面向云环境数据中心的高效资源调度机制研究

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面向云环境数据中心的高效资源调度机制研究

     论文目录

摘要第1-7页

Abstract第7-10页

目录第10-12页

图表目录第12-14页

第一章 绪论第14-26页

   ·研究背景及意义第14-20页

     ·数据中心与云计算第14-17页

     ·面向云环境的下一代数据中心第17-18页

     ·面向云环境数据中心面临的重要问题第18-20页

   ·主要研究内容第20-21页

   ·论文的主要贡献和创新第21-23页

   ·论文组织结构第23-24页

 参考文献第24-26页

第二章 相关研究工作第26-42页

   ·云计算系统的资源管理现状第26-30页

     ·Amazon弹性计算云第26页

     ·IBM蓝云第26-27页

     ·VMWare vSphere第27-28页

     ·OpenNebula第28-29页

     ·Mesos第29-30页

   ·服务器聚合调度算法第30-33页

     ·单维聚合的资源调度算法第30-31页

     ·多维约束的聚合调度算法第31-32页

     ·多维联合的聚合调度算法第32-33页

   ·网络资源调度算法第33-35页

   ·虚拟机迁移策略第35-38页

     ·静态迁移和热迁移第36-37页

     ·面向单一虚拟机热迁移的延迟优化第37-38页

     ·面向并发序列的虚拟机迁移优化第38页

   ·本章小结第38页

 参考文献第38-42页

第三章 基于多维协同聚合的虚拟机调度机制第42-66页

   ·研究背景及动机第42-44页

   ·多维资源聚合数学模型第44-46页

   ·基于多维协同聚合的调度算法第46-56页

     ·分组基因编码及评估第47-49页

     ·基于模糊逻辑的多维协同适应度函数第49-51页

     ·选择算子机理第51-52页

     ·交叉算子机理第52-55页

     ·变异算子机理第55-56页

     ·MCCA调度算法整体流程第56页

   ·实验与分析第56-62页

     ·实验环境与设置第56-60页

     ·实验结果分析第60-62页

   ·本章小结第62-63页

 参考文献第63-66页

第四章 通信关联感知的多层应用映射策略第66-88页

   ·研究背景及动机第66-69页

   ·问题描述和建模第69-73页

     ·通信关联感知的多层应用映射模型描述第69-72页

     ·C2VMPP模型的强NP-hard证明第72-73页

   ·通信关联感知的双阶段优化映射算法第73-78页

     ·算法总体设计第73-75页

     ·第一阶段：初始可行解的生成第75-76页

     ·第二阶段：局部优化调整算子第76-78页

   ·实验与分析第78-85页

     ·实验环境与设置第78-80页

     ·实验结果分析第80-85页

   ·本章小结第85页

 参考文献第85-88页

第五章 面向并发序列的虚拟机迁移机制第88-108页

   ·研究背景及动机第88-90页

   ·问题描述和建模第90-95页

     ·单虚拟机的pre-copy模型描述第90-94页

     ·面向虚拟机并发迁移操作的系统模型描述第94-95页

   ·面向并发序列的虚拟机迁移调度算法第95-100页

     ·算法基本思想第95-96页

     ·面向并发序列的虚拟机自适应迁移调度算法第96-100页

   ·实验与分析第100-106页

     ·实验环境与设置第100页

     ·实验结果分析第100-106页

   ·本章小结第106页

 参考文献第106-108页

第六章 总结与展望第108-112页

   ·本文工作总结第108-109页

   ·研究展望第109-112页

缩略语第112-114页

致谢第114-116页

攻读学位期间发表的学术著作第116-118页

攻读学位期间参与科研工作第118页

论文编号BS1689979，这篇论文共118页
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