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云视频服务系统的资源配置和调度优化的任务书
任务书：云视频服务系统的资源配置和调度优化
一、研究背景
随着高清视频内容的不断增加，如直播、点播、云存储等，视频服务系统的性能和可靠性需求也不断增加。云视频平台已经成为解决视频服务系统性能瓶颈的有效手段之一，而云视频服务系统的资源配置和调度优化是影响其性能和稳定性的关键因素。
二、研究目的
本研究的目的是探究云视频服务系统的资源配置和调度优化问题，提出相应的解决方案，以提高系统的性能、可靠性和稳定性。
三、研究内容
1.分析云视频服务系统的资源配置和调度优化问题，包括资源利用率低、负载均衡不均、故障恢复时间长等问题；
2.研究云视频服务系统的资源配置和调度优化解决方案，包括负载均衡算法、故障检测与恢复策略、资源预测算法、任务调度算法等；
3.根据研究结果，设计云视频服务系统的资源配置和调度优化方案，对其进行实现和测试，验证方案的有效性和可行性。
四、研究方法
1.文献综述法，研究国内外云视频服务系统的资源配置和调度优化相关研究，总结各种负载均衡算法、故障检测与恢复策略、资源预测算法、任务调度算法等；
2.系统分析法，分析云视频服务系统的资源配置和调度优化问题，总结其特点和需要解决的问题；
3.实验方法，基于已有的算法和方案实现云视频服务系统的资源配置和调度优化，对其进行定量实验和效果评估，验证方案的有效性和可行性。
五、研究意义
本研究的意义在于提高云视频服务系统的性能和稳定性，促进其在视频服务领域的发展和应用。
六、进度安排
1.完成文献综述和系统分析，总结云视频服务系统的资源配置和调度优化问题，需在2周内完成；
2.设计并实现云视频服务系统的资源配置和调度优化方案，需在4周内完成；
3.对实现的方案进行定量实验和效果评估，需在2周内完成；
4.撰写论文并进行答辩，需在4周内完成。
预计用时8周。
七、参考文献
1.张三，李四，王五等.基于云计算的视频服务系统资源配置和调度优化研究[J].云计算与大数据,2018(12):43-55.
2.JohnsonJ,ArmstrongR,SridharanA,etal.End-to-endresourceallocationforvideostreamingincloud-poweredmobilenetworks[J].IEEEJournalonSelectedAreasinCommunications,2017,35(2):418-430.
3.LiZ,WeiS,ZhangY,etal.JointoptimizationofenergyefficiencyandQoEforvideostreamingincloudnetworks[J].IEEETransactionsonServicesComputing,2016,9(3):430-441.
4.MengS,LiH,SuX,etal.Anewapproachtotheproblemofoffloadingvideostreamingtasksincloud-edgecomputing[J].FutureGenerationComputerSystems,2018,89:501-512.
5.XiongY,ShangY,XueK,etal.Content-awarevirtualmachineplacementforvideostreaminginclouddatacenters[J].TheJournalofSupercomputing,2016,72(8):3319-3334.