左国华[1]2005年在《基于J2EE架构的分布式企业级Web应用的研究》文中指出无论是从软件工程还是从软件体系结构本身的角度来看,软件体系结构可以在软件开发和维护中发挥重要作用,好的软件体系结构可以增加软件的可重用性和可维护性。J2EE架构是Sun公司提出的一种分布式企业级Web应用开发的技术架构。然而有了J2EE组件技术后,还不能立即从事大型Web项目的开发,还需要组装这些组件使之成为一个便于开发、便于维护、有很好可扩展性的软件体系结构,从而以更小的成本、更少的资源、更短的时间完成项目的设计和开发。本文在对J2EE体系结构进行了深入的研究的基础上,借鉴了基于MVC设计模式的Struts框架,设计了一种新的基于MVC设计模式的新型VGEM框架。在VGEM框架中控制器由EventProcess和superuser.xml组成,模型由一系列的EJB和JavaBean来实现,JSP充当视图。此框架能自动将Web页面提交的表单数据按名字和值来进行封装,并且配置文件superuser.xml使用简单,支持分级、分模块的系统设计。基于此框架可以开发出部署在开源J2EE服务器Tomat+JBoss上的分布式企业级Web应用系统。为了提高网络连接数据库的速度,本文在对Java中访问数据库传统模型进行了深入研究的基础上,提出了在传统模型中引入连接池技术。首先构建了一个池,然后把数据库连接当作一种可池化的对象,预先连立一些数据库连接放到连接池里,客户端要连接数据库只要从池里面取连接即可,用完继续放回连接池,结果是极大地提高了网络的速度。为了解决网络拥塞和服务超载的严峻问题,本文提出了基于SOAP的异构Web服务器集群负载均衡解决方案。对服务器集群的工作原理进行深入分析,并提出了一种新的异构服务器之间的通讯机制——基于SOAP的通讯。最后还提出了一种新的混合动态负载均衡算法。在掌握基于J2EE架构的分布式Web应用的基础上,本文介绍了如何设计一个具体的基于J2EE的高校Web管理信息系统。此系统包括教务管理模块、自动化办公模块、固定资产管理模块、招生管理模块和学生事务模块。在实际应用中取得了良好的效果,为各高校打造一个“数字化大学”提供强有力的保证。
买京京[2]2008年在《Web服务器集群负载均衡技术研究》文中研究说明随着计算机技术和Internet的飞速发展,人们对web服务器的性能的要求也越来越高,负载均衡集群以其较高的性价比和良好的扩展性在web服务器中得到了广泛的应用。因此如何更好的提高集群服务器的综合处理能力便受到了更多的关注。集群的负载均衡策略是提高集群整体性能的关键,其目的是根据处理机的性能来将任务合理的分配到后面的真实服务节点上,使各节点均衡的分担任务来最小化应用程序的执行时间,从而达到提高性能和服务质量。集群设计中的负载均衡算法的优劣将直接影响集群的性能。动态反馈是基于服务器的实时负载和响应情况,不断调整服务器间请求的比例,来避免有些服务器在过载时仍接收大量的请求,以此来达到提高整个集群系统的处理能力。本文详细讨论了集群的主要概念和特点,并分析了目前常用的集群技术。重点研究了负载均衡集群的原理和特点,详细研究了主要的负载均衡技术和常用的负载均衡算法,并着重分析了几种常用的负载均衡算法的优缺点,并结合动态反馈技术提出了一种新的改进算法,其中重点研究了负载状态的评估和权值动态调整的方法,最后通过构造仿真集群测试环境,并和其他方法对比分析验证该方法的有效性。仿真实验表明,该方法能有效的提高集群的性能,降低系统的延迟时间,提高系统的吞吐量,提高集群的利用率。
陈伟[3]2008年在《异构Web集群中基于动态反馈机制的负载均衡的研究与实现》文中进行了进一步梳理随着Internet的迅速发展,越来越多的政府部门把关键业务转移到网络上来运行,不断增长的业务量使得网络服务器不堪重负。而单纯靠增加服务器硬件设备来升级系统并不是很现实的办法,基于Web的服务器集群系统具备高可用性和负载均衡性,并且易于扩展,成为解决问题的最佳方法。然而,如何有效利用系统范围内的资源,提高系统的吞吐率,增强集群系统平衡的性能,很大程度上取决于集群软件中负载均衡算法的设计。本文基于Web异构集群,针对异构集群系统的资源共享和有效利用问题,设计了基于动态反馈机制的临界加速回归算法,此算法的应用使集群系统中多种资源能够协调分配,从而提高集群系统的吞吐率。本论文主要内容包括:1.介绍了集群技术的发展、分类和优越性,以及研究集群的目的。2.介绍了负载均衡实现的结构、策略、实现层次。分析了负载均衡的等效条件,给出了集群负载状况评价指标,并针对集群技术中被广泛采用的虚拟服务器技术(LVS)及负载均衡理论做了介绍。3.重点分析了实现负载均衡技术的负载调度算法,针对负载均衡优化问题,提出了动态反馈负载均衡算法-异构集群负载均衡临界加速回归算法。从而实现了系统资源的平衡使用,提高了系统对外提供服务的能力。最后在Linux虚拟服务器(LVS)中依据设计的算法,构建了真实的集群系统,进行了负载均衡算法的应用性验证,并将该方案部署到“重庆市普通高校招生考务信息平台”中,得到了良好的应用验证。
郭冰[4]2003年在《异构Web Server集群负载平衡算法的研究》文中提出随着Internet的飞速发展和用户的剧烈增长，传统而单一的Web服务器已不能满足客户端访问能力的需求，因而如何提高Web服务器的性能成为Web技术领域的一个研究热点。Web Server集群是改善Web服务器性能的一种有效的解决方案，它是把多台性能较低的服务器用局域网联成一个性能较高的整体，实现起来成本较低，而且可在原有投资基础上进行扩展，适合业务规模不大确定的站点，或者中、小型站点向大站点升级，因而易被人们接受。这就需要解决一个问题，即如何把负载“均衡”的分配到集群中的各台服务器上去。 本文针对此问题，参考了国内外大量相关技术资料，分析了以往的解决方案，发现国际上一些大型站点普遍采用负载平衡技术，即由一台计算机集中接收所有到达的HTTP请求然后根据负载平衡算法把请求分配到集群中的各个服务器进行处理。目前常用负载平衡算法有Round Robin(轮转法)、Weight Round Robin(加权轮转法)、LCF(最少连接法)和FRP(最快连接法)等，这些算法大多属于静态算法，没有优化的策略，因而并不适合异构Web Server集群。 为了给出一种适合于异构Web Server集群负载平衡算法，我们分析了Web访问流量特性，引入了一个评价Web Server集群性能的参数——系统效率，并提出了一种适用于异构Web Server集群负载模型，并在此模型的基础上给出了一种异构Web Server集群的局部最优负载平衡算法ALB(Adaptive Load Balancing)。该算法既考虑了Web Server性能差异、又考虑了请求内容，选择应答时间增量作为算法的优化目标。 本文给出了算法的理论分析和实验测试结果。结果表明，在同等条件下，此算法能够达到较小的平均应答延迟，从而优于文中提到的其他算法。
王媛媛[5]2006年在《基于服务器集群的Web QoS控制研究》文中研究说明以往的研究工作对Web服务器QoS控制和集群负载均衡策略的研究是相对独立的,两者的分离使得分配器的负载均衡策略没有考虑到HTTP请求的QoS类型。分配策略直接影响到Web服务器集群系统的性能。在负载分配中一个需要考虑的重要因素是负载均衡。在对服务器集群Web Qos控制基础上研究了一种以后端各个服务器处理负载能力为依据的,在异构环境中的叁层系统结构下采用动态负载均衡算法-自适应最近邻法(ANN),得出在负载相同的情况下,ANN算法使后端的各个服务器能有效地并行工作,使处理请求的时间变短,能更快更准确的处理请求。通过仿真试验,证明结论是正确的,验证了该算法的正确性和有效性。
彭海平[6]2007年在《电子商务平台的性能优化和高可靠性研究与实现》文中指出随着电子商务和互联网的高速发展,日益增长的数据量,急剧增长的用户量,不断攀升的并发访问,给电子商务平台的网络带宽和服务器端都带来巨大的挑战。从网络技术的发展来看,网络带宽的增长远高于服务器速度和内存访问速度的增长,可以预见的是众多的电子商务平台将遇到越来越多的性能瓶颈。在现有基础上,如何提高电子商务平台的可用性和性能已成为迫在眉睫的问题。本论文以现实中具有一定典型意义的电子商务平台(分类生活服务信息互动网站搜搜客)的性能和可靠性研究实现为背景,对Web服务器Apache2.0以及基于Linux的虚拟服务器集群技术(简称LVS )进行了研究和分析。本论文根据Apache服务器性能的评价指标,从软件、硬件和网络叁个方面找出了影响服务器性能的关键因素。本论文采用FastCGI和增加动态处理模块方法优化动态请求处理;采用探索式测试方法优化Apache配置参数。本论文针对LVS是如何在若干个松散连接的独立服务器之上架构一个集群服务器,如何平衡各计算机之间的负载提高整个系统的性能,使整个集群结构对外界用户来说表现为一个服务器来提供高可用的高性能平台。目前,本论文在对于Apache优化以及LVS集群负载均衡技术做了细致的研究分析之后,根据课题的实际需要以及企业实际应用,论文所提出的性能优化和高可靠性实现方案已被成功应用,得到了较为满意的结果。
戴刚[7]2002年在《服务器集群关键技术的研究与实现》文中研究说明近年来，Internet的发展步入黄金时期，网上信息交换的数量正在呈指数形式的增长。随着网络硬件设备的飞速进步，网络带宽的瓶颈效应日趋减弱，服务器的性能问题逐渐显现出来。单一的服务器系统处理客户请求的能力有限，利用服务器集群来处理快速增长的客户请求，提供可伸缩性服务，成为当前的热门话题。而服务器集群的负载平衡问题则是当前研究人员关注的重要问题。本文正是围绕这一重要问题展开了讨论。 首先从负载平衡的角度出发，讨论了服务器集群采用的各种负载调度方法，并以科学计算集群为模型分析了负载平衡的相关理论。特别是针对DNS负载平衡策略，详细分析了它的优缺点及改进方法，并在此基础上提出了一种新的DNS动态负载平衡技术。 DNS动态负载平衡技术采用了中心调度策略，分负载调度器和服务器池两层结构，DNS服务器与服务器池在同一个高速局域网内，由DNS服务器充当负载调度器。在该技术中，DNS服务器能够分别用叁种方法定时检测服务器的存活状况，根据服务器的存活情况，动态的决定是否对该服务器进行域名解析。在负载调度算法上，在DNS原有的轮转负载调度方法的基础上，我们增加了另外叁种负载调度算法，使DNS服务器能够根据服务器的硬件负载能力决定每个服务器的负载分配量。同时，本文提出一个动态反馈负载平衡算法，结合调度算法中的加权调度算法，根据动态反馈回来的负载信息来调整服务器的权值，从而有效地解决服务器间的负载不平衡。 结合DNS动态负载平衡技术，以远程教育为背景，本文设计实现了一个CSCW负载平衡集群系统模型。在该模型中，包含有WEB服务器、应用服务器和目录服务器，系统提供了一个虚拟教室的功能，客户能够自建虚拟教室。虚拟教室采用JAVA语言实现，应用了JAVA的APPLET技术；负载平衡采用了二层结构，一个是当客户访问WEB服务器时，采用DNS服务器作负载调度器，将负载均衡到各个WEB服务器上，二是当客户自建教室时，通过目录服务器作为负载调度器，把自建教室均衡地分配到各个应用服务器上。在第二层负载平衡结构中，目录服务器能够动态获得各应用服务器的负载情况，采用动态反馈负载平衡算法进行负载调度；同时目录服务器还能判断各应用服务器的存活状况以决定是否向服务器分配负载。 最后，我们利用JAVA语言设计实现了一个通用的通讯机制。
杨莎[8]2017年在《多源环境下实体一致性建模与真值发现》文中指出随着数据规模的爆炸式增长和计算资源的大范围普及,社会各领域都致力于挖掘数据中的商业价值。作为数据分析和利用的基础,数据质量的高低直接影响商业决策的有效性。然而,更大的数据量、更广泛的数据类型、更多的数据获取方式意味着数据质量参差不齐,数据源中的劣质数据,将直接导致知识和决策的错误。实体数据的不一致使得数据源对实体对象提供的描述信息冲突混乱,是影响数据质量的重要原因。因此,要进一步提高数据质量,必须首先确保实体的一致性和数据的正确性。目前,众多学者针对数据清洗、数据可用性、数据源独立性、数据融合等课题展开研究,并在传统数据库和结构化数据对象领域取得了丰富的学术成果。然而,Web复杂环境下数据的跨域、异构、规模庞大等特点,使得传统的计算方法在可移植性和可扩展性等方面表现不足,是现阶段研究的瓶颈。针对上述问题,本文以提高数据质量、对用户决策提供智能支持为研究目标,以多个数据源中的异构实体为研究对象,首先基于对象相似度度量和特征关联性分析,研究了跨源实体同一性的识别和判定问题。其次,基于已识别的同一实体,推演并计算实体各属性的真值概率分布。最后,基于数据源中实体的一致性程度和对象属性值的正确性程度,构建数据质量的自动评估标准,建立面向大规模全样本数据源的统一评估计算框架。本文的主要研究工作和贡献包括:1.提出了多源环境下异构实体的同一性判定模型多源异构环境下识别实体同一性和保持实体数据一致性是数据清洗和知识融合的研究基础。由于多源数据的异构、跨域、不一致等复杂特征,直接使用传统数据库中结构化数据的不一致处理方法会使计算效率和准确率严重下降。针对这一问题,本文提出了一种基于对象相似度度量和特征关联分析的联合迭代实体识别方法IBJI(Iterative-Based Joint Identification),实现了高精度、自适应的实体同一性度量。具体来说,首先建立异构特征的非线性相似度度量模型和多维权重参数优化方法,准确一致地度量对象之间的相似度;然后针对由训练集的有限性及异构数据特征的多样性引起的特征项缺失问题,建立优化的迭代模型,进行对象关系优化、训练集自动扩充,同时对特征进行关联分析,以求解数据中未知特征的权重和参数,最终实现多源异构复杂数据的联合实体识别。在同构和异构两种不种类型的真实数据集上进行的实验表明,在不同的数据维度和数据集规模条件下,本文方法在准确性和适应性方面均优于聚类基准方法、ABS实体识别方法和基于关系的实体识别方法。2.构建了 Web环境下多源异构实体数据的真值发现模型Web环境下,多个数据源对同一实体属性的描述往往不尽相同,甚至互相冲突,极大影响了用户决策。目前,真值发现是解决这一问题的主要手段。现有的方法多采用基于启发式的投票迭代法,统计得票最高的数据作为结果真值。然而,投票法往往忽视了迭代收敛性问题,计算效率普遍不高。针对实体特征的复杂性、数据类型的多样性和冲突分布的无序性,本文提出了一种基于复合高斯模型的多目标约束真值发现方法MCGCM(Multi-Objective Constraint Approach Based on Gaussian Compound Model),构造一个针对非独立的不同对象的不同特征的联合概率分布模型,通过分析数据源权重和高斯分布期望的关联关系、多数据源下数据值的聚类特征与真值的概率分布、对象多属性的真值交互特性,统一定义多数据源多属性特征环境下的真值发现问题。同时,提出改进的EM迭代方法求解该问题,提高现有算法的迭代收敛速度。实验结果表明,本文方法在天气预报数据集、航班数据集、电子商务数据集上都有良好的计算准确性。3.设计了异构Web数据源质量评估模型数据源排序是用户进行Web信息选择的关键,现有的数据源排序多依赖于人工评分和主流搜索引擎的竞价排名,具有强烈的主观倾向性。本文提出一种客观、智能的排序方法,能够对同领域同类型的Web数据源质量进行自动、统一的计算、评分和排序。结合多源环境下异构实体的同一性判定,根据数据源对实体数据真实度的贡献,本文形式化定义了数据源评估的14条标准,对各质量值进行正向和负向的极差标准化。同时,基于核密度估计和高斯核函数,求解全样本分布数据各质量标准的评估值。然后,提出基于标准度量的全数据质量评估方法CDQA(Complete Dataset Quality Assessment),将互联网数据源质量评估转换成为多属性决策分析问题,计算主客观综合权重,并依据多目标规划确定权值,用以求解各Web平台的综合数据质量。在电子商务数据集中对算法的性能进行测试,实验结果表明,将专家训练和评价分析作为真实集的情况下,与已有的模型相比,本文的方法具有较好的准确度。
