| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题背景 | 第9页 |
| 1.3 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.4 国内外研究现状分析 | 第10-15页 |
| 1.4.1 多租户应用架构研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4.2 服务请求调度的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.5 当前存在的主要问题 | 第15-16页 |
| 1.6 本文主要研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 云环境下多租户服务请求调度框架 | 第18-24页 |
| 2.1 云环境下多租户体系架构 | 第18-19页 |
| 2.2 多租户服务请求调度框架 | 第19-21页 |
| 2.3 云环境下多租户服务请求调度策略 | 第21-23页 |
| 2.3.1 服务请求优化放置策略 | 第22-23页 |
| 2.3.2 服务请求动态调度策略 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 多租户服务请求优化放置 | 第24-39页 |
| 3.1 服务请求优化放置算法 | 第24-34页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第24页 |
| 3.1.2 问题模型 | 第24-26页 |
| 3.1.3 基于量子遗传算法的服务请求放置算法 | 第26-30页 |
| 3.1.4 基于混合遗传模拟退火算法的服务请求放置算法 | 第30-34页 |
| 3.2 实验与分析 | 第34-38页 |
| 3.2.1 实验参数设置 | 第34-36页 |
| 3.2.2 对比实验分析 | 第36-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 多租户服务请求动态优化调度 | 第39-48页 |
| 4.1 动态QOS收益模型 | 第39-41页 |
| 4.2 动态QOS感知的服务请求调度算法 | 第41-45页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第41-42页 |
| 4.2.2 问题模型 | 第42-44页 |
| 4.2.3 算法描述 | 第44-45页 |
| 4.3 实验与分析 | 第45-47页 |
| 4.3.1 实验参数设置 | 第45-46页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 云服务平台设计与实现 | 第48-63页 |
| 5.1 云服务平台架构 | 第48-49页 |
| 5.2 云服务平台设计 | 第49-54页 |
| 5.2.1 功能设计 | 第50-51页 |
| 5.2.2 数据库设计 | 第51-52页 |
| 5.2.3 多数据源设计 | 第52-54页 |
| 5.3 云服务平台的实现 | 第54-62页 |
| 5.3.1 平台运营中心的实现 | 第54-59页 |
| 5.3.2 租户服务中心的实现 | 第59-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |