| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第12-16页 |
| 1.2.1 SDN发展研究概况 | 第12-13页 |
| 1.2.2 数据中心发展概况 | 第13-14页 |
| 1.2.3 云计算技术发展概况 | 第14-16页 |
| 1.3 主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 内容组织 | 第17-18页 |
| 第二章 关键技术分析 | 第18-35页 |
| 2.1 SDN及OpenFlow | 第18-24页 |
| 2.1.1 基本情况 | 第18页 |
| 2.1.2 OpenFlow交换机 | 第18-21页 |
| 2.1.3 OpenFlow协议 | 第21-22页 |
| 2.1.4 SDN控制器 | 第22-24页 |
| 2.2 基于SDN的云数据中心网络 | 第24-31页 |
| 2.2.1 云数据中心网络构建思路与通用架构 | 第24-26页 |
| 2.2.2 数据中心网络拓扑结构 | 第26-28页 |
| 2.2.3 基于SDN的云数据中心系统架构 | 第28-29页 |
| 2.2.4 云数据中心的能耗问题与优化机制 | 第29-31页 |
| 2.3 云数据中心资源调度机制研究 | 第31-34页 |
| 2.3.1 基于SDN的数据中心资源调度研究现状 | 第31-32页 |
| 2.3.2 Hadoop作业调度算法研究 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于SDN的云数据中心动态带宽调度研究 | 第35-54页 |
| 3.1 方案需求分析 | 第35-37页 |
| 3.1.1 问题的提出与分析 | 第35-36页 |
| 3.1.2 基于SDN的Hadoop数据处理框架 | 第36-37页 |
| 3.2 基于SDN的网络带宽调度算法 | 第37-44页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第38-43页 |
| 3.2.2 带宽分配策略 | 第43-44页 |
| 3.2.3 调度算法总结 | 第44页 |
| 3.3 作业调度流程与设计 | 第44-47页 |
| 3.3.1 作业执行流程 | 第44-45页 |
| 3.3.2 延迟调度算法(BS-IDS)调度器总体设计与流程 | 第45-47页 |
| 3.4 实验结果与讨论 | 第47-52页 |
| 3.4.1 实验环境配置 | 第47-48页 |
| 3.4.2 实验结果比较分析 | 第48-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 基于SDN的云数据中心能耗优化研究 | 第54-70页 |
| 4.1 能耗优化结构 | 第54-55页 |
| 4.2 基于混合单亲遗传算法的虚拟机迁移整合 | 第55-63页 |
| 4.2.1 问题分析 | 第55-56页 |
| 4.2.2 模型描述 | 第56-57页 |
| 4.2.3 遗传算法简介 | 第57页 |
| 4.2.4 算法设计 | 第57-61页 |
| 4.2.5 实验分析 | 第61-63页 |
| 4.3 基于流量感知的网络节能控制机制 | 第63-69页 |
| 4.3.1 网络模型 | 第63-64页 |
| 4.3.2 设计思想 | 第64-65页 |
| 4.3.3 算法描述 | 第65-67页 |
| 4.3.4 性能评价 | 第67-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 论文总结 | 第70页 |
| 5.2 工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76页 |