基于云技术和大数据的Web服务优化策略

文中旨在探讨基于云技术和大数据的Web服务优化策略,通过综合利用云计算和大数据技术,优化Web服务的性能、安全性和资源管理策略。首先,介绍了云技术和大数据的基本概念,分析了大数据对Web服务优化的重要作用。然后,阐述了研究方法,包括数据收集和分析方法、实验设计和研究方法,并阐明了文章的理论框架和概念模型。其次,分析了云技术整合大数据驱动的Web服务优化面临的现实困境,包括数据隐私与安全、效率与性能、成本与资源管理等。最后,提出了针对上述问题的一系列策略,包括数据隐私保护与安全策略、效率优化与性能提升策略、成本管理与资源优化策略。通过该研究,可为基于云技术和大数据驱动的Web服务优化提供重要的理论和实践指导。

基于改进蚁群算法的Web服务组合优化

为解决基础蚁群算法存在的前期搜索速度慢、后期容易陷入局部最优解的问题,针对服务组合的动态性、不稳定性以及非功能属性限制等情况,提出基于改进蚁群算法的Web服务组合优化方法。首先分别介绍基本蚁群算法和L-I-ACO改进蚁群算法,再将其应用到Web服务组合优化建模中,最后通过对比实验测试两种算法的性能。实验结果表明,L-I-ACO改进蚁群算法性能较好,它弥补了基础蚁群算法的不足,提高了动态组合优化过程中的准确率和效率,更利于选取符合客户要求的服务。

基于J2EE的Web应用程序性能优化

网络用户已经习惯在很短的时间内收到信息,Web应用系统应该尽可能提高响应时间,所以J2EEWeb应用程序的性能已经越来越受到重视,影响J2EEWeb应用程序系统性能的因素可能很多,包括操作系统、Web服务器、应用服务器、数据库和应用程序等。最明显和最简单的方法是通过增加硬件来提高一个网站的性能,但是绝对不是最具成本效益的做法。文章阐述了J2EEWeb应用程序性能优化的基本方法,重点分析了J2EEWeb应用程序性能优化的策略。

动漫公共教育资源服务系统的研究与实现

文章针对目前国内各类动漫基地搭建的动漫平台之间缺乏一系列公共性服务和接口规范,导致动漫公共教育资源无法共享的现状,提出了一种动漫公共教育资源服务系统的建设方案,并在给出了该系统的总体技术架构的基础上,对涉及的相关关键技术展开了深入细致的研究和讨论。该动漫公共教育资源服务系统正式上线后的运营情况表明,系统通过能够较好的用于支撑卡通动漫的内容分发,交换与集成,有利于打通数字卡通动漫从制作、发布到流通、消费环节,实现动漫公共教育资源共享。

PageRank在OA系统中的应用

改进了OA系统缓存替换算法。本文针对OA系统的http动态请求进行PageRank建模,极大提高了系统的响应速度。解决了超大量并发用户的动态请求响应瓶颈。本文的OA缓存替换算法依据每个用户连接的行为特征预测它下次请求的最大可能,并把用户下次可能操作所需的数据提前存储在内存中以求最大的响应性能,本文的OA性能超过了目前已有的OA。