61970/IEC 61968的.数据结构，能够实现系统的互操作;数据中心管理及数据访问服务提供了基础运行大数据的快速准确访问机制;通信管理提供整个系统通信信道及通信方式的选择机制;而规约管理提供了系统数据交换的模型格式。 应用层由能耗管理、运维管理、降损节能管理、设备状态评估、信息发布及数据接口等组成。能耗管理主要涉及异常用电、虚拟费控管理、有序用电管理、动能管理、分布式新能源管理及智能家居管理等;运维管理主要涉及计量校验数据移动接入、计量设备缺陷分析及移动处缺管理等;降损节能主要涉及到关系电网经济运行的损耗分析、电能质量各指标分析以及增值服务等;设备状态评估主要涉及到供电仿真分析、配电变压器状态评估及设备全生命周期管理等功能。表现层主要是整个系统的访问界面， 电力客户与供电部门可以通过计算机客户端、手持终端、LED大屏、触摸屏及多媒体电视等实现双向互动、用电信息的及时披露、异常供电的早通知及处缺管理的更加便利化。本层在设计时主要使用Flex技术来保证系统的易用性，并使用Swiz技术框架来实现模型-视图-控制器(Model-View-Controller，MVC)设计，并充分利用现有平台中的系统管理功能。 4平台系统特点 与原计量平台相比，新型智能计量自动化平台具有下述优点： 1)在主站平台系统的设计上，底层系统采用云平台架构，整合主机设备、存储设备、网络设备及其他设备，在这些设备基础上进行操作系统虚拟化处理，提供数据存储、计算服务、负载管理、数据隔离及备份管理等服务，保障设备高效利用、上层服务及时响应，保障高级应用各模块能够负载均衡，且快速得到处理。 2)在系统内核设计上，采用统一数据中心建设模式，采用模块化设计方式，即：统一设备建模、统一业务管理、统一数据采集、统一分析计算、统一网络平台、统一告警及统一信息发布，避免重复建设，以便各种后续高级应用模块能够灵活配置，达到即插即用的目的。 3)在网络设计上，以计量自动化系统主站为基础，与厂站电能量遥测系统、大客户负荷管理系统、配变监测计量系统、低压集中抄表系统及智能小区系统统一组网，共享通信服务资源，共用相同的数据库服务系统，建设一体化主站系统。一体化主站系统中市局、县局、供电所、变电站、母线、主变压器要求、线路、大客户、台区、专用变压器、配电变压器、表计、终端和计量点等对象各自唯一编码，可满足采集模型和分析模型的构建。 4)在系统部署上，采用集中式部署方式。即：只在地市供电局部署主站，各县级供电局不单独建设主站，而以工作站的方式接入主站，所有的业务都必须在主站完成。 5)在接口设计上，系统不仅需要与表计终端进行通信交换运行信息，而且需要与诸如营销管理系统、生产管理系统及95598系统等外部接口，以获取诸如档案资料、缴费情况、购售电以及客户用电反馈信息等各种信息的支撑。 云计算服务外包的模式论文 1 云计算的内涵与发展背景 “云计算”(Cloud Computing)概念最早是在2006年谷歌CEO埃里克・施密特公开提出,此后云计算迅速成为全球性的商业研究和开发的热潮。 1.1 云计算的内涵 狭义的云计算是指一种基于互联网的超级计算模式,在这种模式下,存储于个人电脑、移动终端和其他设备上的信息和处理器资源可以集中进行协同工作。所有的应用程序并不是运行在用户的个人电脑等终端设备上,而是运行在互联网的大规模服务器集群中;而待处理的数据也不存储在本地,是保存在互联网的数据中心里。提供云计算服务的企业负责管理和维护这些数据中心正常的运转,并保证用户享用足够强的计算能力和足够大的存储空间以及在任何时间和任何地点、以任意连接至互联网的终端设备实现随需随用。 而广义的云计算是一种革新的信息技术与商业服务的交付和消费模式,是指用户通过网络采用自助模式以按需、易扩展的方式获得基于互联网的软件服务、带宽服务,或者其他任何服务,并按实际使用情况付费。这些网络服务就是网络资源,众多资源聚集成“资源池”,而“云”就是指这种资源池。 云计算的定义中,有4个关键要素:一是硬件资源和软件资源都是通过网络以服务的方式提供给用户。