一、网络流量监测服务器系统的研究（论文文献综述）
王报辉[1]（2021）在《CAFe装置的服务器及网络系统设计与监控》文中提出CAFe（the China ADS Front-end demo）直线加速器样机属于中国科学院战略重点研究项目ADS（Accelerator Driven Sub-critical System）的技术预研系统,也是十二五大科学装置的关键部分。其中控制系统是其重要的组成部分之一。控制系统中服务器系统与网络系统作为控制软件运行和数据交互的支撑平台,其运行的稳定性与可靠性对控制系统具有重要影响。本文针对现有系统在运行过程中存在的实际问题,基于群集技术、光纤网络技术和Zabbix系统监控技术,对服务器和网络系统从系统设计、方案实施到运行状态监控等多方面做了技术改进和功能优化,提高了CAFe控制系统的服务器与网络系统的运行稳定性和可维护性。论文主要工作如下:首先,针对目前服务器单机系统在现场运行中存在的问题,提出了构建分布式私有云平台Open Stack的技术方案,取代传统单服务器系统的运行模式。Open Stack平台与传统的服务器系统相比,有以下三个优点:1.整合多台服务器的硬件资源和磁盘阵列,实现计算资源的在线可分配;2.图形化显示服务器硬件资源的使用状态和所有虚拟机实例;3.利用虚拟机的在线热迁移技术,使服务器平台的运行稳定性与数据安全性得到了很大的提高。其次,对现有网络系统进行了重新设计和改造。针对频繁断网和维护困难的问题,对CAFe的网络系统进行了重新设计。与以前的网络系统相比,现在的网络系统有两个新特点:1.采用三层结构,使用两台冗余核心交换机,主数据通道采用光纤传输;2.利用SNMP协议自动获取网络交换机的运行状态数据。最后,针对装置运行现场存在的服务器软件失效与网络失联的故障现象,设计并部署了基于Zabbix的监控系统。对设计完成的服务器集群与网络系统的运行状态实现了分布式远程监控功能,这为CAFe控制系统的平稳运行提供了技术保障。目前,私有云平台和网络系统的相关现场改造工程已经完成,Zabbix监控系统在实际运行环境中已完成功能测试,并已投入现场使用一年时间。Open Stack平台和网络系统在稳定性和可靠性方面表现出良好的预期效果,为CAFe控制系统的稳定运行奠定了坚实的基础。
刘强[2]（2020）在《基于PCS7的湿法铜冶炼厂萃取工序控制系统设计与实现》文中研究指明铜作为现代工业中不可或缺的重要金属材料和战略物资,在我国国民经济中占据重要地位,其中湿法炼铜技术由于其工艺简单、能耗低,对环境较为友好等特点得到了飞速的发展。本文针对老一代DCS系统存在的通讯能力薄弱、系统整体稳定性较差等问题,研究运用目前最新的DCS技术,项目采用西门子SIMATIC PCS7控制系统应用到湿法铜冶炼厂萃取工序的自动化控制系统中,充分发挥DCS集中显示、分散控制的特点,研究采用控制器冗余技术和现场总线技术在工艺现场的应用,降低了控制系统建设成本及提高了系统运行可靠性。论文详细介绍了湿法铜冶炼厂萃取工艺及其流程,根据萃取工艺流程完成了萃取生产系统的构建,采用较为先进的串并联结构,设计完成了萃取系统的自动化控制方案。在这个过程中,影响萃取率的因素包括料液的酸度和有机相的流量即相比,因此对以上两个参数的控制就显得尤为重要,同时,冒槽事故的频发也是困扰湿法铜冶炼厂萃取工序控制过程的一个关键问题,鉴于此,控制系统的设计主要包括:设备的顺启、顺停的自动化控制及联锁系统的设计;各储槽液位的监测及管道流量的PID控制;料液PH值的复杂控制。对萃取工序控制系统的总体方案进行了介绍,其中包括工程师站、操作员站、自动化站、系统网络、服务器系统及操作员系统,根据给出的硬件设备型号和系统的网络结构完成了 AS站、OS站的硬件配置和组态设计,同时由现场实际情况完成了系统柜的布置图和配电图。在PCS7软件平台上,使用CFC程序块实现了液位监测、PID控制回路和设备联锁的程序设计,同时在SFC的编程界面中完成了系统的开车过程程序设计,应用WinCC软件完成了图形界面的绘制,对整个湿法铜冶炼厂萃取工序控制系统进行实时监控和管理。最终对控制系统进行软硬件调试,系统运行稳定,相关参数满足设定要求,达到了预期的生产效果。
赵儒亚[3]（2020）在《基于超图GIS和Android平台的水产养殖船远程监控系统设计》文中指出智能化和精准化是现代农业发展的必然趋势,而远程监控技术是实现农业智能化的重要手段之一。本文在江苏省重点研发（现代农业）计划项目和江苏省自然科学基金青年基金项目的资助下,设计了基于超图GIS和Android平台的水产养殖船监控系统。该系统主要包括远程监控服务器系统、Android手机客户端以及水产养殖船船载终端三部分。船载终端将采集到的养殖船的工况参数和相对于码头的平面位置信息通过GPRS网络上传到远程监控服务器;远程监控服务器系统通过网络实现服务器与船载终端和Android手机客户端之间的数据交互;Android手机客户端可以在界面上显示养殖船实时的工况参数,并能够结合电子地图对养殖船进行实时路径跟踪,同时能够发送远程控制指令且在养殖船出现异常状况时发出报警信息。论文主要包括以下研究内容:（1）分析了无人作业船和远程监控系统的国内外研究现状,根据水产养殖船监控系统功能需求,设计了系统的总体架构,并介绍了远程监控系统的构成和原理,对开发过程中涉及到的Android系统平台、GIS和TCP网络通信技术进行介绍。（2）为了实现养殖船自动精细化投饵,设计了养殖船的内螺旋遍历方式全覆盖路径规划方法,并进行了抛撒性能试验和剩余饵料测试试验。介绍了高斯-克吕格投影正算公式以及搭建池塘平面作业区域和内螺旋全覆盖路径规划方法,并从实验仿真和数据分析的角度验证算法的正确性和实用性。通过试验确定投饵机抛幅和抛盘电机电压与振动电机电压的关系、投饵机下料流量与振动电机电压的关系、投饵机毛重与称重传感器输出电压值的关系,来实现水产养殖船的流量可测可控、投饵机抛幅可控和剩余饵料量可测的功能,最终实现精细化投饵。（3）开发设计了基于Android平台的手机客户端。完成了包括搭建Java开发环境和安装Android Studio和Android SDK在内的Android开发环境搭建工作。接着对Android手机客户端进行需求分析,开发具有实时显示工况信息并实现路径跟踪功能的手机客户端。最后,设计了服务器端自定义数据通信协议,以实现服务器系统与Android手机客户端和养殖船船载终端通信的功能。（4）测试了水产养殖船的主要硬件功能模块。在满足系统需求的前提下,结合Android手机客户端对系统进行联合实验。实验结果表明,该系统能够实时监测和远程控制全自动水产养殖船。
刘勇[4]（2020）在《基于云平台的无人投饵船远程监控系统设计》文中研究指明我国现阶段的河蟹养殖以人工定点投喂为主,饵料投喂量和饵料营养结构由养殖户多年的养殖经验决定,存在劳动力成本高、投饲精度低等问题。为了提高饵料利用率和河蟹养殖的自动化水平,本文在江苏省现代农业计划项目和江苏省海洋渔业科技创新项目研究经费的资助下,设计了基于云平台的无人投饵船远程监控系统。该系统能够对无人投饵船的作业情况进行实时监测和控制,运用专家系统技术推理出科学的饵料投喂量和投喂建议,提高养殖效率。基于云平台的无人投饵船远程监控系统,主要包括无人投饵船船载终端、云服务器和监控客户端。船载终端采集无人投饵船的工况信息和定位信息,通过GPRS网络上传到云服务器端;云服务器通过网络与投饵船和监控客户端进行数据传输,实现数据的云端处理、云端计算和云端存储;监控客户端对无人投饵船的工况参数提供实时数据显示、历史数据查询和数据分析;此外,云服务器根据监控客户端发送的河蟹养殖信息,推理计算出合适的饵料投喂量和投喂建议。论文主要研究内容如下:1、分析了无人作业船、云平台技术以及远程监控系统的研究现状,对无人投饵船监控系统功能需求分析,设计了基于云平台监控系统的总体设计方案,介绍了系统的组成部分和工作原理,对系统涉及的关键技术和原理进行了详细讲解。2、设计了河蟹养殖专家系统,主要用于河蟹饵料投喂。根据监控客户端提供的河蟹养殖信息和环境参数结合专家系统知识库中的知识,采用正向推理的方式推理出饵料配方、投喂建议和投喂量。设计了BP神经网络模型结合河蟹的生长体重和投喂率计算投喂量。神经网络以养殖水域的水温、酸碱度和溶氧量参数为输入量,以环境参数对投喂量的影响系数为输出量,实现科学投饵。3、在云平台下,完成服务器和数据库的开发。对数据库表结构进行设计,完成数据的云端存储。服务器采用多线程技术开发,根据自定义通信协议完成与投饵船和监控客户端的数据通信,保证通信的可靠性。无人投饵船船载终端进行硬件和软件设计,实现船载终端数据的采集、处理和交互。根据监控客户端的功能需求分析,对监控客户端的数据管理、远程控制、数据通信和人机交互界面进行单独设计。4、在保证硬件功能模块达到系统需求的情况下,对整个监控系统进行联合调试,着重试验了PC监控客户端对无人投饵船的远程监控效果。试验结果表明,该系统能够对无人投饵船进行实时、有效的监控和管理,达到预期目标。
彭欢[5]（2020）在《山体滑坡监测服务器系统设计与实现》文中提出山体滑坡在所有地质灾害中发生频次最高,造成损失最大,利用互联网技术对山体边坡状态进行远程监控,并向用户群体发布预警信息,实现数据预测和信息共享,对有效减少人民生命和财产损失,具有一定现实意义。目前大部分监测手段属于单体边坡监测,其监测结果仅作为山体防护的简单依据,没有将信息传达给面临危险的群众,无法实时预警,针对此问题,论文设计山体滑坡监测服务器系统,实现山体滑坡的预测预警。该系统采用B/S架构,和前后端分离的思想实现用户管理、角色管理、设备管理、数据管理、山体管理等功能,通过采集、传输、分析和处理山体数据,实现对山体状态的实时预警,以及数据可视化展示。为解决并发请求对单个服务器的压力并加快系统响应,论文构建LVS负载均衡集群,并提出以下创新点。设计一种基于PI负反馈的LVS动态负载均衡算法,通过计算服务器性能影响因子大小,动态设置各个节点的分配权重,较好实现服务器整体负载均衡。该算法通过周期性采集服务器性能影响因子,包括CPU利用率、内存占用率、网络带宽利用率、I/O使用率,根据每个因子变化率确定其权重,计算当前节点的实时负载,利用PI控制的增量思想,根据服务器负载实时反馈值动态调节服务器节点权重。实验表明,该算法使系统响应速度提高了20%-25%,可以有效地对不同请求进行负载调度,提高集群系统的负载能力。为进一步加快系统响应速度,降低数据库的读写压力,论文在数据库之上实现缓存层,并根据数据特征设计缓存策略,对缓存块的大小和更新替换进行分析,增大缓存命中率并减小缓存更新频率。论文设计的山体滑坡监测服务器系统能够对传感器数据和山体图像进行识别和处理,并对监测设备进行管理,实现对山体滑坡的预测预警以及信息发布,在多用户并发访问情况下拥有良好的稳定性。整个系统的设计在准确性、实时性、有效性等方面达到了预期要求,对整个山体滑坡监测的研究具有一定的参考意义。
阳瑞[6]（2020）在《面向分布式机器学习框架的通信优化技术研究》文中研究表明随着大数据时代的来临,数据的规模性和复杂性正急剧增长。使用单一节点和传统机器学习方法进行机器学习模型训练面临着严峻的挑战。为了满足大规模机器学习算法的需求,使用分布式机器学习系统进行机器学习模型训练成为了主流。目前,大部分的分布式机器学习系统都是基于参数服务器系统的思想设计的,而参数通信一致性模型用于权衡计算与通信之间的关系。本文主要围绕如何加速分布式机器学习模型训练来展开研究。传统的分布式机器学习模型训练通常遵循整体同步并行（Bulk Synchronous Parallel,BSP）模型。该模型清晰的划分了计算阶段和通信阶段,每次对全局模型进行更新都需要等待所有计算节点进入同步屏障,即训练时间完全受限于训练速度最慢的计算节点。在集群存在性能差异的情况下,整体同步并行模型将出现严重的同步滞后问题。针对该问题,异步并行（Asynchronous Parallel,ASP）模型和延迟同步并行（Stale Synchronous Parallel,SSP）模型均利用迭代-收敛算法的容错性进行了相应的改进:各计算节点使用异步训练的方式将计算的梯度上传至参数服务器。然而,由于局部模型副本存在延迟性,使得这两种模型引发了一个新的问题,即梯度过延迟问题。针对上述问题,本文对面向分布式机器学习框架的通信优化技术进行深入研究,创新性地提出了两种参数通信一致性模型:受限同步并行（Limited Synchronous Parallel,LSP）模型和自适应受限同步并行（Adaptive Limited Synchronous Parallel,ALSP）模型。并基于这两种一致性模型实现了分布式机器学习框架Kudus。本文的主要研究工作包括以下几个方面:（1）本文深入分析了不同参数通信一致性模型的优势和不足,利用迭代-收敛算法的动态容错性,实现了一个性能驱动型通信模型——受限同步并行模型。该模型从对同步屏障进行松弛化的角度出发,对同步滞后问题进行了优化。该模型实现了受限同步屏障,使得在每次同步阶段中优先进入受限同步屏障的部分计算节点先进行同步,该模型还具有有限异步并行的特性,从而加速了分布式机器学习模型训练。本文对受限同步并行模型进行了设计与实现,并用理论分析了该模型的收敛性。（2）本文在受限同步并行模型的基础上进行了优化,实现了一个性能驱动型通信模型——自适应受限同步并行模型。针对系统结构上存在的性能动态变化、资源受限等应用场景,该模型利用迭代-收敛算法的动态容错性进行了适配,解决了梯度过延迟问题。该模型进一步将同步方式分为分组同步和全局同步,并通过性能监控系统实时收集各计算节点的性能指标,为该模型提供数据基础。该模型有效减少了组内计算节点的同步等待时间,也缩小了组间模型的延迟,从而有效地平衡了集群节点的负载并且更适应真实生产工作的集群环境。（3）本文采用参数服务器系统的设计思想,基于受限同步并行模型和自适应受限同步并行模型,实现了一种分布式机器学习框架Kudus。最后在Kudus上,对上述两种一致性模型进行了实验验证。结果表明,本文提出的受限同步并行模型和自适应受限同步并行模型有效地提高了分布式机器学习模型的训练效率。
