云环境下基于预测的虚拟服务器整合研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 云计算的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 服务器整合的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 云计算与虚拟化相关技术 | 第17-28页 |
| 2.1 云计算 | 第17-21页 |
| 2.1.1 云计算的主要特征和技术挑战 | 第17-19页 |
| 2.1.2 云计算的分类 | 第19-21页 |
| 2.2 虚拟化相关技术 | 第21-27页 |
| 2.2.1 虚拟化技术 | 第21-23页 |
| 2.2.2 虚拟机迁移技术 | 第23-24页 |
| 2.2.3 虚拟服务器整合技术 | 第24-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于改进云模型的虚拟服务器负载预测算法 | 第28-44页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 基于改进云模型的负载预测算法 | 第29-36页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第29-30页 |
| 3.2.2 云模型 | 第30-31页 |
| 3.2.3 云模型拟合负载数据 | 第31-32页 |
| 3.2.4 云模型概念跃升 | 第32-34页 |
| 3.2.5 负载数据关联规则挖掘 | 第34-35页 |
| 3.2.6 基于云模型的负载预测算法步骤描述 | 第35-36页 |
| 3.3 实验模拟及结果分析 | 第36-43页 |
| 3.3.1 仿真场景 | 第36-38页 |
| 3.3.2 亲密度和重叠度阈值的选取 | 第38-39页 |
| 3.3.3 概念跃升 | 第39-41页 |
| 3.3.4 关联规则挖掘 | 第41页 |
| 3.3.5 实验结果及分析 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于改进布谷鸟算法的虚拟服务器整合算法 | 第44-60页 |
| 4.1 引言 | 第44-46页 |
| 4.2 布谷鸟搜索算法的改进 | 第46-49页 |
| 4.2.1 布谷鸟搜索算法 | 第46-48页 |
| 4.2.2 布谷鸟算法的改进 | 第48-49页 |
| 4.3 基于改进布谷鸟算法的虚拟机整合策略 | 第49-54页 |
| 4.3.1 虚拟机整合问题分析与整合原则 | 第49-50页 |
| 4.3.2 虚拟机整合模型 | 第50-52页 |
| 4.3.3 基于布谷鸟算法的虚拟机整合编码方案 | 第52-53页 |
| 4.3.4 虚拟机整合的流程描述 | 第53-54页 |
| 4.4 实验模拟及结果分析 | 第54-59页 |
| 4.4.1 虚拟机整合算法实验仿真环境的设置 | 第55页 |
| 4.4.2 虚拟机整合算法实验结果及分析 | 第55-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 云计算环境下的虚拟服务器整合仿真系统实现 | 第60-75页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第60-62页 |
| 5.2 系统总体设计 | 第62-65页 |
| 5.3 系统详细设计 | 第65-68页 |
| 5.4 仿真系统测试与结果分析 | 第68-73页 |
| 5.4.1 测试环境 | 第68页 |
| 5.4.2 功能测试与结果分析 | 第68-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
