基于乌鸦搜索算法的云计算用户任务调度仿真

大多数网络应用和任务均在云端部署,由于云资源的动态异构性,用户任务的调度过程易受网络装置、计算机CPU性能、信号强度等问题的干扰。提出基于乌鸦搜索算法的云计算用户任务调度方法。利用主成分分析法对云计算用户数据完成降维处理,避免冗余信息的干扰。基于此,构建任务模型,通过乌鸦搜索法更新适应度函数锁定最优目标函数,获取任务模型的最优解,实现基于乌鸦搜索算法的云计算用户任务调度。仿真结果表明,在100组云计算用户任务的调度中,研究方法的平均执行时间为78.3ms,成本系数低于0.4,综合服务质量的波动范围为0.8~1.0。

基于云计算的移动互联网大数据用户行为分析引擎设计

随着移动互联网营销时代的到来,传统的网络计算机构建管理已不适应大数据、多用户的应用模式,取而代之的是基于云计算的流量经营,它的系统设计更注重用户行为分析的精确性、海量数据的挖掘和网络流量的经济性,进一步提高了移动互联网应用技术,增强了运营商的综合竞争力。本文通过概述云计算和用户行为分析技术,构建了基于云计算的移动互联网大数据用户行为分析引擎设计,包括系统初步构思,大数据系统管理设计和多用户流量设计,最后阐述了设计系统的流量评价和数据分析。