史佳炳[7]（2020）在《基于Kafka的Nettv物联网服务器集群负载均衡的研究》文中研究指明在很多物联网服务器应用中,提升服务器系统的并发性能以支持海量终端设备的接入是其重要任务之一。为了满足系统处理大体量数据时低延时和高吞吐量的需求,本文从纵向和横向两方面对系统进行优化。纵向优化,是从单机的角度通过合理分配系统资源,实现服务器处理能力的提升。但是在目前充斥着海量数据的互联网环境中,单台机器完全无法满足需求,所以需通过多台机器构建分布式系统来提高服务器的处理能力。为了进一步提升分布式系统的性能,采用横向优化的方式,从负载均衡角度提高集群的可用性以及改善资源利用均衡率等。本文根据以上两个优化方向对传统物联网服务器系统进行优化,主要研究工作如下:（1）本文首先详细介绍了网络I/0模型的内部原理,包括Reactor和Netty的线程模型。接着介绍了 Kafka消息中间件的设计原理,从组成架构和消息队列的工作模式两个方向进行讨论分析。然后,介绍了 Kafka集群及其负载均衡算法详细步骤。（2）针对Netty的NIO线程与业务处理线程间耦合的关键问题,提出了一种基于Kafka的物联网终端服务系统设计方案。从数据处理模块、消息中间件模块和业务处理模块三个方面进行优化。该方案结合了 Kafka消息中间件,使Netty的NIO线程和业务处理线程解耦,以解决因Netty的NIO线程被业务逻辑阻塞而导致终端请求堆积的问题。本文还提出了一种线程池调优技术,通过优化线程池容量的计算方法,得出系统的最优线程数,并将此线程池技术应用于Kafka的消费者端,极大的加快消费者的消息处理速度,防止消息中间件出现消息堆积现象。搭建仿真实验,与传统的Netty和kafka服务器系统方案相比,本文方案在高并发情形中,在平均响应时间和吞吐量两个方面都有很大的优势。（3）针对原生Kafka消费者集群的负载均衡算法中的不足,提出了一种自适应的负载均衡算法,该算法通过实时监测CPU、内存和带宽的利用率计算出系统总的资源利用率,根据资源利用率进行负载均衡。实现本文算法并进行仿真实验,结果表明:本文算法相比原生算法更加节省系统资源,且适用于性能配置差异较大消费者集群。本文的研究成果提高了 Netty物联网服务器系统的整体数据处理能力,并增强了系统数据处理过程的可靠性和鲁棒性。根据本方案设计的系统已投入智慧校园项目中使用,在实际场景的应用中未出现数据交互不稳定情况,且系统运行效果较好。可以为其它物联网服务器系统的开发提供参考。
沈晶晶[8]（2019）在《超算集群CPU重力热管散热系统研究》文中进行了进一步梳理在大数据时代背景下,数据中心成为信息社会的用电大户,据统计,现代信息化社会的数据中心用电量会占全社会总用电量的5%,而其中的2/3左右用于冷却排热,经过对机房内能源系统能耗分析,制冷设备能耗占数据中心总能耗40%左右,而服务器内部最大的散热元件为中央处理器CPU,占服务器整体散热的75%,因此针对CPU冷却方式进行改善对节能减排具有重要意义。本文根据两相自然循环理论指导,针对刀片式服务器设计了一套CPU重力热管,并开展深入的实验研究,主要解决小系统内高热流、小温差、无功耗的流动传热问题。首先建立了制冷剂自然循环分析模型,为设计CPU重力热管提供定性分析,得出影响制冷剂自然循环传热性能的关键因素,为实验研究提供指导。实验根据蒸发器强化换热特性研究和系统性能进行研究,分析系统热阻,得出影响其换热效率的关键因素和CPU核心温度的变化规律研究结果表明:入水温度和给水流量影响冷凝器的传热性能、蒸发器处理表面影响蒸发器的汽化情况、制冷剂工质种类和充注量影响CPU重力热管的流动,从而影响CPU重力热管整体传热性能。根据实验研究结果可以对CPU重力热管进行优化设计,以满足服务器高效稳定运行需求。最后根据改造的服务器CPU重力热管搭建一个采用液冷冷却方式的计算机房,并且利用PLC控制技术实现机房系统自动调控、危险报警以及数据实时监控和记录,根据实验系统数据记录,进行了液冷服务器系统运行特性和能耗分析,运用CPU重力热管,使服务器在满负荷工作条件下,系统能持续稳定运行,对比分析液冷服务器系统与风冷服务器系统两个典型工况,液冷散热占液冷服务器整体能耗的62%65%,比普通服务器1小时节省空调功耗18813.6 kWh用电量,占普通服务器空调功耗的68%。整个液冷服务器系统的PUE数值在1.051.09之间,比目前大多数的网络数据中心的PUE数值低29%左右,满足建设绿色数据中心的需求。
童权煜[9]（2019）在《液压系统远程监测网络与智能故障诊断系统设计》文中进行了进一步梳理起竖发射装置试验台主要用于模拟专用车的调平、起竖和发射平台的工况,是由电气、机械、液压等系统组成的大型复杂系统,对专用车的研究与制造起到重大作用。当试验台发生故障时,将对专用车的开发制造进度带来影响,造成极大的经济损失,故在现场维修人员相对缺乏的情况下,建立远程监测与故障诊断系统,快速诊断故障并提供方案,会有效地避免因长时维修所带来的经济损失。在建立试验台液压系统的远程监测网络与智能故障诊断系统时,采用螺旋式开发的方法,完成最重要功能的设计。采用该方法可以较快速的初步完成系统的设计,并且当再次为该系统进行进一步的完善与开发时,只需在该系统基础上做些修改与完善即可,为系统的进一步开发作出了铺垫。在对液压系统远程监测网络与智能故障诊断系统进行设计时,首先在了解起竖发射装置试验台系统的结构和原理的基础上,利用故障树分析法对液压系统的泵站部分的故障进行分析,为之后专家系统的知识获取做准备。接着对常见的液压故障进行分析,提前准备好AMESim的故障仿真所需要的数据信息。在对泵站系统进行仿真时,先对泵站原理图进行分析与简化,然后再根据简化后的泵站原理图建立泵站仿真模型。当仿真模型建立好后,利用已有的试验台进行实验,验证仿真模型的准确性。当模型的准确性得到验证后,将之前对常见液压故障进行故障分析得来的故障信号,以改变仿真参数的方式,对泵站系统进行故障仿真,以此来收集故障样本,克服新建试验台不易收集故障样本的困难。设计专家系统时,通过比较基于规则推理和神经网络推理的优缺点,再结合它们在机电领域故障诊断的情况和在液压系统故障诊断的缺点,提出了以神经网络推理为主,基于规则与框架融合的推理为辅的神经网络专家系统。通过分析比较知识的获取和表示的不同方法,选取了基于故障树知识的获取方式和基于规则与框架融合的知识表示。在对推理机进行设计时,先对基于规则的推理机进行设计,用CLIPS实现专家系统模块的开发,再介绍RBF神经网络算法,用Matlab的数学工具和来自故障仿真的故障样本实现神经网络的训练。搭建网关与服务器系统,对CANET进行二次开发,使之满足系统的使用要求。开发故障诊断专家系统时,对系统进行用例图和时序图分析,然后对故障诊断专家系统的诊断结果准确性进行检验。在检验的过程中,分别用从仿真得出的测试样本和从实验中遇到的故障实例用作检测,然后分析采用以神经网络推理为主,基于规则与框架融合的推理为辅的推理机制的优势。
