| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 主要研究内容 | 第10页 |
| 1.3 论文的主要创新点 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11页 |
| 1.5 本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第12-29页 |
| 2.1 云计算相关技术 | 第12-20页 |
| 2.1.1 云计算的概念 | 第12-15页 |
| 2.1.2 云计算基本原理和体系结构 | 第15-17页 |
| 2.1.3 云计算的关键技术与挑战 | 第17-20页 |
| 2.2 数据中心相关理论 | 第20-27页 |
| 2.2.1 数据中心发展历程 | 第20-21页 |
| 2.2.2 云数据中心功能架构 | 第21-24页 |
| 2.2.3 云数据中心关键技术 | 第24-26页 |
| 2.2.4 主要挑战 | 第26-27页 |
| 2.3 典型的云计算平台 | 第27-28页 |
| 2.3.1 Google云计算平台 | 第27页 |
| 2.3.2 Amazon弹性计算云 | 第27页 |
| 2.3.3 IBM“蓝云”计算平台 | 第27-28页 |
| 2.3.4 微软Window Azure云计算平台 | 第28页 |
| 2.3.5 阿里云计算平台 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 资源调度策略的研究与分析 | 第29-33页 |
| 3.1 国内外研究现状 | 第29-31页 |
| 3.1.1 以提高性能为目标的调度 | 第29页 |
| 3.1.2 以提高服务质量为目标的调度 | 第29-30页 |
| 3.1.3 以经济原则为中心的调度 | 第30页 |
| 3.1.4 以提高资源利用率为目标的调度 | 第30页 |
| 3.1.5 以降低能耗为目标的调度 | 第30-31页 |
| 3.1.6 以负载均衡为目标的调度 | 第31页 |
| 3.2 常用的资源调度算法 | 第31-32页 |
| 3.2.1 传统调度算法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 启发式调度算法 | 第32页 |
| 3.2.3 改进调度算法 | 第32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 一种基于偏好的资源公平分配策略FABP | 第33-42页 |
| 4.1 云系统模型与问题描述 | 第33-35页 |
| 4.2 公平性和资源利用率 | 第35-36页 |
| 4.3 FABP算法 | 第36-42页 |
| 4.3.1 任务的调度与置放 | 第36-38页 |
| 4.3.2 偏好关系设计 | 第38-39页 |
| 4.3.3 FABP算法描述 | 第39-40页 |
| 4.3.4 算法伪代码 | 第40-41页 |
| 4.3.5 算法性能分析 | 第41-42页 |
| 第五章 实验仿真与分析 | 第42-47页 |
| 5.1 实验步骤 | 第42-43页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第43-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第53-54页 |