| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 论文的研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 云迁移关键技术研究 | 第10-11页 |
| 1.2.1 云监测技术 | 第10页 |
| 1.2.2 云性能评估和预测技术 | 第10-11页 |
| 1.2.3 云实例调度方法 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 仿真发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 云计算的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的主要研究内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究思路与内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 论文的结构和安排 | 第15-16页 |
| 2 云仿真技术研究 | 第16-27页 |
| 2.1 云计算技术研究 | 第16-18页 |
| 2.1.1 云计算的概念 | 第16页 |
| 2.1.2 云计算的原理 | 第16-18页 |
| 2.2 云仿真关键技术 | 第18-20页 |
| 2.2.1 虚拟化技术 | 第18-19页 |
| 2.2.2 共享存储技术 | 第19-20页 |
| 2.3 云仿真管理平台构建 | 第20-26页 |
| 2.3.1 虚拟化产品方案 | 第21-23页 |
| 2.3.2 共享存储产品方案 | 第23-24页 |
| 2.3.3 数据库产品方案 | 第24-26页 |
| 2.4 小结 | 第26-27页 |
| 3 云系统关键技术研究 | 第27-48页 |
| 3.1 云仿真管理平台的设计 | 第27-30页 |
| 3.1.1 云仿真管理平台物理结构 | 第27-28页 |
| 3.1.2 云仿真管理平台软件结构 | 第28-29页 |
| 3.1.3 云仿真管理平台系统框架 | 第29-30页 |
| 3.2 云系统监测技术研究 | 第30-36页 |
| 3.2.1 云监测系统框架 | 第30-31页 |
| 3.2.2 数据收集模块 | 第31-32页 |
| 3.2.3 改进的关联规则算法 | 第32-36页 |
| 3.3 云系统性能评估方法研究 | 第36-41页 |
| 3.3.1 系统性能负载研究 | 第36-37页 |
| 3.3.2 负载阈值 | 第37-38页 |
| 3.3.3 基于灰色聚类的评估方法 | 第38-39页 |
| 3.3.4 评估步骤 | 第39-40页 |
| 3.3.5 负载指标评估实例 | 第40-41页 |
| 3.4 云系统性能预测方法研究 | 第41-45页 |
| 3.4.1 移动平均预测模型 | 第42页 |
| 3.4.2 灰色预测模型 | 第42-44页 |
| 3.4.3 改进的预测模型 | 第44-45页 |
| 3.5 云系统实例动态调度迁移方法研究 | 第45-47页 |
| 3.5.1 调度方法 | 第45-46页 |
| 3.5.2 vMotion热迁移技术 | 第46页 |
| 3.5.3 动态调度迁移方法 | 第46-47页 |
| 3.6 小结 | 第47-48页 |
| 4 云仿真管理平台系统实现 | 第48-62页 |
| 4.1 系统功能实现 | 第48-55页 |
| 4.1.1 云系统监测技术实现 | 第48-51页 |
| 4.1.2 云系统性能评估和预测技术实现 | 第51-53页 |
| 4.1.3 云系统实例调度迁移方法实现 | 第53-54页 |
| 4.1.4 云系统监测、评估、预测和调度迁移自动化 | 第54-55页 |
| 4.2 TCS2DK开发 | 第55-60页 |
| 4.2.1 概述 | 第55-56页 |
| 4.2.2 实现原理 | 第56页 |
| 4.2.3 主要功能 | 第56-60页 |
| 4.2.4 实验测试 | 第60页 |
| 4.3 小结 | 第60-62页 |
| 5 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |