| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第12-13页 |
| 1.2 本文工作内容 | 第13-14页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 国内外研究现状 | 第16-27页 |
| 2.1 概述 | 第16页 |
| 2.2 云计算平台 | 第16-21页 |
| 2.2.1 平台分类 | 第16-17页 |
| 2.2.2 平台即服务与Cloud Foundry | 第17-19页 |
| 2.2.3 基础设施即服务与OpenStack | 第19-21页 |
| 2.2.4 D-Cloud平台定位 | 第21页 |
| 2.3 虚拟机资源管理 | 第21-26页 |
| 2.3.1 虚拟机初始化放置 | 第22-23页 |
| 2.3.2 虚拟机动态增删 | 第23-24页 |
| 2.3.3 虚拟机迁移 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 D-Cloud系统设计 | 第27-41页 |
| 3.1 D-Cloud系统架构设计 | 第27-28页 |
| 3.2 D-Cloud通信模块设计 | 第28-34页 |
| 3.2.1 消息队列 | 第28-29页 |
| 3.2.2 远程过程调用 | 第29-31页 |
| 3.2.3 数据库设计 | 第31-34页 |
| 3.3 D-Cloud系统模块设计 | 第34-40页 |
| 3.3.1 Cluster Manager | 第35-36页 |
| 3.3.2 Cloud Controller | 第36-38页 |
| 3.3.3 Dynamic Scheduler | 第38页 |
| 3.3.4 Health Checker | 第38-39页 |
| 3.3.5 Load Balancer | 第39页 |
| 3.3.6 System Monitor | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 动态调度和负载预测 | 第41-64页 |
| 4.1 基于分布式协调服务ZooKeeper的应用 | 第41-43页 |
| 4.2 虚拟机初始化放置 | 第43-46页 |
| 4.2.1 OpenStack Nova Scheduler | 第43-44页 |
| 4.2.2 D-Cloud定制初始化放置调度器 | 第44-46页 |
| 4.3 虚拟机动态调度 | 第46-55页 |
| 4.3.1 虚拟机状态转换 | 第46-47页 |
| 4.3.2 动态调度算法 | 第47-53页 |
| 4.3.3 预测 | 第53-55页 |
| 4.4 物理机负载均衡 | 第55-63页 |
| 4.4.1 4W问题 | 第56-57页 |
| 4.4.2 迁移成本 | 第57-59页 |
| 4.4.3 迁移算法 | 第59-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 D-Ocean应用案例 | 第64-80页 |
| 5.1 概述 | 第64页 |
| 5.2 平台环境和实验准备 | 第64-67页 |
| 5.2.1 环境搭建 | 第64-66页 |
| 5.2.2 数据准备 | 第66-67页 |
| 5.3 D-Ocean应用效果展示 | 第67-72页 |
| 5.3.1 动态调度 | 第67-70页 |
| 5.3.2 负载均衡 | 第70-72页 |
| 5.4 指标评估与结果分析 | 第72-79页 |
| 5.4.1 动态调度 | 第73-75页 |
| 5.4.2 负载均衡 | 第75-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-83页 |
| 6.1 工作总结 | 第80-81页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第81-82页 |
| 6.2.1 多租户 | 第81页 |
| 6.2.2 云存储 | 第81-82页 |
| 6.2.3 大规模 | 第82页 |
| 6.2.4 更智能 | 第82页 |
| 6.3 本章小结 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
