基于用户期望与云平台效益的云资源调度策略
| 摘要 | 第7-9页 |
| abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状与面临的挑战 | 第13-15页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 云计算和云资源调度概述 | 第18-26页 |
| 2.1 云计算简介 | 第18-20页 |
| 2.2 典型云计算产品 | 第20-22页 |
| 2.2.1 谷歌云平台 | 第20页 |
| 2.2.2 IBM蓝云平台 | 第20页 |
| 2.2.3 亚马逊云平台 | 第20-21页 |
| 2.2.4 阿里云平台 | 第21-22页 |
| 2.3 云计算资源调度框架 | 第22-23页 |
| 2.4 典型云资源调度算法 | 第23-25页 |
| 2.4.1 传统调度算法 | 第24页 |
| 2.4.2 启发式调度算法 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 面向用户需求的云资源调度方法 | 第26-45页 |
| 3.1 问题定义 | 第26页 |
| 3.2 动态计价模型 | 第26-29页 |
| 3.3 用户期望与用户满意度 | 第29-30页 |
| 3.4 用户满意度的权重分配方案 | 第30-32页 |
| 3.4.1 按需求优先的权重分配方案 | 第30-31页 |
| 3.4.2 按比例的权重分配方案 | 第31-32页 |
| 3.5 基于用户期望的云资源调度模型 | 第32-38页 |
| 3.5.1 初始化种群 | 第32-33页 |
| 3.5.2 求解适应度值 | 第33-34页 |
| 3.5.3 选择操作 | 第34-35页 |
| 3.5.4 交叉操作 | 第35-36页 |
| 3.5.5 变异操作 | 第36-38页 |
| 3.6 实验设计与结果分析 | 第38-44页 |
| 3.6.1 实验环境及参数配置 | 第38-40页 |
| 3.6.2 实验结果分析 | 第40-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 面向云平台效益的云资源调度方法 | 第45-51页 |
| 4.1 问题定义 | 第45页 |
| 4.2 云平台效益模型 | 第45-46页 |
| 4.3 基于云平台效益的云资源调度模型 | 第46-48页 |
| 4.4 实验设计与结果分析 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 面向用户需求与云平台效益的云资源调度方法 | 第51-59页 |
| 5.1 问题定义 | 第51页 |
| 5.2 兼顾用户需求与云平台效益的云资源调度模型 | 第51-52页 |
| 5.3 实验设计与结果分析 | 第52-56页 |
| 5.3.1 实验参数配置 | 第52页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第52-55页 |
| 5.3.3 实验总结 | 第55-56页 |
| 5.4 影响实验有效性的因素及时间复杂度分析 | 第56-58页 |
| 5.4.1 影响实验有效性的因素 | 第56-57页 |
| 5.4.2 时间复杂度分析 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