蔡浩然[10]（2019）在《面向绿色数据中心的计算和能源高效协同调度方法研究》文中研究指明随着大数据、人工智能及云计算技术的飞速发展,云数据中心的业务呈现爆发式增长,其规模也在迅速扩大,而建造、维护和升级数据中心的成本是巨大的,其中电力设施建设和日常能耗就占据了数据中心整体拥有成本的近三分之一。当前基于电网供电的云数据中心高能耗不仅带来了巨额电费的直接开销,也会间接地产生大量温室气体,给自然环境造成影响。因此,学术界和工业界开始在数据中心里引入如风能、太阳能等可再生清洁能源进行供电,通过建设新型绿色数据中心降低运营成本,并减少环境破坏。然而,在绿色数据中心中,新能源电能的供给和负载的行为随着时间的变化各自呈现出显着且毫无关联的波动特性。因此,数据中心迫切地需要高效的调度方法,以此实现负载电力需求和新能源电能供给之间的匹配。为了解决绿色数据中心里电能供给和负载电能需求动态匹配的目标,已有的研究工作分别从底层的服务器系统能耗控制和上层的新能源供给角度出发,提出了若干种解决方案,如SolarCore和HEB等电能管理策略。但是,这些工作并没有充分挖掘现有数据中心广泛存在的硬件异构特性以及处理器可动态调度的潜力,无法同时实现负载、服务器硬件和新能源电能更高效的协同管理,从而深度优化绿色数据中心整体能耗效率和性能。以下从三个具体的方面进行深入研究。为了实现异构服务器系统和运行时任务的协同管理,降低绿色数据中心整体能耗,提出了一种基于性能感知的动态反馈调度策略Montgolfier。异构服务器的设计能够显着增加数据中心整体的能耗效率,但是在异构服务器系统中运行延迟敏感型任务时,服务器之间的切换开销可能会降低负载的服务质量（Quality of Service,QoS）。Montgolfier策略将强服务器和弱服务器组合成异构计算节点,并且能够严格保证延迟敏感型任务运行时的性能。为了消除由任务迁移所带来的额外开销,Montgolfier采用了动态负载预测方法对数据中心负载强度进行短期的预测,从而确定负载在服务器之间切换的最佳时机。该预测方法是由指数加权移动平均方法优化而来,它在原有的单一权重系数基础上又增加一个负数权重系统数,从而提升了预测负载峰值时的准确性;同时,设计了处理器功耗配置（如调频技术）的优化选择方法以应对波动的负载请求。该方法采用双阈值调控机制,细粒度地将实时的响应延迟控制在安全范围内。最后,从提升服务器资源利用率角度出发,设计了Montgolfier-Mix策略。该策略开启异构计算节点的两台异构服务器,实现了同时运行批处理和延迟敏感型任务的目标。实验结果表明,相比同构服务器设计,Montgolfier能够在保证延迟敏感型任务的QoS目标的情况下,降低最多34.9%的能耗。相比静态混合负载调度策略,Montgolfier-Mix可以使批处理任务性能提升多达53%。为了实现新能源电能供给和异构服务器系统的协同管理,合理分配绿色数据中心电能资源,提出了一种基于异构数据中心的自适应电能分配策略GreenHetero。数据中心的系统和硬件的常规升级,如服务器的迁移、更换失效的服务器部件、扩充服务器的计算和存储容量等操作,会导致现有的数据中心内部呈现出更多的异构特性。但是,在以新能源为主要电源的绿色数据中心里,仍没有部署感知底层异构的有效电能分配方案能在有限且波动的新能源供给下,实现数据中心整体性能最大化。GreenHetero是一个动态的电能分配策略,它采用了霍尔特指数平滑电能预测算法,帮助电源选择器从新能源、电池和电网中选择合适的电源。该预测算法能够抓取当前监测数据的趋势信息,更准确地预测新能源电能和服务器能耗。为了匹配负载和计算平台的多样性特征,GreenHetero采用轻量级的运行时采样方法,为所有的服务器配置和负载建立了对应的性能-电能供给关系的数据库,并且进行实时维护和更新。基于该数据库信息和电能预测机制,GreenHetero使用解算器来确定所有异构服务器的电能分配比例,并且通过电能执行器模块实施电源选择和电能分配的决策。实验结果表明,在相同的电能供给条件下,相比于无异构感知策略,GreenHetero最多可以获得2.2倍的性能提升。为了实现新能源电能供给和处理器计算能力动态调度的协同管理,优化绿色数据中心的计算性能,提出了一种基于新能源电能供给的高效数据中心计算冲刺策略GreenSprint。计算冲刺技术（Computational Sprinting）能够短期加速负载的处理能力,但在数据中心层部署计算冲刺技术会面临两个挑战:第一,处理器级别的散热能力有限,导致处理器无法持续以最大频率和最多核心数处理计算任务。第二,数据中心电网设施电力容量有限,而计算冲刺提升了数据中心当前的能耗需求,会造成数据中心电力供给不足。GreenSprint策略使用分布式的新能源和电池供给来满足计算冲刺的短期高能耗需求。首先提出了三种基本控制策略,这些策略能够根据当前的电能供给来确定计算冲刺强度（如核心数量和频率）。不同于以上策略,提出了一种新的基于强化学习算法的Hybrid策略,该策略动态地决定最优计算冲刺配置,能够同时保证电能供应的安全和应用的服务质量。具体而言,Hybrid策略将以上优化问题的解决方法视为马尔科夫决策过程,它根据当前的响应延迟和能耗状态计算系统的奖励值,然后在有限的动作集合（调频和调核）中选择能获得最大总奖励值的最佳动作。在考虑到实际的服务器散热条件时,进一步提出了温度感知的计算冲刺策略Hybrid-T。该策略拓展了Hybrid,将处理器温度限制加入决策过程当中,并选择最优的计算冲刺强度以防止处理器出现过热情况。最后,在搭建好的一个由10台服务器组成的实验平台上对GreenSprint进行整体评估。实验结果表明,对比无计算冲刺策略的情形,GreenSprint能够提升典型交互式应用SPECjbb性能4.8倍。上述三个方面的研究实现了绿色数据中心的计算资源以及电能资源的高效协同调度管理,为未来建设高效的绿色数据中心提供了必要的理论和关键技术的支撑。
二、网络流量监测服务器系统的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、网络流量监测服务器系统的研究（论文提纲范文）
（1）CAFe装置的服务器及网络系统设计与监控（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 技术调研及发展趋势 |
| 1.2.1 服务器集群系统的发展与特点 |
| 1.2.1.1 服务器集群概述 |
| 1.2.1.2 负载均衡 |
| 1.2.1.3 分布式系统 |
| 1.2.2 监控技术的类型及其特点 |
| 1.2.2.1 模拟监控系统 |
| 1.2.2.2 多媒体数字监控系统 |
| 1.2.2.3 分布式监控系统 |
| 1.2.3 加速器装置中监控系统的发展 |
| 1.3 主要工作与论文结构 |
| 1.3.1 论文的主要工作内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 服务器集群系统的设计与测试 |
| 2.1 现场实际需求与设计目标 |
| 2.1.1 需求分析 |
| 2.1.2 集群设计目标 |
| 2.2 软件系统的选型 |
| 2.2.1 软件选型 |
| 2.2.2 OpenStack简介及工作原理 |
| 2.2.3 分布式集群Openstack云平台运行优势 |
| 2.3 集群系统设计 |
| 2.3.1 集群设计原则 |
| 2.3.2 集群设计方案 |
| 2.3.3 集群系统网络设计 |
| 2.4 集群系统Openstack云平台搭建 |
| 2.4.1 集群搭建布局 |
| 2.4.2 云平台搭建 |
| 2.4.3 云平台远程图形化操作 |
| 2.5 分布式集群系统性能测试 |
| 2.5.1 数据归档系统简介 |
| 2.5.2 性能测试 |
| 2.5.2.1 稳定性测试 |
| 2.5.2.2 数据流量测试 |
| 2.5.2.3 安全性测试 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 监控系统设计与搭建 |
| 3.1 CAFe装置监控现状与需求 |
| 3.1.1 监控现状 |
| 3.1.2 需求分析 |
| 3.2 监控系统选型 |
| 3.2.1 监控预期效果 |
| 3.2.2 监控软件系统选型 |
| 3.2.3 Zabbix的工作原理 |
| 3.3 监控系统设计 |
| 3.3.1 设计原则 |
| 3.3.2 设计方案 |
| 3.4 监控平台搭建 |
| 3.4.1 搭建环境 |
| 3.4.2 监控架构 |
| 3.4.3 Zabbix服务平台搭建 |
| 3.4.4 监控系统图形化显示 |
| 3.5 监控平台运行测试 |
| 3.6 服务器集群监控系统搭建 |
| 3.6.1 服务器信息采集平台搭建 |
| 3.6.2 服务器监控添加 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 控制网络设计与监控 |
| 4.1 网络现状与需求分析 |
| 4.1.1 网络现状 |
| 4.1.2 需求分析 |
| 4.2 建设规划及其设备选型 |
| 4.2.1 建设规划 |
| 4.2.2 现场网络设备统计 |
| 4.2.3 网络改造设备选型 |
| 4.3 网络方案设计 |
| 4.3.1 方案设计要求 |
| 4.3.2 方案设计 |
| 4.3.3 网络拓扑结构 |
| 4.4 网络综合布线 |
| 4.4.1 接入层设备综合布线 |
| 4.4.2 核心层至接入层综合布线 |
| 4.4.3 VLAN的重新划分 |
| 4.5 控制网络监控系统搭建 |
| 4.5.1 网络串口助手。 |
| 4.5.2 SNMP配置 |
| 4.5.3 控制网络监控主机添加 |
| 4.6 网络系统运行测试 |
| 4.6.1 核心交换机双冗余系统测试 |
| 4.6.2 网络速率与系统故障率对比 |
| 4.6.3 核心交换机数据转发测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）基于PCS7的湿法铜冶炼厂萃取工序控制系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 概述 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 湿法铜冶炼厂萃取工序的自动化水平及现状 |
| 1.3 湿法铜冶炼厂萃取工序过程控制存在的不足 |
| 1.4 本文的研究内容和章节安排 |
| 第2章 湿法铜冶炼萃取工艺及流程 |
| 2.1 湿法铜冶炼萃取工艺 |
| 2.2 萃取工艺的流程 |
| 2.3 萃取生产系统的构建 |
| 2.3.1 萃取流量调节系统 |
| 2.3.2 反萃流量调节系统 |
| 2.3.3 洗涤水流量调节系统 |
| 2.3.4 泡沫灭火系统 |
| 2.4 萃取工序的自动化控制方案 |
| 2.4.1 I/O点汇总 |
| 2.4.2 控制方案设计 |
| 2.4.3 系统重要参数I/O点分布表 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 萃取工序控制系统总体方案设计 |
| 3.1 工程师站 |
| 3.2 自动化站 |
| 3.3 操作员系统 |
| 3.3.1 单站或多台单站组成 |
| 3.3.2 客户机-服务器结构 |
| 3.4 系统网络 |
| 3.4.1 工业以太网 |
| 3.4.2 PROFIBUS通讯 |
| 3.5 服务器系统 |
| 3.5.1 OS冗余服务器 |
| 3.5.2 数据采集归档服务器 |
| 3.5.3 WEB服务器 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 萃取工序控制系统的硬件设计 |
| 4.1 萃取工序控制系统的设备选型 |
| 4.1.1 操作管理层 |
| 4.1.2 过程控制层 |
| 4.1.3 现场设备层 |
| 4.2 PCS7的系统组态 |
| 4.2.1 AS站硬件组态 |
| 4.2.2 OS站硬件组态 |
| 4.3 系统柜硬件布置设计 |
| 4.3.1 控制柜的设计 |
| 4.3.2 远程I/O柜的设计 |
| 4.3.3 硬件系统原理图 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 萃取工序控制系统的软件设计与监控组态 |
| 5.1 CFC程序设计 |
| 5.1.1 管道流量的单回路PID控制程序 |
| 5.1.2 储槽液位的监测程序 |
| 5.1.3 料液PH值的串级控制程序 |
| 5.1.5 输送泵的控制 |
| 5.1.6 设备联锁程序设计 |
| 5.2 SFC程序设计 |
| 5.3 上位机监控组态的构建 |
| 5.3.1 监控组态软件的概述 |
| 5.3.2 监控界面的设计要求及组成 |
| 5.3.3 数据监控 |
| 5.3.4 趋势分析 |
| 5.3.5 报警提示 |
| 5.3.6 历史数据归档 |
| 5.4 控制系统调试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）基于超图GIS和Android平台的水产养殖船远程监控系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人作业船的研究现状 |
| 1.2.2 远程监控系统的研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 1.4 论文的组织安排 |
