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数据中心网络业务性能优化技术研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第14-30页
    1.1 课题背景第14-16页
        1.1.1 数据中心网络的兴起第14-15页
        1.1.2 数据中心网络业务面临的性能挑战第15-16页
        1.1.3 提升数据中心网络业务性能的思路分析第16页
    1.2 研究现状第16-26页
        1.2.1 直接优化方法第17-21页
        1.2.2 间接优化方法第21-25页
        1.2.3 现有研究存在的不足第25-26页
    1.3 本课题的研究思路和内容第26-28页
    1.4 论文结构第28-30页
第二章 基于深度增强学习的coflow调度机制第30-48页
    2.1 引言第30-31页
    2.2 coflow的自适应调度第31-33页
        2.2.1 问题描述第31页
        2.2.2 问题分析第31-33页
    2.3 基于深度增强学习的调度机制DeepCS设计第33-43页
        2.3.1 定义与系统模型第33-36页
        2.3.2 DeepCS调度机制的总体结构第36-39页
        2.3.3 任务情景的刻画第39-40页
        2.3.4 DeepCS的训练过程第40-41页
        2.3.5 工作保持性和无饥饿性第41-42页
        2.3.6 DeepCS的可行性分析第42-43页
    2.4 仿真评估第43-46页
        2.4.1 仿真环境搭建第43-44页
        2.4.2 算法性能对比第44-46页
    2.5 本章小结第46-48页
第三章 基于网络效用最大化的骨干网汇聚流传输模型第48-66页
    3.1 引言第48-50页
    3.2 相关工作第50-51页
    3.3 NUM模型的建立和求解第51-61页
        3.3.1 符号系统与形式化定义第51-52页
        3.3.2 NUM模型的建立第52-53页
        3.3.3 基于连续凸逼近的求解算法第53-56页
        3.3.4 求解算法的性能分析第56-61页
    3.4 性能评估第61-64页
        3.4.1 仿真环境设置第61-62页
        3.4.2 业务性能比较第62-63页
        3.4.3 路径数量对算法收敛性的影响第63页
        3.4.4 终止条件对算法收敛性的影响第63-64页
    3.5 本章小结第64-66页
第四章 面向核心链路流量最小化的虚拟机在线放置方法第66-78页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 相关研究第67-68页
    4.3 面向核心链路流量最小化的虚拟机在线放置问题建模第68-71页
        4.3.1 数据中心网络的结构特征与符号定义第68-69页
        4.3.2 模型的建立第69-71页
    4.4 模型求解第71-74页
        4.4.1 基于马尔科夫链的VMPMT问题快速逼近求解算法第71-74页
        4.4.2 逼近算法的精度分析第74页
    4.5 仿真评估第74-77页
        4.5.1 仿真环境设置第74-75页
        4.5.2 进入机架外核心链路的流量比例第75-76页
        4.5.3 溢出流量的比例第76页
        4.5.4 网络拓扑对核心链路流量的影响第76-77页
    4.6 本章小结第77-78页
第五章 基于机架级内存页约减的虚拟机快速在线迁移算法第78-94页
    5.1 引言第78-79页
    5.2 基于机架级内存页约减的虚拟机快速在线迁移算法总体结构第79-82页
        5.2.1 系统结构第79-80页
        5.2.2 算法描述第80-82页
    5.3 虚拟机快速在线迁移算法中的内存页约减机制第82-86页
        5.3.1 虚拟机内存页信息指纹查找结构第82页
        5.3.2 虚拟机内存页信息指纹的添加、删除、查找第82-84页
        5.3.3 虚拟机内存页信息指纹最大化剪枝算法第84-86页
    5.4 算法性能的理论分析第86-88页
    5.5 性能评估第88-92页
        5.5.1 仿真环境搭建第88-89页
        5.5.2 数据传输量的对比第89-90页
        5.5.3 总迁移时间的对比第90-92页
    5.6 本章小结第92-94页
第六章 结束语第94-98页
    6.1 研究成果与创新点第94-95页
    6.2 后续工作展望第95-98页
致谢第98-100页
参考文献第100-108页
作者简历第108-109页

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