多数据中心负载均衡调度的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·主要工作 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 云数据中心资源调度相关研究 | 第14-28页 |
| ·云数据中心简介 | 第14-16页 |
| ·云数据中心资源调度相关技术 | 第16-18页 |
| ·资源的虚拟化 | 第16-17页 |
| ·资源的调度 | 第17-18页 |
| ·云数据中心资源调度策略 | 第18-22页 |
| ·性能优先 | 第19-20页 |
| ·成本优先 | 第20-21页 |
| ·调度策略对比分析 | 第21-22页 |
| ·云数据中心资源调度现状 | 第22-25页 |
| ·Amazon 调度策略 | 第22-23页 |
| ·IBM 调度策略 | 第23-24页 |
| ·HP 调度策略 | 第24页 |
| ·VMware 调度策略 | 第24-25页 |
| ·Hadoop 调度策略 | 第25页 |
| ·满足用户需求特性负载均衡算法 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 多数据中心资源共享模型 | 第28-44页 |
| ·模型架构 | 第28-29页 |
| ·模型的实现—云资源共享系统 | 第29-39页 |
| ·用户模块 | 第30-32页 |
| ·超级调度中心模块 | 第32-33页 |
| ·调度域模块 | 第33-39页 |
| ·系统主模块之间的通信 | 第39-40页 |
| ·系统信息的保存和更新 | 第40-41页 |
| ·系统的资源 | 第41-42页 |
| ·系统资源的监控 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 多数据中心负载均衡算法的分析与设计 | 第44-59页 |
| ·算法简介 | 第44-52页 |
| ·算法应用场景 | 第44-45页 |
| ·用户虚拟机请求的描述 | 第45-47页 |
| ·算法输入和输出 | 第47页 |
| ·算法相关参数和指标 | 第47-51页 |
| ·调度资源描述 | 第51-52页 |
| ·离线负载均衡调度算法 | 第52-55页 |
| ·算法思想 | 第52页 |
| ·算法流程 | 第52-55页 |
| ·算法伪代码和复杂度分析 | 第55页 |
| ·在线负载均衡调度算法 | 第55-58页 |
| ·算法思想 | 第55-56页 |
| ·算法流程 | 第56-58页 |
| ·算法伪代码和复杂度分析 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 算法性能评估 | 第59-72页 |
| ·对比算法 | 第59-60页 |
| ·轮询算法 | 第59页 |
| ·随机算法 | 第59-60页 |
| ·最小负载优先 | 第60页 |
| ·最长处理时间优先 | 第60页 |
| ·本论文提出的算法 | 第60页 |
| ·实验模拟 | 第60-70页 |
| ·离线算法的对比 | 第61-66页 |
| ·在线算法的对比 | 第66-70页 |
| ·实验结果分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结 | 第72-74页 |
| ·本文总结 | 第72-73页 |
| ·存在的问题与不足 | 第73页 |
| ·未来工作展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 攻硕期间的研究成果 | 第78-79页 |
