| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 全文结构 | 第17-20页 |
| 第二章 云计算及大数据相关概念介绍 | 第20-36页 |
| 2.1 云计算 | 第20-25页 |
| 2.1.1 云计算的特点 | 第20-22页 |
| 2.1.2 云计算体系结构 | 第22-23页 |
| 2.1.3 云计算服务模型 | 第23-25页 |
| 2.2 现有的云计算平台 | 第25-26页 |
| 2.2.1 按平台技术分类 | 第25-26页 |
| 2.3 云计算的关键技术 | 第26-28页 |
| 2.3.1 数据存储及管理 | 第26-27页 |
| 2.3.2 虚拟化技术 | 第27-28页 |
| 2.3.3 编程模式 | 第28页 |
| 2.4 大数据 | 第28-31页 |
| 2.4.1 什么是大数据 | 第28-29页 |
| 2.4.2 大数据特点 | 第29页 |
| 2.4.3 大数据的数据类型 | 第29-31页 |
| 2.5 数据迁移技术 | 第31-33页 |
| 2.5.1 数据迁移的概念及特点 | 第32页 |
| 2.5.2 数据迁移的分类 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-36页 |
| 第三章 数据动态迁移问题建模 | 第36-42页 |
| 3.1 云计算环境建模 | 第36-37页 |
| 3.2 大数据应用建模 | 第37-39页 |
| 3.3 数据传输时间消耗建模 | 第39-40页 |
| 3.4 过载指数与负载指数建模 | 第40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 数据动态迁移框架 | 第42-56页 |
| 4.1 要解决的问题 | 第42页 |
| 4.2 大数据动态迁移架构 | 第42-45页 |
| 4.3 大数据动态迁移算法设计 | 第45-51页 |
| 4.3.1 求解负载情况的四分位点 | 第49页 |
| 4.3.2 求解时间消耗 | 第49-50页 |
| 4.3.3 求解threshold较小的目标数据中心 | 第50-51页 |
| 4.4 基于遗传算法的数据迁移方案优化 | 第51-54页 |
| 4.4.1 数据迁移方案编码规则 | 第52页 |
| 4.4.2 数据迁移方案有效性保证 | 第52页 |
| 4.4.3 数据迁移方案的评价算法 | 第52-53页 |
| 4.4.4 数据迁移方案优化算法 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 仿真实验 | 第56-64页 |
| 5.1 实验设置与环境 | 第56-57页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第57-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录A | 第72页 |