白伟华[9]2017年在《面向云计算的小粒度应用容器模型研究与应用》文中研究说明随着云计算的快速发展,软件开发模式在不断地演进。各类服务平台是一种由基于小粒度应用服务集松散耦合而成的软件,这已成为当前构建软件产品的主要特征。这个特征一方面根本性地改变了应用程序的开发、部署和调度的流程;另一方面复杂的应用服务和计算资源的多样化影响了软件开发、应用服务调度和资源调度的过程。基于轻量级虚拟化技术——Container技术的并行处理技术的研究是云计算中新兴的重要研究课题。为实现云计算基础架构下的应用虚拟化,更灵活、更精细、更充分地利用计算资源,本文提出并设计了基于容器的应用虚拟化技术和基于小粒度应用容器的并行处理架构模型,主要的研究工作和创新如下:(1)提出了利用应用虚拟化技术在PaaS层和IaaS层之间搭建一个应用服务层(AaaS——Application as a Service),实现在管理平台中基于多核感知的并行调度模型。为满足体系结构中各逻辑层之间在协同工作和任务调度时对计算资源的需求,结合Container技术,提出了一种轻量级的应用虚拟化技术及应用协同技术——基于小粒度应用容器(Granular/Group Application Container,GAC)的并行处理机制。深入分析了框架模型的逻辑结构、计算资源状态集的描述模型和并行处理机制的实现,并通过实验验证了基于GAC并行调度的可行性和有效性。通过构建基于应用服务管理平台的多核感知并行调度模型,使得复杂多样的应用服务能根据业务逻辑需求,用不同粒度的应用服务组装形成系统新功能,并通过多核感知的并行调度模型来处理/响应用户的作业请求。一方面提高系统的灵活性和行业适应性,另一方面也能实现对计算资源进行细粒度的分配,提高系统对基础架构资源的利用率。(2)提出了以形式化语义方法对面向云计算的小粒度应用容器模型的体系结构模型及其基本的映射关系进行形式化描述,以规范定义明确了基于业务需求的小粒度应用服务的组装和复用过程。建立并形成小粒度应用容器模型的形式化描述框架和规范定义的基础性理论框架。为通过小粒度应用容器模型实现应用集成的云计算服务平台,提供形式化语义框架模型和应用服务接入的规范定义。(3)结合模型的应用,提出了一种异构体系结构下云数据中心的性能评估模型。深入分析当前云数据中心的异构特性,在对计算能力进行量化的基础上,针对以小粒度应用容器模型中的任务调度基本实现过程,用排队理论对云数据中心的任务调度、任务委派执行及计算节点的协同工作过程进行分析,建立相应的性能评估建模。通过理论模型和实验验证,分别分析了影响系统性能和吞吐量的核心技术指标:平均响应时间、平均等待时间、阻塞率、立即服务率等,为云数据中心任务调度、性能的优化提供了有效的理论模型。(4)提出了异构体系结构下云数据中心的基于反馈机制的任务调度优化和多服务器动态控制模型。利用排队理论对异构体系结构下云数据中心的任务调度过程进行建模,通过凸优化方法构建两级任务调度的性能优化模型,控制主调度服务器根据计算节点的资源和性能为其分配相应的任务量,实现各计算节点的负载均衡,优化系统的性能——提高任务的平均响应时间和吞吐量;在大规模的计算节点上建立基于反馈机制的动态控制模型——根据任务量动态调整并独立控制各计算节点的服务率,实现了计算节点自适应负载的同时也优化系统的平均等待时间、等待成本和运维控制成本。(5)提出了基于小粒度应用服务资源请求的量化多边形资源描述模型和基于多边互补的多维资源调度算法——MQP算法及相关策略。建立了基于量化多边形的资源描述模型和基于多边互补策略的理论基础,分析了实现MQP算法的多边互补策略的基本原理和应用架构。通过多边互补的多维资源调度算法实现基于小粒度应用服务部署的多维资源(3≤(9≤6)调度,根据资源请求对小粒度应用服务进行部署,实现以最少的计算节点满足所有任务对各维资源的请求。实验证明MQP算法能有效地完成对批量到达的小粒度应用服务的部署工作,而且在节点用量上比其它多维资源调度算法(FFD、L2,DP等)节约了2%-5%,能有效地提高占优资源的利用率。设计完成的多维资源调度算法可用于:任务的静态委派、计算节点的动态负载均衡以及计算节点的资源利用率再平衡等场景,一方面提高计算资源的利用率,另一方面节省系统能耗和成本。
朱征宇[10]2003年在《Web资源组织与服务性能研究》文中研究说明随着Internet技术的飞速发展以及应用的日益普及，Web上存储的信息量正以指数级增长（仅HTML文件就数以亿计）。虽然目前Web搜索引擎数以百计，新的Web个性化服务系统、新的Web数据模型和查询语言在不断涌现，但由于Web资源所具有的分布性、开放性和异构性等特点，使得Web信息的有效组织以及快速准确地获取日益困难，人们正面临所谓“Rich Data Poor Information”的尴尬局面。论文方向为Web数据管理，以电子商务、电子政务、数字图书馆和远程教育的应用基础为研究背景。通过分析目前Web数据管理中资源组织（数据模型，资源建设，异构资源集成）与信息访问（资源浏览效率，信息检索与信息重构）方面存在的不足，提出了新的Web资源表示模型，并对其在Web资源管理中的应用进行了深入的研究。通过新模型的提出和进行一系列的技术改进，能够使Web数据管理的整体性能得到一定改善。论文主要创新点和研究成果如下：（1）针对Web资源的传统表示方法在资源建设、数据冗余和数据一致性维护等方面存在的不足，提出了将具体数据内容和数据组织结构相分离的Web资源虚拟表示模型，较好地解决了上述不足。新模型不仅支持数据级的信息共享、不需修改资源设计即能够使Web资源随内容的改变而动态更新，而且还可以作为异构Web资源集成的公共数据模型。（2）在虚拟表示模型基础上，通过引入模块化标记、ETG嫁接操作和剪枝操作等概念，提出了Web资源（网页资源和XML资源）的模块化设计方法。该技术支持设计级的信息共享，允许设计静态和动态公共信息模块，并在Web资源设计中进行引用，具有使设计问题简化、减少设计冗余、便于资源设计的快速更新和一致性维护等特点。总之，该技术在Web资源建设中所起作用，达到了类似于模块化设计技术在程序设计中起到的作用。（3）在虚拟表示模型基础上，通过分析借鉴当前异构数据源集成和异构系统集成技术，提出了一种异构Web资源集成系统框架。在包装器的设计中，采用了将数据仓库方法与虚拟方法相结合的技术思想。与纯粹采用数据仓库方法的集成系统相比，该系统具有减少数据冗余、数据一致性维护和动态更新好的特点。而与采用虚拟方法侧重查询功能包装的集成系统相比，该系统具有不涉及复杂的查询分解与转换、包装器设计简化、易于加入新的数据源等特点。（4）在虚拟表示模型基础上，通过引入ETG操作和ETG重构操作，提出了<WP=5>一种基于资源内部标记结构和语义的Web信息抽取与重组技术，并给出了作为用户操作接口的标记查询语言TagSQL。该技术具有操作功能强、语言使用方便、信息抽取灵活、能够基于多资源进行信息重组等特点，是对基于内容的Web信息检索系统功能的补充和完善。该技术能够扩展应用到基于虚拟表示模型的异构Web资源集成系统上。（5）在虚拟表示模型基础上，通过引入内容模块概念，提出了Web资源快速访问技术。通过查看资源摘要信息和动态指定内容模块参数，可使用户在资源访问过程中减少传输和浏览无关资源和资源中的无关信息，提高资源访问效率。该技术能够扩展应用到基于虚拟表示模型的异构Web资源集成系统上。
参考文献：
[1]. 基于J2EE架构的分布式企业级Web应用的研究[D]. 左国华. 华中科技大学. 2005
[2]. Web服务器集群负载均衡技术研究[D]. 买京京. 中北大学. 2008
[3]. 异构Web集群中基于动态反馈机制的负载均衡的研究与实现[D]. 陈伟. 重庆大学. 2008
[4]. 异构Web Server集群负载平衡算法的研究[D]. 郭冰. 河北工业大学. 2003
[5]. 基于服务器集群的Web QoS控制研究[D]. 王媛媛. 华北电力大学（河北）. 2006
[6]. 电子商务平台的性能优化和高可靠性研究与实现[D]. 彭海平. 上海交通大学. 2007
[7]. 服务器集群关键技术的研究与实现[D]. 戴刚. 国防科学技术大学. 2002
[8]. 多源环境下实体一致性建模与真值发现[D]. 杨莎. 武汉大学. 2017
[9]. 面向云计算的小粒度应用容器模型研究与应用[D]. 白伟华. 华南理工大学. 2017
[10]. Web资源组织与服务性能研究[D]. 朱征宇. 重庆大学. 2003
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