云计算环境下虚拟机资源调度策略研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·云计算研究现状 | 第11-14页 |
| ·云环境虚拟机资源调度研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第17-33页 |
| ·云计算技术 | 第17-27页 |
| ·云计算的概念 | 第17-19页 |
| ·云计算的分类 | 第19-21页 |
| ·云计算应用的场景 | 第21-22页 |
| ·云计算的关键技术 | 第22-24页 |
| ·Map/Reduce 分布式处理框架 | 第24-27页 |
| ·云计算中的虚拟机资源调度 | 第27-29页 |
| ·虚拟机资源调度模型 | 第27页 |
| ·虚拟机资源调度算法目标 | 第27-28页 |
| ·虚拟机资源调度特点 | 第28-29页 |
| ·传统调度算法简介 | 第29页 |
| ·云数据中心资源调度模拟系统 CloudSim | 第29-32页 |
| ·CloudSim 简介 | 第29-30页 |
| ·CloudSim 体系结构 | 第30-31页 |
| ·CloudSim 仿真流程 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于蚁群优化算法的虚拟机资源调度算法 | 第33-47页 |
| ·蚁群算法介绍 | 第33-36页 |
| ·蚁群算法原理 | 第33-34页 |
| ·蚂蚁系统模型 | 第34-36页 |
| ·基于改进蚂蚁系统的虚拟机资源调度算法 | 第36-39页 |
| ·信息素的定义及修改 | 第37-38页 |
| ·任务预计执行时间的定义 | 第38页 |
| ·蚂蚁选择下一跳节点规则 | 第38-39页 |
| ·算法描述 | 第39页 |
| ·基于改进蚁群算法的虚拟机资源调度算法 | 第39-43页 |
| ·蚂蚁相遇机制 | 第39-40页 |
| ·信息素的定义及修改 | 第40-41页 |
| ·任务预计执行时间的定义及修改 | 第41页 |
| ·前向蚂蚁选择下一跳节点规则 | 第41-42页 |
| ·算法描述 | 第42-43页 |
| ·实验模拟及结果分析 | 第43-45页 |
| ·实验参数的设置 | 第43-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 节能及信任驱动的虚拟机资源调度算法 | 第47-62页 |
| ·信任机制 | 第47-49页 |
| ·信任模型 | 第47-48页 |
| ·信任效益函数 | 第48-49页 |
| ·信任驱动的启发式调度算法 | 第49-51页 |
| ·TD Max-min 算法 | 第49-50页 |
| ·TD Min-min 算法 | 第50-51页 |
| ·虚拟机节能调度算法 | 第51页 |
| ·虚拟机初始化策略 | 第51页 |
| ·虚拟机迁移策略 | 第51页 |
| ·节能及信任驱动的启发式调度算法 | 第51-54页 |
| ·实验模拟及结果分析 | 第54-60页 |
| ·实验参数设置 | 第55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·论文工作总结 | 第62页 |
| ·未来工作方向 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
