广域网中基于预测的虚拟机迁移优化
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 主要符号对照表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 背景 | 第12-14页 |
| 1.1.1 云计算与云互联 | 第12-13页 |
| 1.1.2 云互联的基本模型 | 第13-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14-19页 |
| 1.2.1 云互联的需求场景 | 第14-18页 |
| 1.2.2 迁移技术在云互联中的应用 | 第18-19页 |
| 1.3 本文研究问题 | 第19-20页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 第二章 虚拟机迁移相关技术 | 第22-34页 |
| 2.1 快照技术 | 第22-25页 |
| 2.1.1 虚拟机与快照 | 第23页 |
| 2.1.2 快照的增长 | 第23-25页 |
| 2.2 迁移策略 | 第25-31页 |
| 2.2.1 虚拟机迁移策略概述 | 第25-28页 |
| 2.2.2 虚拟机迁移原理与基础 | 第28-30页 |
| 2.2.3 虚拟机迁相关移策略 | 第30-31页 |
| 2.3 虚拟机迁移平台及应用 | 第31-32页 |
| 2.3.1 Xen平台虚拟机迁移 | 第31页 |
| 2.3.2 KVM平台虚拟机迁移 | 第31-32页 |
| 2.3.3 虚拟机迁移主流工具 | 第32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 马尔科夫链预测模型 | 第34-42页 |
| 3.1 马尔科夫链与虚拟机迁移 | 第34-37页 |
| 3.1.1 虚拟机迁移中的预测 | 第34-35页 |
| 3.1.2 概率预测模型 | 第35页 |
| 3.1.3 马尔科夫链定义 | 第35-37页 |
| 3.2 基于马尔科夫链的预测模型 | 第37-41页 |
| 3.2.1 构建预测模型 | 第37-38页 |
| 3.2.2 预测的基本过程 | 第38-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于快照的迁移策略 | 第42-56页 |
| 4.1 虚拟机快照预测模型 | 第42-46页 |
| 4.1.1 虚拟机快照定义 | 第42-44页 |
| 4.1.2 虚拟机快照增长 | 第44-46页 |
| 4.2 自适应迁移策略 | 第46-50页 |
| 4.2.1 迁移策略过程描述 | 第46-47页 |
| 4.2.2 迁移策略步骤解析 | 第47-50页 |
| 4.3 实验 | 第50-52页 |
| 4.3.1 前期分析实验 | 第50-51页 |
| 4.3.2 迁移效果实验 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-56页 |
| 第五章 基于虚拟块的迁移策略 | 第56-72页 |
| 5.1 虚拟块的更新特性 | 第56-59页 |
| 5.1.1 虚拟块描述 | 第56-57页 |
| 5.1.2 虚拟块更新 | 第57-59页 |
| 5.2 基于预测的虚拟块迁移策略 | 第59-64页 |
| 5.2.1 虚拟块更新时间预测模型 | 第60-62页 |
| 5.2.2 基于虚拟块迁移策略描述 | 第62-64页 |
| 5.3 实验 | 第64-70页 |
| 5.3.1 虚拟块分析实验 | 第65-67页 |
| 5.3.2 迁移策略实验 | 第67-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 第六章 系统实现 | 第72-84页 |
| 6.1 系统概述 | 第72-74页 |
| 6.1.1 Xen概述 | 第72-73页 |
| 6.1.2 web控制台概述 | 第73-74页 |
| 6.2 系统设计及实现 | 第74-77页 |
| 6.2.1 系统设计 | 第74-75页 |
| 6.2.2 系统实现 | 第75-77页 |
| 6.3 系统效果 | 第77-80页 |
| 6.4 本章小结 | 第80-84页 |
| 第七章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 7.1 主要结论 | 第84页 |
| 7.2 研究展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第92-93页 |
| 上海交通大学硕士学位论文答辩决议书 | 第93-95页 |