二是用户根据需要能够动态扩展和配置这些资源。三是这些资源在物理上以分布式的共享方式存在。四是用户只使用资源,并按实际使用量付费,不需要管理资源。云计算实质就是因特网服务提供商提供的硬件与软件外包服务。这种外包服务改变文秘站－中国最强免费！了资源的应用模式,以桌面系统为中心的应用模型将逐步退出,以网络为中心的应用模型将成为主流。这也意味着人们获取信息、保存信息及交流信息的方式发生了根本改变。 1.2 云计算发展的背景 1.2.1 需求推动 企业的信息化建设需要大量的资金投入,而信息化系统的维护升级更是需要源源不断的资金投入。2008年欧美金融危机的爆发导致欧美企业大幅压缩资本支出,没有了充足的资金投入,欧美企业的信息化建设进程必然受阻。所以,企业对低成本、高效易用的IT服务需求显着增长。而云服务的运用,则为这些企业提供了一种极具竞争力的解决方案。利用云服务平台,可以在世界任何地方、任何时间获取网络服务,企业不需要增加专业的IT人员,而且所需的.应用程序是运行于云服务提供商的大规模的服务器集群中,从而大大减少企业对于服务器和软件的大部分支出。企业只需接入互联网就可以通过电脑等终端设备方便快捷地处理数据和享受服务。同时,云服务的付费方式风险小,费用相对低廉,按需使用、按需付费。 随着信息社会的快速发展,越来越多的信息被数据化,尤其是互联网、移动互联网、物联网的发展使得数据呈爆炸式增长。随之而来的是海量信息存储的需求不断增加,并对数据存储的有效管理提出了更高的要求。因此,对这些海量信息的安全存放以及高效使用的需求推动海量信息存储技术的不断变化,也就推动着云存储服务的发展。 1.2.2 技术进步 虚拟化、分布式资源管理、海量分布式存储、海量数据管理、并行编程模式等技术是云服务的核心关键技术。云计算是随着处理器技术、虚拟化技术、分布式存储技术、宽带互联网技术和自动化管理技术的发展而产生的。 1.2.3 商业模式变化 软件销售收入是传统软件企业的主要收入来源,目前,软件行业正由产品销售向“软件即服务(Software-as-a-Service,简称SaaS)”模式发展,用户通过浏览器就可以访问和使用应用程序,SaaS已经逐渐获得市场认可,将成为软件行业的主流销售服务模式。与此同时,作为运行软件的载体的服务器平台等基础设施,也可以作为一种服务提供给用户,用户在上面部署处理器、存储系统、网络及其它基本的计算资源,并按照自己的需求运行操作系统和应用程序,这种基础设施即服务模式(Infrastructure as a Service,简称IaaS)也将成为大规模低成本和低能耗设备供应商的主流销售服务模式。 海量数据的存储、动态更新及数据挖掘需求和应用服务商业模式的在线服务转型,这些都为催生云计算集中式的数据处理服务模式打下一个良好的基础。 此外,随着Google、Facebook、Twitter纷纷开放其互联网应用平台的能力,基于互联网的云生态系统正在形成和壮大。没有开放共赢的云生态系统的支撑,云计算的发展也是不可能实现的。 2 云服务的内涵与特征 2.1 云服务内涵 计算机和互联网技术的发展推动现代服务外包的兴起和发展。 ★ 机电系毕业论文 ★ 基于J2EE平台的网络辅助教学系统的设计与实现的研究论文 【基于智能体服务的云计算架构分析论文（合集10篇）】相关文章： 浅谈铁路信息化发展论文2024-02-09 会计信息化及会计教学变革研究论文2022-10-25 移动办公中4G通信技术论文2023-07-30 会计信息化对会计理论的影响论文2022-05-06 物联网技术对环境监测范畴的使用论文2022-05-06 信息化教学主题论文2023-08-09 个人信息安全保护措施论文2024-01-10 论文题目2023-06-24 会计信息化对会计理论的作用和影响分析的论文2023-01-26 多媒体软件应用的论文2024-01-12篇9：浅析基于云计算的智能计量平台研发的论文
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