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电力云计算平台资源调度策略的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究的背景和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 电力云计算平台研究第12-13页
        1.2.2 云计算平台单点失效第13-14页
        1.2.3 云计算平台资源调度第14-16页
    1.3 本文主要工作及内容安排第16-17页
第2章 电力云计算平台可靠性和性能分析第17-30页
    2.1 云计算平台技术第17-20页
        2.1.1 开源异构资源虚拟化整合方案KVM第18页
        2.1.2 基础设施平台层解决方案OpenStack第18-19页
        2.1.3 云计算平台层解决方案Hadoop第19-20页
    2.2 电力云计算平台架构设计第20-23页
        2.2.1 基础平台层第22页
        2.2.2 云计算平台层第22-23页
        2.2.3 电网业务逻辑层第23页
    2.3 针对单点失效解决方法的可靠性分析第23-28页
        2.3.1 主节点集中部署方式第24-25页
        2.3.2 控制节点分布部署方式第25页
        2.3.3 电力云计算平台双机热备第25-28页
    2.4 基于资源调度的电力云计算平台性能分析第28-29页
        2.4.1 任务调度第28-29页
        2.4.2 虚拟机动态迁移第29页
    2.5 本章小结第29-30页
第3章 资源调度中虚拟机动态迁移过程设计第30-36页
    3.1 电力云计算平台虚拟机动态迁移过程与参数设定第30-34页
        3.1.1 基于预测的集群热点确定第30-31页
        3.1.2 多目标选择需迁移的虚拟机第31-32页
        3.1.3 迁移过程中目标节点搜索第32-33页
        3.1.4 虚拟机动态迁移第33-34页
    3.2 虚拟机动态迁移框架设计第34-35页
    3.3 电力云计算平台的建设和性能优化第35页
    3.4 本章小结第35-36页
第4章 基于多目标优化粒子群的虚拟机迁移目标搜索第36-46页
    4.1 电力云计算平台资源调度描述第36页
    4.2 引入退火思想的粒子群算法第36-39页
        4.2.1 粒子群算法简介及特点第36-37页
        4.2.2 退火思想第37-38页
        4.2.3 虚拟机动态迁移中粒子群算法的建模第38-39页
    4.3 基于长期过程的粒子群优化第39-41页
    4.4 引入退火思想的长期粒子群优化算法流程第41-42页
    4.5 虚拟机动态迁移中多目标优化粒子群算法适应度的选取第42-44页
        4.5.1 SLA违背率第42页
        4.5.2 剩余资源利用率第42-43页
        4.5.3 电能消耗第43页
        4.5.4 多目标综合评价函数第43-44页
    4.6 基于虚拟机动态迁移的电力云计算平台资源调度第44-45页
    4.7 本章小结第45-46页
第5章 电力仿真云计算平台资源调度仿真测试第46-56页
    5.1 电力系统仿真云计算平台第46-47页
    5.2 CLOUDSIM仿真平台简介第47页
    5.3 实验环境配置及仿真环境第47-48页
        5.3.1 实验环境配置第47页
        5.3.2 电力仿真云平台环境第47-48页
    5.4 粒子群动态惯性权重实验第48-51页
        5.4.1 不同k值粒子群表现特点第48-49页
        5.4.2 不同k值与粒子群迭代关系第49-50页
        5.4.3 不同k值与粒子群收敛关系第50-51页
    5.5 粒子群算法参数设置第51-52页
    5.6 仿真实验结果分析第52-55页
        5.6.1 SLA违背率第52-53页
        5.6.2 剩余资源率第53页
        5.6.3 平台能耗第53-54页
        5.6.4 虚拟机迁移次数第54-55页
    5.7 本章小结第55-56页
第6章 总结与展望第56-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第61-62页
致谢第62页

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