云环境下基于失效感知的工作流调度算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要工作及创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 云计算与工作流相关介绍 | 第15-23页 |
| 2.1 云计算概述 | 第15-19页 |
| 2.1.1 云计算简介 | 第15-18页 |
| 2.1.2 云计算特点 | 第18-19页 |
| 2.1.3 云计算服务质量 | 第19页 |
| 2.2 工作流技术 | 第19-20页 |
| 2.2.1 工作流定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 云工作流体系架构 | 第20页 |
| 2.3 云资源的稳定性 | 第20-21页 |
| 2.4 失效预测机制 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 云环境下的工作流任务调度 | 第23-30页 |
| 3.1 工作流任务模型 | 第23页 |
| 3.2 工作流任务调度的定义 | 第23-24页 |
| 3.3 工作流任务调度的目标 | 第24-25页 |
| 3.4 工作流任务调度的流程 | 第25-26页 |
| 3.5 遗传算法 | 第26-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于失效感知的工作流调度模型 | 第30-36页 |
| 4.1 基于失效预测机制的任务调度架构 | 第30-32页 |
| 4.2 失效预测模型 | 第32-34页 |
| 4.3 云资源管理 | 第34-35页 |
| 4.4 问题描述 | 第35页 |
| 4.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 基于失效感知的工作流调度算法 | 第36-45页 |
| 5.1 BFGA算法流程 | 第37-38页 |
| 5.2 BFGA算法实现 | 第38-44页 |
| 5.2.1 三元组编码方式设计 | 第38-39页 |
| 5.2.2 初始化种群 | 第39-40页 |
| 5.2.3 交叉算子设计 | 第40-41页 |
| 5.2.4 变异算子设计 | 第41-43页 |
| 5.2.5 调整算子的原则 | 第43-44页 |
| 5.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第6章 仿真实验与结果分析 | 第45-56页 |
| 6.1 CloudSim仿真框架简介 | 第45-46页 |
| 6.2 模拟方法及参数选择 | 第46-48页 |
| 6.2.1 IaaS参数设置 | 第47页 |
| 6.2.2 工作流的选取 | 第47-48页 |
| 6.3 实验模拟与结果分析 | 第48-55页 |
| 6.3.1 BFGA算法有效性 | 第49-50页 |
| 6.3.2 失效预测准确性对任务调度的影响 | 第50-52页 |
| 6.3.3 工作流任务数量对任务调度的影响 | 第52-54页 |
| 6.3.4 失效节点比率对任务调度的影响 | 第54-55页 |
| 6.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第7章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