| 第二章 水产养殖船远程监控系统总体设计 |
| 2.1 系统总体设计 |
| 2.1.1 系统需求 |
| 2.1.2 系统结构组成 |
| 2.1.3 系统工作原理 |
| 2.2 Android系统平台 |
| 2.2.1 Android系统的层次架构 |
| 2.2.2 Android的四大组件 |
| 2.2.3 Android在水产养殖船远程监控系统中的应用 |
| 2.3 地理信息系统 |
| 2.3.1 地理信息系统组成和特点 |
| 2.3.2 GIS的任务 |
| 2.3.3 地理信息系统在水产养殖船远程监控系统中的应用 |
| 2.4 TCP网络通信 |
| 2.4.1 TCP编程结构 |
| 2.4.2 TCP网络通信在水产养殖船远程监控系统中的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 水产养殖船自动精细投饵的实现方法研究 |
| 3.1 全覆盖路径规划 |
| 3.1.1 全覆盖路径规划研究思路 |
| 3.1.2 高斯-克吕格坐标变换 |
| 3.1.3 建立池塘区域平面坐标系 |
| 3.1.4 内螺旋全覆盖遍历方法 |
| 3.1.5 仿真与数据分析 |
| 3.2 抛撒性能试验 |
| 3.2.1 抛幅监控试验 |
| 3.2.2 流量测控试验 |
| 3.3 剩余饵料测试试验 |
| 3.4 生成水产养殖船自动精细投饵的全覆盖作业轨迹 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 水产养殖船Android手机客户端开发设计 |
| 4.1 Android开发环境搭建 |
| 4.2 Android手机客户端需求分析 |
| 4.2.1 手机客户端整体需求 |
| 4.2.2 客户端功能性需求分析 |
| 4.2.3 客户端非功能性需求分析 |
| 4.3 Android手机客户端功能设计 |
| 4.3.1 功能结构 |
| 4.3.2 数据管理模块 |
| 4.3.3 GIS功能模块 |
| 4.3.4 数据通信模块 |
| 4.4 服务器端开发 |
| 4.4.1 服务器端数据通信格式 |
| 4.4.2 通信功能实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 远程监控系统的实现与功能测试 |
| 5.1 硬件功能模块测试 |
| 5.1.1 养殖船硬件平台搭建 |
| 5.1.2 GPRS通信模块测试 |
| 5.1.3 GPS定位系统测试 |
| 5.2 水产养殖远程监控系统联合调试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间科研成果及参加科研项目 |
（4）基于云平台的无人投饵船远程监控系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人作业船的研究现状 |
| 1.2.2 云平台技术的研究现状 |
| 1.2.3 远程监控技术的研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 无人投饵船远程监控系统总体设计 |
| 2.1 系统总体设计 |
| 2.1.1 系统需求分析 |
| 2.1.2 系统结构组成 |
| 2.1.3 系统工作原理 |
| 2.2 云平台技术 |
| 2.2.1 云平台的特点 |
| 2.2.2 云平台技术在远程监控系统中的应用 |
| 2.3 Qt集成开发环境 |
| 2.3.1 Qt的开发优势 |
| 2.3.2 Qt在远程监控系统中的应用 |
| 2.4 TCP/IP网络通信 |
| 2.4.1 通信原理 |
| 2.4.2 Qt中的TCP/IP网络通信 |
| 2.4.3 TCP/IP网络通信在远程监控系统中的应用 |
| 2.5 专家系统 |
| 2.5.1 专家系统的定义与特点 |
| 2.5.2 专家系统构造 |
| 2.5.3 专家系统在远程监控系统中的应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 河蟹养殖专家系统的设计 |
| 3.1 系统整体设计 |
| 3.1.1 系统结构设计 |
| 3.1.2 系统功能设计 |
| 3.2 知识库设计 |
| 3.2.1 知识的获取 |
| 3.2.2 知识的表示 |
| 3.3 推理机设计 |
| 3.4 饵料投喂预测模型 |
| 3.4.1 模型介绍 |
| 3.4.2 BP神经网络 |
| 3.4.3 模型性能分析 |
| 3.5 系统实现 |
| 3.5.1 系统结构体系 |
| 3.5.2 系统工作原理 |
| 3.5.3 知识库的建立 |
| 3.5.4 饵料精细投喂 |
| 3.5.5 投喂决策界面设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 远程监控系统的设计和实现 |
| 4.1 系统整体框架 |
| 4.2 数据库设计与使用 |
| 4.2.1 数据库功能 |
| 4.2.2 数据库表结构设计 |
| 4.2.3 数据库在远程监控系统中的应用 |
| 4.3 投饵船船载终端设计 |
| 4.3.1 硬件模块选型 |
| 4.3.2 软件模块设计 |
| 4.4 服务器系统设计与实现 |
| 4.4.1 服务器系统运行平台 |
| 4.4.2 搭建服务器开发环境 |
| 4.4.3 并发线程开发服务器 |
| 4.4.4 数据通信协议 |
| 4.4.5 通信功能实现 |
| 4.4.6 访问数据库 |
| 4.5 监控客户端设计与实现 |
| 4.5.1 功能结构设计 |
| 4.5.2 数据管理模块 |
| 4.5.3 远程控制模块 |
| 4.5.4 数据通信模块 |
| 4.5.5 人机交互界面 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统功能测试 |
| 5.1 硬件功能模块测试 |
| 5.1.1 投饵船硬件平台搭建 |
| 5.1.2 GPS定位模块测试 |
| 5.1.3 通信模块测试 |
| 5.2 监控系统联合试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参加科研项目 |
（5）山体滑坡监测服务器系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 滑坡监测研究现状 |
| 1.2.2 负载均衡研究现状 |
| 1.2.3 缓存技术研究现状 |
| 1.3 论文研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 第2章 系统总体设计 |
