基于云计算的负载均衡技术的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-10页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 论文的主要工作 | 第8-9页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 云计算及负载均衡相关技术概述 | 第10-21页 |
| 2.1 云计算技术概述 | 第10-12页 |
| 2.1.1 云计算概念及特点 | 第10-11页 |
| 2.1.2 云计算体系架构 | 第11-12页 |
| 2.2 负载均衡技术相关概念 | 第12-20页 |
| 2.2.1 负载均衡技术定义及目的 | 第12-13页 |
| 2.2.2 典型的负载均衡算法分类及分析 | 第13-14页 |
| 2.2.3 动态负载均衡策略分析 | 第14-15页 |
| 2.2.4 云计算中负载均衡算法研究现状 | 第15-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 差异化资源池分配策略 | 第21-35页 |
| 3.1 虚拟化及虚拟资源的分析 | 第21-25页 |
| 3.1.1 虚拟化及虚拟资源的概念 | 第21-23页 |
| 3.1.2 虚拟机性能影响因素分析 | 第23页 |
| 3.1.3 云环境中链式负载模型 | 第23-25页 |
| 3.2 差异化资源池策略的研究 | 第25-29页 |
| 3.2.1 设计思想及相关定义 | 第25-26页 |
| 3.2.2 物理资源池差异搭建策略 | 第26-27页 |
| 3.2.3 虚拟资源池差异部署策略 | 第27-29页 |
| 3.3 仿真实现及结果分析 | 第29-34页 |
| 3.3.1 实验环境搭建 | 第29-31页 |
| 3.3.2 实验过程说明 | 第31页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第31-33页 |
| 3.3.4 实验总结 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 可反馈负载均衡策略 | 第35-48页 |
| 4.1 现有的云环境负载均衡策略 | 第35-36页 |
| 4.2 模型量化定义 | 第36-40页 |
| 4.2.1 资源量化定义 | 第36-37页 |
| 4.2.2 采样方法说明 | 第37-38页 |
| 4.2.3 负载状态分类 | 第38-40页 |
| 4.3 可反馈的负载均衡策略设计 | 第40-43页 |
| 4.3.1 总体架构设计 | 第40-42页 |
| 4.3.2 处理流程设计 | 第42-43页 |
| 4.3.3 动态采集周期 | 第43页 |
| 4.3.4 可反馈高低阈值 | 第43页 |
| 4.3.5 双 VM 监控器机制 | 第43页 |
| 4.4 仿真与结果分析 | 第43-47页 |
| 4.4.1 实验环境介绍 | 第43-45页 |
| 4.4.2 实验环境配置 | 第45页 |
| 4.4.3 实验参数设置 | 第45页 |
| 4.4.4 实验结果及分析 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于负载均衡的任务调度算法 | 第48-62页 |
| 5.1 云任务调度概念及调度策略比较分析 | 第48-50页 |
| 5.1.1 云计算调度概念 | 第48页 |
| 5.1.2 云计算调度策略比较分析 | 第48-50页 |
| 5.2 云计算任务分类及资源需求量计算 | 第50-56页 |
| 5.2.1 云计算任务量化定义 | 第50-51页 |
| 5.2.2 云计算任务资源需求量预测 | 第51-54页 |
| 5.2.3 云计算任务分类 | 第54-55页 |
| 5.2.4 云计算虚拟机可用资源评估 | 第55-56页 |
| 5.3 基于负载均衡的任务调度算法(LBTS) | 第56-59页 |
| 5.3.1 任务调度研究现状 | 第56页 |
| 5.3.2 LBTS 算法模型 | 第56-58页 |
| 5.3.3 LBTS 算法优化 | 第58-59页 |
| 5.4 仿真实验及分析 | 第59-61页 |
| 5.4.1 仿真实验及结果分析 | 第59-61页 |
| 5.4.2 LBTS 算法分析总结 | 第61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第62页 |
| 6.2 进一步研究与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
