| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第17-32页 |
| 1.1 数据中心概述 | 第17-19页 |
| 1.1.1 数据中心的发展历程 | 第17-18页 |
| 1.1.2 数据中心资源的分类 | 第18-19页 |
| 1.2 数据中心对自适应绿色控制的需求 | 第19-21页 |
| 1.2.1 服务器资源和负载不均衡 | 第19-20页 |
| 1.2.2 不容忽视的耗电量和环境问题 | 第20-21页 |
| 1.2.3 系统自动化管理程度低 | 第21页 |
| 1.3 服务器虚拟化简介 | 第21-27页 |
| 1.3.1 定义 | 第21-22页 |
| 1.3.2 关键特性 | 第22-23页 |
| 1.3.3 技术优势 | 第23-25页 |
| 1.3.4 主流的虚拟化平台 | 第25-27页 |
| 1.4 数据中心中自适应绿色控制面临的挑战 | 第27-30页 |
| 1.4.1 性能干涉 | 第28页 |
| 1.4.2 高动态突发性负载 | 第28-29页 |
| 1.4.3 性能和能耗的协同控制 | 第29页 |
| 1.4.4 多层架构的Web应用 | 第29-30页 |
| 1.5 论文主要内容与章节安排 | 第30-32页 |
| 第二章 数据中心中自适应绿色控制研究综述 | 第32-45页 |
| 2.1 数据中心虚拟化过程 | 第32-35页 |
| 2.1.1 创建虚拟化 | 第32-33页 |
| 2.1.2 部署虚拟化 | 第33-34页 |
| 2.1.3 管理虚拟化 | 第34-35页 |
| 2.2 数据中心性能自适应管理方法 | 第35-39页 |
| 2.2.1 基于排队论的方法 | 第35-36页 |
| 2.2.2 基于控制理论的方法 | 第36-38页 |
| 2.2.3 基于人工智能的方法 | 第38-39页 |
| 2.3 数据中心节能管理方法 | 第39-44页 |
| 2.3.1 面向制冷系统的节能方法 | 第40-41页 |
| 2.3.2 面向电力供应系统的节能方法 | 第41-43页 |
| 2.3.3 面向IT设备的节能方法 | 第43-44页 |
| 2.4 小结 | 第44-45页 |
| 第三章 一种能耗感知型虚拟Web服务器资源管理：基于鲁棒性自适应控制 | 第45-65页 |
| 3.1 引言 | 第45-46页 |
| 3.2 鲁棒性控制框架 | 第46-49页 |
| 3.2.1 负载均衡控制层 | 第47-48页 |
| 3.2.2 响应时间控制层 | 第48-49页 |
| 3.2.3 框架的可扩展性 | 第49页 |
| 3.3 控制设计 | 第49-55页 |
| 3.3.1 负载均衡控制设计 | 第49-53页 |
| 3.3.1.1 负载均衡建模 | 第49-51页 |
| 3.3.1.2 ALQGwS控制器 | 第51-53页 |
| 3.3.2 响应时间控制设计 | 第53-55页 |
| 3.4 实验设计 | 第55-57页 |
| 3.4.1 实验平台 | 第55-56页 |
| 3.4.2 控制组件 | 第56-57页 |
| 3.5 实验结果 | 第57-64页 |
| 3.5.1 模型验证 | 第57-58页 |
| 3.5.2 ALQGwS控制器性能测试 | 第58-62页 |
| 3.5.3 能耗测试 | 第62-64页 |
| 3.6 小结 | 第64-65页 |
| 第四章 一种注重节能的虚拟Web服务器集群性能随机控制方法:PAPMSC | 第65-85页 |
| 4.1 引言 | 第65页 |
| 4.2 随机控制框架 | 第65-68页 |
| 4.3 负载均衡层设计 | 第68-72页 |
| 4.3.1 系统建模 | 第68-69页 |
| 4.3.2 cSLQC控制器 | 第69-71页 |
| 4.3.2.1 成本函数 | 第69页 |
| 4.3.2.2 随机响应时间和资源分配量约束 | 第69-70页 |
| 4.3.2.3 Semidefine Programming方法 | 第70-71页 |
| 4.3.3 集成比例控制器 | 第71-72页 |
| 4.3.3.1 控制器选择触发条件 | 第71-72页 |
| 4.3.3.2 比例控制器设计 | 第72页 |
| 4.4 节能控制层设计 | 第72-74页 |
| 4.4.1 系统建模 | 第72-74页 |
| 4.4.2 LQR控制器 | 第74页 |
| 4.5 实验平台 | 第74-75页 |
| 4.6 实验结果 | 第75-83页 |
| 4.6.1 模型验证 | 第75-76页 |
| 4.6.2 负载均衡 | 第76-79页 |
| 4.6.3 集成比例控制器 | 第79-81页 |
| 4.6.4 节能效率 | 第81-82页 |
| 4.6.5 扩展性 | 第82-83页 |
| 4.7 小结 | 第83-85页 |
| 第五章 自适应绿色控制技术在AOSS中的应用 | 第85-109页 |
| 5.1 引言 | 第85-86页 |
| 5.2 主要应用方面概述 | 第86-87页 |
| 5.2.1 系统延迟误差控制 | 第86页 |
| 5.2.2 AOSS的并行化计算 | 第86-87页 |
| 5.3 基于负载均衡的自适应预测控制在AOSS延迟误差控制中的应用 | 第87-103页 |
| 5.3.1 预测算法研究 | 第87-93页 |
| 5.3.1.1 基本原理 | 第87-88页 |
| 5.3.1.2 基于线性模型的电压预测算法 | 第88-90页 |
| 5.3.1.3 基于非线性模型的电压预测算法 | 第90页 |
| 5.3.1.4 仿真结果分析 | 第90-93页 |
| 5.3.2 自适应预测控制器设计 | 第93-98页 |
| 5.3.2.1 预测控制模型的设计 | 第94-96页 |
| 5.3.2.2 基于负载均衡的自适应预测控制器设计 | 第96-98页 |
| 5.3.3 仿真实验与分析 | 第98-103页 |
| 5.3.3.1 仿真环境 | 第98-99页 |
| 5.3.3.2 预测精度 | 第99-100页 |
| 5.3.3.3 自适应预测控制性能 | 第100-102页 |
| 5.3.3.4 负载均衡效率 | 第102-103页 |
| 5.4 基于虚拟服务器的能耗感知型资源控制在多场景AOSS中的应用 | 第103-108页 |
| 5.4.1 控制框架设计 | 第104-105页 |
| 5.4.2 实验环境设计 | 第105-106页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第106-108页 |
| 5.5 小结 | 第108-109页 |
| 第六章 总结与展望 | 第109-112页 |
| 6.1 论文研究总结 | 第109-110页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第110-112页 |
| 致谢 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-123页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第123-125页 |
