面向能效的云计算虚拟化资源提供方法研究
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 符号使用说明 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 课题背景 | 第16-19页 |
| 1.1.1 云计算概述 | 第16-17页 |
| 1.1.2 虚拟化数据中心 | 第17-19页 |
| 1.2 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.3 主要创新 | 第20-21页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第21-24页 |
| 第二章 研究综述 | 第24-46页 |
| 2.1 计算机系统的能效 | 第24-28页 |
| 2.1.1 静态能耗和动态能耗 | 第25页 |
| 2.1.2 服务器能耗组成 | 第25-27页 |
| 2.1.3 低能效问题 | 第27-28页 |
| 2.2 数据中心能效管理技术 | 第28-36页 |
| 2.2.1 硬件层能效管理 | 第28-31页 |
| 2.2.2 操作系统层能效管理 | 第31-32页 |
| 2.2.3 虚拟化层VMM能效管理 | 第32-35页 |
| 2.2.4 虚拟化数据中心层能效管理 | 第35-36页 |
| 2.3 虚拟化数据中心能效管理 | 第36-42页 |
| 2.4 本文研究范围 | 第42-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-46页 |
| 第三章 基于支持向量机的负载预测技术 | 第46-68页 |
| 3.1 引言 | 第46-47页 |
| 3.2 云计算环境中的负载特征 | 第47-48页 |
| 3.3 基于支持向量机的负载预测 | 第48-57页 |
| 3.3.1 统计学习和支持向量机 | 第49-53页 |
| 3.3.2 KSwSVR：多步前瞻负载预测 | 第53-57页 |
| 3.4 实验验证 | 第57-64页 |
| 3.4.1 典型的预测算法 | 第57-59页 |
| 3.4.2 实验设置 | 第59-60页 |
| 3.4.3 预测精度评估 | 第60-63页 |
| 3.4.4 预测计算成本评估 | 第63-64页 |
| 3.5 预测技术及SVM的相关研究 | 第64-65页 |
| 3.6 本章小结 | 第65-68页 |
| 第四章 基于负载预测的资源自动扩展方法 | 第68-88页 |
| 4.1 引言 | 第68页 |
| 4.2 自动化资源扩展 | 第68-70页 |
| 4.3 G2LC：基于负载预测的资源自动扩展方法 | 第70-76页 |
| 4.3.1 预测结果全局增益 | 第70-73页 |
| 4.3.2 局部误差补偿机制 | 第73-76页 |
| 4.4 实验验证 | 第76-81页 |
| 4.4.1 实验验证一 | 第77-79页 |
| 4.4.2 实验验证二 | 第79-81页 |
| 4.5 资源扩展技术相关研究 | 第81-87页 |
| 4.5.1 基于阈值的资源扩展 | 第81-83页 |
| 4.5.2 基于排队论的资源扩展 | 第83-84页 |
| 4.5.3 基于控制论的资源扩展 | 第84-86页 |
| 4.5.4 基于时间序列分析的资源扩展 | 第86-87页 |
| 4.6 本章小结 | 第87-88页 |
| 第五章 面向能效的虚拟化资源提供技术 | 第88-116页 |
| 5.1 引言 | 第88-89页 |
| 5.2 Iaa S数据中心的能效 | 第89-90页 |
| 5.2.1 能效 | 第89页 |
| 5.2.2 DVFS作用的有限性 | 第89页 |
| 5.2.3 虚拟机迁移代价 | 第89-90页 |
| 5.3 基于服务质量差异化的资源提供方法 | 第90-97页 |
| 5.3.1 虚拟机垂直扩展 | 第90-91页 |
| 5.3.2 主机最优能效状态 | 第91-93页 |
| 5.3.3 性能敏感型和性能耐受型应用程序 | 第93-94页 |
| 5.3.4 CoST：面向能效的资源提供方法 | 第94-97页 |
| 5.4 实验验证 | 第97-112页 |
| 5.4.1 基于Cloud Sim的实验环境构建 | 第97-103页 |
| 5.4.2 Google Trace | 第103-104页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第104-109页 |
| 5.4.4 基于实验的改进 | 第109-112页 |
| 5.4.5 实验小结 | 第112页 |
| 5.5 虚拟机放置和垂直扩展相关研究 | 第112-114页 |
| 5.5.1 虚拟机放置策略 | 第112-113页 |
| 5.5.2 虚拟机垂直扩展 | 第113-114页 |
| 5.6 本章小结 | 第114-116页 |
| 第六章 结束语 | 第116-120页 |
| 6.1 工作总结 | 第116-118页 |
| 6.2 研究展望 | 第118-120页 |
| 致谢 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-136页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第136-137页 |
