| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 虚拟机迁移操作的动机 | 第8-9页 |
| 1.2.2 面向负载均衡的虚拟机迁移策略的发展情况 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 关键背景技术的研究与分析 | 第13-25页 |
| 2.1 虚拟机动态迁移方法 | 第13-16页 |
| 2.1.1 预拷贝动态迁移方法 | 第14页 |
| 2.1.2 后拷贝动态迁移方法 | 第14-16页 |
| 2.2 面向负载均衡的虚拟机迁移策略 | 第16-17页 |
| 2.3 基于虚拟机迁移的负载均衡算法 | 第17-24页 |
| 2.3.1 Sandpiper负载均衡算法 | 第17-20页 |
| 2.3.2 VectorDot负载均衡算法 | 第20-23页 |
| 2.3.3 RIAL负载均衡算法 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 最小化网络通信量的虚拟机迁移策略 | 第25-36页 |
| 3.1 数据中心网络拓扑结构 | 第25-28页 |
| 3.1.1 树形网络拓扑结构 | 第25-26页 |
| 3.1.2 VL2网络拓扑结构 | 第26-27页 |
| 3.1.3 PortLand网络拓扑结构 | 第27-28页 |
| 3.2 最小化网络通信量的虚拟机迁移策略 | 第28-35页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第29-31页 |
| 3.2.2 迁移触发策略 | 第31页 |
| 3.2.3 迁移虚拟机选择策略 | 第31-32页 |
| 3.2.4 迁移目标选择策略 | 第32-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 通信和资源密集度感知的负载均衡算法 | 第36-47页 |
| 4.1 三个优化目标 | 第36-38页 |
| 4.1.1 降低迁移次数 | 第36-38页 |
| 4.1.2 降低通信开销 | 第38页 |
| 4.1.3 降低迁移开销 | 第38页 |
| 4.2 问题描述 | 第38-39页 |
| 4.3 迁移触发策略 | 第39页 |
| 4.4 迁移虚拟机选择策略 | 第39-43页 |
| 4.5 迁移目标选择策略 | 第43-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 实验设计及结果分析 | 第47-57页 |
| 5.1 实验环境及平台介绍 | 第47-48页 |
| 5.2 实验配置 | 第48-49页 |
| 5.3 最小化网络通信量的虚拟机迁移策略性能测试 | 第49-51页 |
| 5.3.1 确定权重系数α | 第49-50页 |
| 5.3.2 通信开销优化对比 | 第50页 |
| 5.3.3 迁移开销优化对比 | 第50-51页 |
| 5.4 通信和资源密集度感知的负载均衡算法性能测试 | 第51-55页 |
| 5.4.1 迁移次数优化对比 | 第51-52页 |
| 5.4.2 通信开销优化对比 | 第52-53页 |
| 5.4.3 迁移开销优化对比 | 第53-54页 |
| 5.4.4 负载均衡效果 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |