基于微服务业务平台的服务监控研究

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基于微服务业务平台的服务监控研究

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基于微服务业务平台的服务监控研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-15页
1.1 研究意义和背景	第10-11页
1.2 国内外的研究现状	第11-12页
1.2.1 监控系统的研究现状	第11-12页
1.2.2 容器负载预测的研究现状	第12页
1.3 研究目标及主要工作	第12-13页
1.4 论文组织架构	第13-15页
第二章相关技术研究	第15-27页
2.1 微服务	第15-17页
2.1.1 微服务概述	第15-16页
2.1.2 ISMP系统架构	第16-17页
2.2 时间序列分解	第17-19页
2.2.1 经验模态分解	第17-18页
2.2.2 集合经验模态分解	第18-19页
2.3 时间序列聚类	第19-20页
2.4 时间序列预测	第20-25页
2.4.1 基于统计学理论的预测方法	第21-23页
2.4.2 基于机器学习的预测方法	第23-24页
2.4.3 基于神经网络的预测算法	第24-25页
2.5 本章小结	第25-27页
第三章基于集合经验模态分解与聚类的容器负载预测	第27-40页
3.1 问题描述	第27-28页
3.2 数据分析	第28-29页
3.3 EEMD分解	第29-31页
3.4 K-Shape聚类	第31-33页
3.5 时间序列预测	第33页
3.6 模型的总体架构	第33-36页
3.7 实验结果	第36-39页
3.7.1 实验设计与评价指标	第36页
3.7.2 实验结果与分析	第36-39页
3.8 本章总结	第39-40页
第四章基于负载模式提取与注意力机制的容器负载预测	第40-48页
4.1 问题描述	第40页
4.2 卷积神经网络特征提取	第40-41页
4.3 时间序列预测	第41-44页
4.4 模型的总体架构	第44页
4.5 实验结果	第44-47页
4.5.1 实验设计与评价指标	第44-45页
4.5.2 实验结果与分析	第45-47页
4.6 本章总结	第47-48页
第五章服务监控与分析系统	第48-64页
5.1 系统需求分析	第48-50页
5.1.1 服务调用链监控	第48-49页
5.1.2 服务节点监控	第49-50页
5.2 系统总体设计	第50-51页
5.3 系统详细设计	第51-57页
5.3.1 服务数据采集	第51-55页
5.3.2 数据接收与存储	第55-56页
5.3.3 数据分析	第56-57页
5.4 系统界面展示	第57-60页
5.5 系统测试	第60-63页
5.5.1 功能测试	第60-62页
5.5.2 性能测试	第62-63页
5.6 本章小结	第63-64页
第六章总结与展望	第64-66页
6.1 全文总结	第64-65页
6.2 课题展望	第65-66页
参考文献	第66-70页
致谢	第70-71页
攻读学位期间取得的研究成果	第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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