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云环境下铁水联运信息平台关键技术研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第14-29页
    1.1 研究背景及意义第14-17页
        1.1.1 研究背景第14-15页
        1.1.2 研究意义第15-17页
    1.2 国内外研究现状第17-23页
        1.2.1 关于铁水联运信息化的研究现状第17-20页
        1.2.2 关于云计算的研究现状第20-23页
    1.3 论文研究目标第23-24页
    1.4 论文的研究内容与组织结构第24-29页
        1.4.1 论文研究内容第24-26页
        1.4.2 论文的组织结构第26-29页
第2章 铁水联运和云计算技术第29-48页
    2.1 铁水联运概述第29-34页
        2.1.1 铁水联运的业务分类和构成主体第29-30页
        2.1.2 集装箱进出口作业流程分析第30-32页
            2.1.2.1 集装箱出口作业流程第30-31页
            2.1.2.2 集装箱进口作业流程第31-32页
        2.1.3 集装箱进出口过程的信息共享需求第32-34页
    2.2 云计算概述第34-36页
        2.2.1 云计算定义和特点第34页
        2.2.2 云计算特征第34-35页
        2.2.3 云服务模型第35-36页
        2.2.4 云构建模式第36页
    2.3 云计算关键技术第36-40页
        2.3.1 云平台构建技术第37-38页
        2.3.2 大数据技术第38-40页
            2.3.2.1 大数据的定义及特征第38-39页
            2.3.2.2 大数据技术分类第39-40页
            2.3.2.3 铁水联运的行业大数据第40页
    2.4 云计算相关框架第40-46页
        2.4.1 云平台构建框架第40-43页
        2.4.2 大数据处理平台第43-46页
    2.5 本章小结第46-48页
第3章 铁水联运云平台的构架设计第48-100页
    3.1 现有铁水联运信息系统构建模式弊端分析第48-52页
    3.2 铁水联运云平台的提出第52-54页
    3.3 铁水联运云平台的构架设计思路第54-57页
        3.3.1 采用集约型的大集中管理模式第54-55页
        3.3.2 采用分层的虚拟资源管理构架第55页
        3.3.3 采用业务应用与信息共享融合的设计方案第55-56页
        3.3.4 构建可扩展的数据服务体系第56-57页
    3.4 铁水联运云平台的系统构架设计第57-79页
        3.4.0 铁水联运云平台的构建模式第57-59页
        3.4.1 铁水联运云平台的云服务栈设计第59-60页
        3.4.2 铁水联运云平台的总体构架设计第60-62页
        3.4.3 资源支撑体系的构架设计第62-68页
            3.4.3.1 资源支撑体系的技术构架第62-63页
            3.4.3.2 资源支撑体系的虚拟资源池第63-65页
            3.4.3.3 资源支撑体系的冗余构架第65-67页
            3.4.3.4 基于资源支撑体系的信息交互模式第67-68页
            3.4.3.5 基于资源支撑体系的运维模式第68页
        3.4.4 业务支撑体系的构架设计第68-73页
            3.4.4.1 业务支撑体系的功能资源池第68-70页
            3.4.4.2 业务支撑体系的系统构架第70-71页
            3.4.4.3 业务支撑体系的应用重构策略第71-72页
            3.4.4.4 业务支撑体系的SaaS服务模式设计第72-73页
        3.4.5 数据支撑体系的构架设计第73-78页
            3.4.5.1 联运大数据的应用需求分析第74-76页
            3.4.5.2 数据支撑体系的技术构架第76-78页
        3.4.6 铁水联运云平台的运营模式第78-79页
    3.5 云环境下的铁水联运信息流优化第79-99页
        3.5.1 现有铁水联运流程存在问题第79-80页
        3.5.2 货运流程优化思路第80-81页
        3.5.3 基于FPMS的集装箱出口信息流设计第81-84页
        3.5.4 基于FPMS的集装箱进口信息流设计第84-85页
        3.5.5 基于Petri网的FPMS集装箱进出口信息流建模和模型检测第85-95页
            3.5.5.1 Petri网的基本理论和OOPN技术第85-86页
            3.5.5.2 基于OOPN的FPMS集装箱进出口流建模第86-92页
            3.5.5.3 FPMS集装箱进出口信息流模型检测第92-95页
        3.5.6 基于FPMS的联运数据交换第95-99页
            3.5.5.1 货主/联运经营人提交和获取的数据第95-96页
            3.5.5.2 铁路与水路部门交换的数据第96-97页
            3.5.5.3 水路与铁路部门交换的数据第97-98页
            3.5.5.4 其他部门对FPMS的业务数据需求第98页
            3.5.5.5 联运公共基础数据第98-99页
    3.6 本章小结第99-100页
第4章 云环境下的联运应用管理体系关键技术第100-129页
    4.1 问题提出第100-102页
    4.2 构建思路第102-104页
        4.2.1 建立抽象联运应用模型第102页
        4.2.2 采用基于持续集成的应用构建模式第102-103页
        4.2.3 建立统一的异构应用部署模型第103页
        4.2.4 建立高可用的弹性集群管理模型第103-104页
        4.2.5 建立基于SaaS的应用安全机制第104页
    4.3 联运应用的抽象定义第104-106页
    4.4 基于DevOps的一体化联运应用管理体系第106-121页
        4.4.1 应用管理体系的组件设计第106-107页
        4.4.2 应用持续集成模型第107-108页
        4.4.3 应用集群部署模型第108-111页
        4.4.4 高可用的应用集群管理模型第111-115页
            4.4.4.1 模型设计第112-113页
            4.4.4.2 基于MSA的应用管理优化第113-115页
        4.4.5 基于SaaS的应用访问控制安全模型第115-121页
            4.4.5.1 SSO认证模型第116页
            4.4.5.2 基于角色的访问控制模型第116-117页
            4.4.5.3 基于SSO和改进RBAC模型的SaaS访问控制策略第117-121页
    4.5 应用管理体系实现与云平台的性能测试第121-128页
        4.5.1 云平台的部署模式选择第121-122页
        4.5.2 云环境下的IAMS部署实现第122-125页
            4.5.2.1 部署组件第122页
            4.5.2.2 硬件环境第122-124页
            4.5.2.3 虚拟网络第124-125页
        4.5.3 云平台的应用性能测试第125-128页
            4.5.3.1 应用部署第125-127页
            4.5.3.2 实验结果分析第127-128页
    4.6 本章小结第128-129页
第5章 云环境下的联运信息共享机制第129-174页
    5.1 问题提出第129-132页
    5.2 基于MSOA的信息共享模型第132-138页
        5.2.1 模型构架设计第132-134页
        5.2.2 ITIU的定义与设计第134-138页
            5.2.2.1 ITIU的信息共享技术标准第134页
            5.2.3.2 ITIU的定义第134-136页
            5.2.3.3 ITIU的设计实现第136-138页
    5.3 云环境下的EDI系统构架优化第138-144页
        5.3.1 现有EDI构架的弊端和优化思路第138-139页
        5.3.2 XEDI的层次构架第139-140页
        5.3.3 云环境下XEDI的组件体系第140-142页
        5.3.4 XEDI的报文处理模型第142-144页
    5.4 XEDI的伸缩性问题研究第144-173页
        5.4.1 伸缩性机制研究现状和问题分析第145页
        5.4.2 XEDI的POD状态模型第145-147页
        5.4.3 XEDI的伸缩模型第147-150页
            5.4.3.1 伸缩策略的定义第147-148页
            5.4.3.2 单指标伸缩模型第148-150页
            5.4.3.3 多指标伸缩模型第150页
        5.4.4 XEDI的负载指标集第150-154页
        5.4.5 XEDI的自动伸缩算法第154-158页
        5.4.6 基于排队论模型的POD副本集优化第158-160页
        5.4.7 基于XDRF的POD副本资源分配第160-167页
            5.4.7.1 DRF资源分配算法第160-162页
            5.4.7.2 XDRF资源分配算法定义第162-164页
            5.4.7.3 XDRF算法公平性分析第164-165页
            5.4.7.4 基于XDRF的POD扩容过程第165-167页
        5.4.8 XEDI的伸缩性能测试第167-173页
            5.4.8.1 XEDI的扩容效果测试第168-170页
            5.4.8.2 XEDI在不同伸缩策略下的性能测试第170-172页
            5.4.8.3 XEDI在不同虚拟环境的伸缩性能对比第172-173页
    5.5 本章小结第173-174页
第6章 基于联运大数据的订单撮合问题研究第174-195页
    6.1 问题提出第174-176页
    6.2 智能订单撮合系统第176-177页
    6.3 IOMS的数据处理模型和数据传输模块第177-181页
        6.3.1 IOMS的数据处理模型第177-178页
        6.3.2 IOMS数据传输模块第178-181页
            6.3.2.1 离线数据传输模块第178-180页
            6.3.2.2 在线反馈数据传输模块第180-181页
    6.4 IOMS的撮合算法第181-194页
        6.4.1 算法模型第182页
        6.4.2 算法性能优化第182-184页
        6.4.3 算法变量定义第184-187页
        6.4.4 算法目标函数第187页
        6.4.5 算法约束条件第187-188页
        6.4.6 算法执行步骤第188-189页
        6.4.7 算法评估指标第189页
        6.4.8 算法测试与评估第189-194页
            6.4.8.1 IOMS的性能测试第189-190页
            6.4.8.2 IOMS推荐效果评估第190-194页
    6.5 本章小结第194-195页
第7章 总结与展望第195-198页
    7.1 总结第195-196页
    7.2 展望第196-198页
致谢第198-199页
参考文献第199-211页
攻读博士学位期间完成的论文第211页

 
 
论文编号BS3541176,这篇论文共211
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