基于M/M/n排队模型的云资源调度策略研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 云计算资源调度研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于排队论的云计算研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本论文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关技术分析 | 第16-27页 |
| 2.1 排队论 | 第16-24页 |
| 2.1.1 排队论概述 | 第16-19页 |
| 2.1.1.1 基本的排队系统 | 第17-18页 |
| 2.1.1.2 排队论研究的内容 | 第18-19页 |
| 2.1.2 排队模型的描述 | 第19-21页 |
| 2.1.3 排队模型的符号表示 | 第21-22页 |
| 2.1.4 排队模型的性能指标 | 第22-23页 |
| 2.1.5 Little公式 | 第23-24页 |
| 2.2 云计算监控体系结构 | 第24-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于M/M/N的云资源调度模型研究 | 第27-34页 |
| 3.1 M/M/n排队模型概述 | 第27-28页 |
| 3.2 基于M/M/n的云资源调度模型建立 | 第28-31页 |
| 3.2.1 云资源调度系统的抽象描述 | 第28-29页 |
| 3.2.2 云资源调度系统的模型建立 | 第29-31页 |
| 3.3 模型的性能分析 | 第31-33页 |
| 3.3.1 模型的平稳分布 | 第31-32页 |
| 3.3.2 请求队列分析 | 第32-33页 |
| 3.3.3 响应时间分析 | 第33页 |
| 3.4 模型的性能优化 | 第33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于M/M/N的云资源调度策略研究 | 第34-58页 |
| 4.1 仿生自主监控系统 | 第34-42页 |
| 4.1.1 仿生自主监控系统概述 | 第35页 |
| 4.1.2 仿生自主监控系统设计 | 第35-42页 |
| 4.1.2.1 仿生自主监控系统总体设计 | 第36-38页 |
| 4.1.2.2 仿生自主监控系统服务端设计 | 第38-40页 |
| 4.1.2.3 仿生自主监控系统客户端设计 | 第40-41页 |
| 4.1.2.4 仿生自主监控系统通信分析 | 第41-42页 |
| 4.2 调度目标 | 第42-43页 |
| 4.3 能耗模型 | 第43-45页 |
| 4.4 调度策略 | 第45-57页 |
| 4.4.1 集群负载分类调度策略 | 第45-47页 |
| 4.4.2 高负载调度策略 | 第47-50页 |
| 4.4.3 空负载调度策略 | 第50-53页 |
| 4.4.4 低负载调度策略 | 第53-55页 |
| 4.4.5 正常负载调度策略 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 实验及分析 | 第58-68页 |
| 5.1 Min-Min算法 | 第58-59页 |
| 5.2 实验目的 | 第59页 |
| 5.3 实验环境 | 第59-60页 |
| 5.4 实验过程 | 第60-63页 |
| 5.5 实验分析 | 第63-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 本文总结 | 第68页 |
| 6.2 工作展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