| 2.1 系统技术路线 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.2.1 功能需求 |
| 2.2.2 性能需求 |
| 2.3 系统总体方案 |
| 2.4 系统软件设计 |
| 2.4.1 滑坡监测软件功能设计 |
| 2.4.2 LVS集群设计 |
| 2.4.3 数据库设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 系统详细设计 |
| 3.1 监测平台详细设计 |
| 3.1.1 通信协议 |
| 3.1.2 用户管理 |
| 3.1.3 设备管理 |
| 3.1.4 监测点管理 |
| 3.1.5 共享存储 |
| 3.1.6 数据缓存 |
| 3.2 LVS集群详细设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 核心技术研究 |
| 4.1 动态负载均衡算法 |
| 4.1.1 WLC算法 |
| 4.1.2 基于PI负反馈的负载均衡算法 |
| 4.1.3 改进负载均衡算法设计 |
| 4.1.4 算法测试与分析 |
| 4.2 缓存策略 |
| 4.2.1 监测服务器缓存策略 |
| 4.2.2 缓存策略设计 |
| 4.2.3 缓存算法测试与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 系统测试 |
| 5.1 功能测试 |
| 5.2 性能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论和展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及研究成果 |
（6）面向分布式机器学习框架的通信优化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 分布式机器学习并行策略 |
| 1.2.2 参数通信一致性模型 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 组织结构 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 梯度下降算法 |
| 2.1.1 概述 |
| 2.1.2 随机梯度下降算法 |
| 2.1.3 并行随机梯度下降算法 |
| 2.2 人工神经网络 |
| 2.2.1 反向传播算法 |
| 2.2.2 卷积神经网络 |
| 2.3 参数服务器系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 受限同步并行模型 |
| 3.1 同步滞后问题 |
| 3.2 受限同步并行模型 |
| 3.2.1 模型设计 |
| 3.2.2 算法实现 |
| 3.2.3 理论证明 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 自适应受限同步并行模型 |
| 4.1 梯度过延迟问题 |
| 4.1.1 延迟同步并行模型 |
| 4.1.2 动态同步并行模型 |
| 4.2 自适应受限同步并行模型 |
| 4.2.1 模型设计 |
| 4.2.2 算法实现 |
| 4.2.3 理论证明 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 框架设计及实验分析 |
| 5.1 分布式机器学习框架Kudus |
| 5.1.1 模块介绍 |
| 5.1.2 关键技术 |
| 5.2 实验设置 |
| 5.2.1 硬件平台和软件环境 |
| 5.2.2 数据集和算法模型 |
| 5.3 受限同步并行模型实验分析 |
| 5.3.1 有效性分析 |
| 5.3.2 差异性分析 |
| 5.4 自适应受限同步并行模型实验分析 |
| 5.4.1 有效性分析 |
| 5.4.2 动态性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 |
| 详细摘要 |
（7）基于Kafka的Nettv物联网服务器集群负载均衡的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究问题与内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论和技术研究 |
| 2.1 网络I/O模型 |
| 2.1.1 Reactor线程模型 |
| 2.1.2 Netty线程模型 |
| 2.2 Kafka设计原理 |
| 2.2.1 Kafka组成架构 |
| 2.2.2 Kafka消息队列 |
| 2.3 Kafka负载均衡策略 |
| 2.3.1 Kafka集群 |
| 2.3.2 负载均衡算法分析 |
| 2.3.3 Kafka消费者负载均衡算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Netty数据接入系统设计 |
| 3.1 系统架构设计 |
| 3.2 数据处理模块设计 |
| 3.2.1 NIO线程调优 |
| 3.2.2 通讯协议设计 |
| 3.2.3 断线检测机制设计 |
| 3.3 消息中间件模块设计 |
| 3.4 业务处理模块设计 |
| 3.5 Netty性能调优 |
| 3.5.1 文件描述符调优 |
| 3.5.2 TCP相关参数调优 |
| 3.5.3 JVM相关性能优化 |
| 3.6 仿真实验和结果分析 |
| 3.6.1 实验环境 |
| 3.6.2 实验设计与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 消息中间件的负载均衡 |
| 4.1 Kafka负载均衡算法问题描述 |
| 4.2 优化的负载均衡算法思路 |
| 4.3 动态自适应负载均衡算法设计 |
| 4.3.1 算法流程 |
| 4.3.2 负载状态指标 |
| 4.3.3 分区消费权调整 |
| 4.4 仿真实验与结果分析 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 可靠性实验 |
| 4.4.3 过载监测实验 |
| 4.4.4 负载均衡结果对比实验 |
| 4.4.5 系统负载对比实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（8）超算集群CPU重力热管散热系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 毛细力驱动散热循环研究现状 |
| 1.2.2 重力驱动两相自然循环研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 2 CPU重力热管的模型和设计 |
