基于利用率和负载均衡的云资源调度算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第10-13页 |
| 1.2.1 云资源调度研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 负载均衡算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 当前存在的主要问题 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要工作内容 | 第14-16页 |
| 第2章 云数据中心资源概述 | 第16-22页 |
| 2.1 云数据中心体系结构 | 第16-17页 |
| 2.2 云数据中心资源 | 第17-20页 |
| 2.3 云数据中心资源定义 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于蚁群优化算法的虚拟机放置算法 | 第22-35页 |
| 3.1 问题描述 | 第22-23页 |
| 3.2 算法参数定义 | 第23-24页 |
| 3.3 基于蚁群算法的虚拟机放置算法 | 第24-26页 |
| 3.4 基于蚁群优化算法的虚拟机放置算法 | 第26-28页 |
| 3.4.1 物理机选择 | 第26-27页 |
| 3.4.2 信息素更新 | 第27-28页 |
| 3.4.3 节点信息素的建立 | 第28页 |
| 3.5 算法流程 | 第28-30页 |
| 3.6 实验与分析 | 第30-34页 |
| 3.6.1 实验环境 | 第30-31页 |
| 3.6.2 实验参数设置 | 第31-32页 |
| 3.6.3 实验结果分析 | 第32-34页 |
| 3.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于虚拟机动态迁移的负载均衡算法 | 第35-48页 |
| 4.1 虚拟机动态迁移 | 第35-36页 |
| 4.2 问题描述 | 第36-37页 |
| 4.3 算法参数定义 | 第37-38页 |
| 4.4 基于虚拟机动态迁移的负载均衡算法 | 第38-41页 |
| 4.4.1 负载均衡时机选择 | 第38-39页 |
| 4.4.2 物理机负载状态对应的操作选择 | 第39页 |
| 4.4.3 迁移虚拟机的选择策略 | 第39-40页 |
| 4.4.4 目标物理机的选择策略 | 第40页 |
| 4.4.5 源物理机集合负载均衡调整策略 | 第40-41页 |
| 4.5 算法流程 | 第41-44页 |
| 4.6 实验与分析 | 第44-47页 |
| 4.6.1 实验参数设置 | 第44-45页 |
| 4.6.2 实验结果分析 | 第45-47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 云资源模拟调度系统平台设计与实现 | 第48-72页 |
| 5.1 云资源模拟调度系统的架构 | 第48-51页 |
| 5.2 云资源模拟调度系统设计 | 第51-56页 |
| 5.2.1 主要功能设计 | 第51-52页 |
| 5.2.2 资源监测模块设计 | 第52-53页 |
| 5.2.3 资源调度模块设计 | 第53-55页 |
| 5.2.4 系统数据库设计 | 第55-56页 |
| 5.3 云资源模拟调度系统的实现 | 第56-64页 |
| 5.3.1 虚拟化层实现 | 第56-58页 |
| 5.3.2 资源监视模块实现 | 第58-62页 |
| 5.3.3 资源调度模块实现 | 第62-64页 |
| 5.3.4 系统其他模块实现 | 第64页 |
| 5.4 云资源模拟调度系统测试与运行 | 第64-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
