| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景 | 第9-11页 |
| ·主要的研究工作 | 第11页 |
| ·主要的研究成果 | 第11-12页 |
| ·论文的内容安排和结构 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 任务调度技术概述 | 第13-23页 |
| ·任务调度的概念 | 第13页 |
| ·任务调度的策略 | 第13-14页 |
| ·传统的任务调度算法 | 第14-15页 |
| ·网格计算环境下的任务调度算法 | 第15-17页 |
| ·云计算环境下的任务调度方法 | 第17-22页 |
| ·IBM Tivoli系列管理软件 | 第17-18页 |
| ·Google MapReduce编程模型 | 第18-20页 |
| ·微软Windows Azure Queue任务调度模型 | 第20-22页 |
| ·现有的任务调度方法存在的问题 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 网络化操作系统任务调度机制 | 第23-35页 |
| ·网络化操作系统的体系架构 | 第23-25页 |
| ·网络化操作系统的任务调度特点 | 第25-26页 |
| ·虚拟资源动态反馈均衡分配机制 | 第26-34页 |
| ·资源请求模块 | 第26-28页 |
| ·资源实时监控模块 | 第28-32页 |
| ·资源动态管理模块 | 第32-34页 |
| ·资源分配调度模块 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于预测的动态自适应加权调度算法 | 第35-42页 |
| ·算法思想 | 第35-37页 |
| ·算法难点 | 第37-38页 |
| ·虚拟机负载状态的选取 | 第37页 |
| ·虚拟机负载状态的收集 | 第37-38页 |
| ·虚拟机综合负载值的计算 | 第38页 |
| ·算法实现 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 网络化操作系统任务调度的实验与分析 | 第42-57页 |
| ·系统软硬件组成 | 第42-44页 |
| ·硬件环境 | 第43-44页 |
| ·软件环境 | 第44页 |
| ·实验环境搭建 | 第44-50页 |
| ·实验方案实施 | 第50-51页 |
| ·结果分析 | 第51-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第64页 |