通过Cite Space对Web of Science的SCI数据库中收录的协同计算领域的2 297篇文献进行分析,具体对国际协同计算领域的发文量时间分布、研究力量及合作、研究方向、研究主流、发展演变过程、研究热点及前沿进行了分析。结果表明该领域的...通过Cite Space对Web of Science的SCI数据库中收录的协同计算领域的2 297篇文献进行分析,具体对国际协同计算领域的发文量时间分布、研究力量及合作、研究方向、研究主流、发展演变过程、研究热点及前沿进行了分析。结果表明该领域的研究正处于上升期;国家、地区以美国、中国和欧洲为核心,其研究机构以美国和中国的机构为核心,虽然我国已经具备了一定的科研实力,但缺乏该领域的高产研究者,总体来看欧洲各国之间的合作最为密切;研究方向的构成以计算机科学为主;Foster I为该领域中最具影响力的主流研究者,该领域的主流期刊(文献)包括Lecture Notes in Computer Science、Commun ACM等,主流分支领域包括网格计算等9部分;发展演变过程为前期相关研究—分布式计算—网格计算—云计算,同时穿插协同过滤的发展路径;云计算、网格计算等关键词代表了当前该领域的热点,网格计算、云计算、分布式计算、网络服务、协同过滤等关键词则代表了当前该领域的前沿,且已经广泛渗透、融合到生物学、病理学、气候学、教育学、企业信息系统、社会网络、多媒体、文本分析、产学研等领域中,体现了协同计算这一领域具有较强的跨学科特点。展开更多
数据集中处理的云计算模式提供交互迅速、绿色高效的多样化应用服务面临新挑战.将云计算能力扩展到边缘设备,提出了边云协同计算框架;设计了基于任务预测的资源部署算法,在云服务中心通过二维时间序列对任务进行预测,结合分类聚合、延...数据集中处理的云计算模式提供交互迅速、绿色高效的多样化应用服务面临新挑战.将云计算能力扩展到边缘设备,提出了边云协同计算框架;设计了基于任务预测的资源部署算法,在云服务中心通过二维时间序列对任务进行预测,结合分类聚合、延迟阈值判定等优化边缘服务器任务运行所需资源部署;提出了基于帕累托优化的任务调度算法,在边缘服务器分2个阶段进行帕累托渐进比较得到用户服务质量和系统服务效应2个目标曲线的相切点或任一相交点以优化任务调度.实验结果表明:结合基于任务预测的资源部署算法与基于帕累托优化的任务调度算法在提高平均用户任务命中率基础上,其用户平均服务完成时间、系统整体服务效应度、总任务延迟率在不同用户任务规模、不同Zipf分布参数α的应用场景下,均优于基于帕累托优化的任务调度算法和基于FIFO(first input first output)的基准任务调度算法.展开更多
文摘数据集中处理的云计算模式提供交互迅速、绿色高效的多样化应用服务面临新挑战.将云计算能力扩展到边缘设备,提出了边云协同计算框架;设计了基于任务预测的资源部署算法,在云服务中心通过二维时间序列对任务进行预测,结合分类聚合、延迟阈值判定等优化边缘服务器任务运行所需资源部署;提出了基于帕累托优化的任务调度算法,在边缘服务器分2个阶段进行帕累托渐进比较得到用户服务质量和系统服务效应2个目标曲线的相切点或任一相交点以优化任务调度.实验结果表明:结合基于任务预测的资源部署算法与基于帕累托优化的任务调度算法在提高平均用户任务命中率基础上,其用户平均服务完成时间、系统整体服务效应度、总任务延迟率在不同用户任务规模、不同Zipf分布参数α的应用场景下,均优于基于帕累托优化的任务调度算法和基于FIFO(first input first output)的基准任务调度算法.
