| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 前言 | 第10-17页 |
| 1.1 云计算简介 | 第10-13页 |
| 1.1.1 云计算的概念 | 第10页 |
| 1.1.2 云计算的特点 | 第10-11页 |
| 1.1.3 云计算的服务类型 | 第11-13页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第13页 |
| 1.3 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.1 负载预测 | 第13-14页 |
| 1.3.2 多虚拟机供给算法 | 第14页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.5 论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 系统模型和假设 | 第17-26页 |
| 2.1 Amazon EC2特性 | 第17-18页 |
| 2.2 Amazon EC2基本模块以及通信、安全机制 | 第18-21页 |
| 2.2.1 基本模块 | 第19-20页 |
| 2.2.2 通信机制 | 第20页 |
| 2.2.3 安全机制 | 第20-21页 |
| 2.3 虚拟机申请流程以及时间开销 | 第21-23页 |
| 2.3.1 无EBS支持 | 第21-22页 |
| 2.3.2 有EBS支持 | 第22-23页 |
| 2.4 实例购买类型及虚拟机价格和特点 | 第23-25页 |
| 2.4.1 EC2实例购买类型 | 第23-24页 |
| 2.4.2 虚拟机价格及特点 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 云计算环境下的负载预测 | 第26-36页 |
| 3.1 概述 | 第26页 |
| 3.2 时间序列线性预测模型 | 第26-28页 |
| 3.2.1 AR模型 | 第26-27页 |
| 3.2.2 MA模型 | 第27页 |
| 3.2.3 ARMA模型 | 第27-28页 |
| 3.2.4 ARIMA模型 | 第28页 |
| 3.3 ARIMA-DEC线性预测模型 | 第28-32页 |
| 3.3.1 负载参数的选取 | 第28-29页 |
| 3.3.2 ARIMA-DEC预测模型 | 第29-30页 |
| 3.3.3 ARIMA-DEC预测流程与算法 | 第30-32页 |
| 3.4 实验与分析 | 第32-35页 |
| 3.4.1 实验环境设置 | 第32-33页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 多虚拟机供给机制 | 第36-49页 |
| 4.1 概述 | 第36-37页 |
| 4.1.1 确定虚拟机能力 | 第36页 |
| 4.1.2 确定虚拟机配置方案 | 第36-37页 |
| 4.2 传统的虚拟机供给模型 | 第37-38页 |
| 4.3 实例分析 | 第38-40页 |
| 4.4 改进后的虚拟机供给模型和算法 | 第40-43页 |
| 4.4.1 虚拟机供给模型 | 第40-41页 |
| 4.4.2 虚拟机供给算法 | 第41-42页 |
| 4.4.3 算法的优化 | 第42-43页 |
| 4.5 实验与分析 | 第43-48页 |
| 4.5.1 实验环境设置 | 第43-44页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第44-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第49-50页 |
| 5.2 问题与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55页 |