基于Openstack资源调度关键技术的研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 相关研究 | 第12-16页 |
| 1.2.1 云计算的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 资源调度技术研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 2 相关研究 | 第18-27页 |
| 2.1 OpenStack概述 | 第18页 |
| 2.2 OpenStack的发展与现状 | 第18-20页 |
| 2.3 Openstack项目架构介绍 | 第20-23页 |
| 2.4 OpenStack资源调度的相关研究 | 第23-26页 |
| 2.4.1 虚拟机映射的资源调度机制 | 第23-25页 |
| 2.4.2 虚拟机迁移的资源调度机制 | 第25-26页 |
| 2.4.3 资源调度机制的不足 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于Openstack两阶段资源调度模型 | 第27-35页 |
| 3.1 OTRSM模型建立 | 第27-29页 |
| 3.1.1 相关定义 | 第27-28页 |
| 3.1.2 OTRSM模型 | 第28-29页 |
| 3.2 OTRSM模型的关键机制 | 第29-33页 |
| 3.2.1 映射阶段的调度机制 | 第29-30页 |
| 3.2.2 迁移阶段的调度机制 | 第30-33页 |
| 3.3 OTRSM模型的资源调度设计 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于改进量子粒子群的虚拟机映射方法 | 第35-44页 |
| 4.1 问题描述 | 第35-37页 |
| 4.2 AQPSO-M算法 | 第37-40页 |
| 4.2.1 关键参数的改进策略 | 第37-38页 |
| 4.2.2 目标函数及约束条件 | 第38-39页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第39-40页 |
| 4.3 实验及结果分析 | 第40-43页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第40-41页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基于最小负载压力优先的虚拟机迁移方法 | 第44-60页 |
| 5.1 问题描述 | 第44-45页 |
| 5.2 MinLPF-LM算法 | 第45-54页 |
| 5.2.1 算法思想 | 第46-49页 |
| 5.2.2 目标函数及约束条件 | 第49-50页 |
| 5.2.3 算法流程 | 第50-52页 |
| 5.2.4 算法伪代码 | 第52-54页 |
| 5.3 实验及结果分析 | 第54-59页 |
| 5.3.1 实验环境及参数设置 | 第54-55页 |
| 5.3.2 实验结果及分析 | 第55-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 结束语 | 第60-62页 |
| 6.1 工作总结 | 第60页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第67页 |
