| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-32页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第14-24页 |
| 1.1.1 资源调度与管理框架 | 第15-19页 |
| 1.1.2 调度与管理的对象 | 第19-20页 |
| 1.1.3 调度与管理的时机 | 第20-21页 |
| 1.1.4 调度与管理的目标和约束 | 第21页 |
| 1.1.5 混合云调度与管理的问题与挑战 | 第21-24页 |
| 1.2 论文研究内容 | 第24页 |
| 1.3 论文主要创新点 | 第24-26页 |
| 1.4 攻读博士期间主要工作 | 第26-27页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第27-28页 |
| 参考文献 | 第28-32页 |
| 第二章 基于混合预测的异构任务调度和管理方法 | 第32-56页 |
| 2.1 引言 | 第32页 |
| 2.2 相关研究工作 | 第32-35页 |
| 2.2.1 异构任务调度与管理方法 | 第32-33页 |
| 2.2.2 异构任务优先级管理方法 | 第33-34页 |
| 2.2.3 负载预测算法 | 第34页 |
| 2.2.4 现有研究存在的问题 | 第34-35页 |
| 2.3 异构任务的优先级模型 | 第35-36页 |
| 2.4 异构负载的混合预测模型 | 第36-39页 |
| 2.4.1 异构负载的时间序列分布特性 | 第36-37页 |
| 2.4.2 基于离线训练的ARMA模型 | 第37页 |
| 2.4.3 基于在线反馈的自回归模型 | 第37-39页 |
| 2.5 基于混合预测的异构任务调度和管理 | 第39-42页 |
| 2.5.1 基于混合预测的异构任务调度和管理框架 | 第39-40页 |
| 2.5.2 基于混合预测的异构任务调度算法 | 第40-42页 |
| 2.6 仿真实验 | 第42-52页 |
| 2.6.1 实验环境描述 | 第42-43页 |
| 2.6.2 预测精度分析 | 第43-45页 |
| 2.6.3 云数据中心性能分析 | 第45-49页 |
| 2.6.4 slot尺寸对调度性能的影响 | 第49-52页 |
| 2.7 本章小结 | 第52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 第三章 不可靠私有云环境下科学工作流动态调度算法 | 第56-80页 |
| 3.1 引言 | 第56页 |
| 3.2 相关研究工作 | 第56-59页 |
| 3.2.1 静态调度算法 | 第57页 |
| 3.2.2 性能变化感知的静态调度算法 | 第57-58页 |
| 3.2.3 动态调度算法 | 第58页 |
| 3.2.4 健壮性及调度算法 | 第58-59页 |
| 3.2.5 现有工作存在的问题 | 第59页 |
| 3.3 系统模型 | 第59-61页 |
| 3.4 健壮性指标 | 第61-62页 |
| 3.5 动态调度算法DEFT | 第62-65页 |
| 3.5.1 DEFT | 第62-63页 |
| 3.5.2 DEFT算法描述 | 第63-65页 |
| 3.5.3 算法复杂度 | 第65页 |
| 3.6 实例分析 | 第65-72页 |
| 3.7 仿真实验 | 第72-76页 |
| 3.7.1 实验环境描述 | 第73-74页 |
| 3.7.2 实验结果分析 | 第74-76页 |
| 3.8 本章小结 | 第76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 第四章 混合云环境下数据密集型科学工作流动态调度算法 | 第80-101页 |
| 4.1 引言 | 第80页 |
| 4.2 相关研究工作 | 第80-83页 |
| 4.2.1 混合云环境下的调度算法 | 第80-82页 |
| 4.2.2 数据密集型工作流的调度 | 第82-83页 |
| 4.2.3 当前研究存在的问题 | 第83页 |
| 4.3 系统模型 | 第83-85页 |
| 4.3.1 混合云模型 | 第83-84页 |
| 4.3.2 科学工作流模型 | 第84-85页 |
| 4.4 数据密集型科学工作流的动态调度算法 | 第85-92页 |
| 4.4.1 数据密集型科学工作流划分 | 第86-89页 |
| 4.4.2 动态混合调度算法 | 第89-92页 |
| 4.5 实验分析 | 第92-97页 |
| 4.5.1 实验环境描述 | 第92-93页 |
| 4.5.2 工作流划分算法性能分析 | 第93-94页 |
| 4.5.3 动态混合调度算法性能分析 | 第94-97页 |
| 4.6 本章小结 | 第97页 |
| 参考文献 | 第97-101页 |
| 第五章 一种规范化的企业系统混合云迁移策略制定方法 | 第101-117页 |
| 5.1 引言 | 第101页 |
| 5.2 相关研究工作 | 第101-103页 |
| 5.2.1 云迁移约束分析 | 第101页 |
| 5.2.2 云迁移决策制定 | 第101-102页 |
| 5.2.3 当前研究存在的问题 | 第102-103页 |
| 5.3 基于循环的规范化的混合云迁移策略制定 | 第103-109页 |
| 5.3.1 迁移评估 | 第104页 |
| 5.3.2 决策分析 | 第104-107页 |
| 5.3.3 决策制定 | 第107-109页 |
| 5.4 系统混合云迁移实例分析 | 第109-113页 |
| 5.5 本章小结 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-117页 |
| 第六章 总结和展望 | 第117-120页 |
| 6.1 论文总结 | 第117-119页 |
| 6.2 进一步工作 | 第119-120页 |
| 附录 缩略语 | 第120-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第124-125页 |
| 攻读学位期间申请的发明专利 | 第125-126页 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 | 第126页 |