| 2.1 制冷剂自然循系统分析模型 |
| 2.1.1 模型建立及假设 |
| 2.1.2 模型数学推导 |
| 2.2 CPU重力热管的设计与分析 |
| 2.2.1 CPU重力热管系统蒸发器设计与实验分析 |
| 2.2.2 CPU重力热管系统冷凝器设计与理论分析 |
| 2.2.3 CPU重力热管系统管路阻力损失计算与分析 |
| 2.2.4 CPU重力热管系统阻力损失计算与分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 CPU重力热管实验系统研究 |
| 3.1 CPU重力热管实验系统和方法 |
| 3.1.1 实验系统及测试设备 |
| 3.1.2 实验数据处理和误差分析 |
| 3.2 CPU重力热管系统性能实验结果和分析 |
| 3.2.1 CPU制冷热管的热阻计算及分析 |
| 3.2.2 制冷剂工质对强化换热的影响分析 |
| 3.2.3 蒸发器液位高度对强化换热的影响分析 |
| 3.2.4 冷却水温度及流量对系统性能的影响分析 |
| 3.2.5 制冷剂充注量对系统性能的影响分析 |
| 3.2.6 冷凝器与蒸发器高度差对强化换热的影响分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 液冷服务器系统实验研究 |
| 4.1 液冷服务器系统的搭建 |
| 4.2 液冷服务器系统能耗测试方案 |
| 4.2.1 实验系统及测试设备 |
| 4.2.2 实验测试方法 |
| 4.2.3 实验数据采集及控制 |
| 4.3 液冷服务器系统能耗测试结果和分析 |
| 4.3.1 液冷服务器系统运行特性及分析 |
| 4.3.2 液冷服务器系统能耗测试及分析 |
| 4.3.3 液冷与风冷服务器系统能耗对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录一 主要符号的说明 |
| 附录二 PLC程序梯形图 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（9）液压系统远程监测网络与智能故障诊断系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstracts |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 发展趋势 |
| 1.4 课题来源及主要研究内容 |
| 第2章 系统总体设计 |
| 2.1 起竖发射装置试验台组成 |
| 2.2 试验台液压系统故障分析 |
| 2.3 常见故障分析 |
| 2.4 系统开发分析 |
| 2.5 系统框架设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 液压系统仿真模型的建立及验证 |
| 3.1 试验台液压系统建模仿真 |
| 3.2 液压系统实验及仿真模型的验证 |
| 3.3 试验台液压系统故障仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 神经网络专家系统的设计 |
| 4.1 专家系统的概述 |
| 4.2 专家系统的设计 |
| 4.3 故障知识的获取 |
| 4.4 专家系统的知识表示 |
| 4.5 专家系统的诊断推理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 远程监测网络与智能故障诊断系统的实现 |
| 5.1 网关与服务器系统的搭建 |
| 5.2 故障诊断专家系统的实现 |
| 5.3 系统诊断检验与推理机制的对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间已发表论文 |
| 致谢 |
（10）面向绿色数据中心的计算和能源高效协同调度方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 绿色数据中心背景介绍 |
| 1.2 绿色数据中心研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和组织结构 |
| 2 基于异构服务器的能耗优化方法 |
| 2.1 背景介绍和特点分析 |
| 2.2 Montgolfier设计 |
| 2.3 实验评估 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于异构数据中心的电能分配方法 |
| 3.1 异构新能源数据中心背景介绍 |
| 3.2 新能源数据中心异构性分析 |
| 3.3 GreenHetero设计 |
| 3.4 实验评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于新能源的高效计算冲刺方法 |
| 4.1 数据中心层计算冲刺背景 |
| 4.2 分布式电力设施供给架构设计及分析 |
| 4.3 GreenSprint架构 |
| 4.4 感知温度的GreenSprint设计 |
| 4.5 实验评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读学位期间发表论文目录 |
| 附录2 攻读博士学位期间申请的发明专利和其他成果 |
| 附录3 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
四、网络流量监测服务器系统的研究（论文参考文献）
- [1]CAFe装置的服务器及网络系统设计与监控[D]. 王报辉. 中国科学院大学(中国科学院近代物理研究所), 2021(01)
- [2]基于PCS7的湿法铜冶炼厂萃取工序控制系统设计与实现[D]. 刘强. 南昌大学, 2020(01)
- [3]基于超图GIS和Android平台的水产养殖船远程监控系统设计[D]. 赵儒亚. 江苏大学, 2020
- [4]基于云平台的无人投饵船远程监控系统设计[D]. 刘勇. 江苏大学, 2020
- [5]山体滑坡监测服务器系统设计与实现[D]. 彭欢. 西南交通大学, 2020(07)
- [6]面向分布式机器学习框架的通信优化技术研究[D]. 阳瑞. 杭州电子科技大学, 2020(04)
- [7]基于Kafka的Nettv物联网服务器集群负载均衡的研究[D]. 史佳炳. 浙江理工大学, 2020(02)
- [8]超算集群CPU重力热管散热系统研究[D]. 沈晶晶. 大连理工大学, 2019(02)
- [9]液压系统远程监测网络与智能故障诊断系统设计[D]. 童权煜. 武汉工程大学, 2019(03)
- [10]面向绿色数据中心的计算和能源高效协同调度方法研究[D]. 蔡浩然. 华中科技大学, 2019(03)