云计算数据中心虚拟机动态管理机制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 缩略词表 | 第13-14页 |
| 第1章 引言 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 虚拟机动态管理目标研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 虚拟机动态管理策略研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.3 研究现状总结 | 第18页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第18-19页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第20-22页 |
| 第2章 主机触发迁移策略 | 第22-32页 |
| 2.1 主机状态检测 | 第22-27页 |
| 2.1.1 基于滑动窗口的两级状态检测策略 | 第22-24页 |
| 2.1.2 基于霍尔特指数平滑的状态预测模型 | 第24-27页 |
| 2.2 主机迁移触发算法 | 第27-28页 |
| 2.2.1 低负载触发 | 第27-28页 |
| 2.2.2 过载触发 | 第28页 |
| 2.3 算法验证与分析 | 第28-31页 |
| 2.3.1 实验设置 | 第28-30页 |
| 2.3.2 实验结果 | 第30-31页 |
| 2.4 小结 | 第31-32页 |
| 第3章 虚拟机选择策略 | 第32-40页 |
| 3.1 虚拟机选择 | 第32-34页 |
| 3.1.1 虚拟机迁移收益 | 第32-33页 |
| 3.1.2 虚拟机迁移代价 | 第33-34页 |
| 3.1.3 虚拟机资源竞争 | 第34页 |
| 3.2 虚拟机选择算法 | 第34-36页 |
| 3.3 算法验证与分析 | 第36-39页 |
| 3.4 小结 | 第39-40页 |
| 第4章 虚拟机动态放置策略 | 第40-54页 |
| 4.1 虚拟机动态放置 | 第40-45页 |
| 4.1.1 SLA度量 | 第41页 |
| 4.1.2 能耗模型 | 第41-42页 |
| 4.1.3 资源使用率 | 第42-43页 |
| 4.1.4 资源平衡度 | 第43页 |
| 4.1.5 虚拟机动态放置问题 | 第43-45页 |
| 4.2 虚拟机动态放置算法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 Top-K选择 | 第46页 |
| 4.2.2 SLA约束 | 第46-47页 |
| 4.2.3 选择策略 | 第47-48页 |
| 4.3 算法验证与分析 | 第48-52页 |
| 4.3.1 K值确定 | 第48-50页 |
| 4.3.2 性能对比 | 第50-52页 |
| 4.4 小结 | 第52-54页 |
| 第5章 虚拟机动态管理系统的设计与实现 | 第54-68页 |
| 5.1 VDMCloud的设计与实现 | 第54-61页 |
| 5.1.1 OpenStack简介 | 第54-56页 |
| 5.1.2 VDMCloud总体设计 | 第56-57页 |
| 5.1.3 VDMCloud具体实现 | 第57-61页 |
| 5.1.3.1 界面展示模块实现 | 第57页 |
| 5.1.3.2 资源监控模块实现 | 第57-58页 |
| 5.1.3.3 触发迁移模块实现 | 第58-59页 |
| 5.1.3.4 虚拟机选择模块实现 | 第59-60页 |
| 5.1.3.5 放置位置选择模块实现 | 第60-61页 |
| 5.1.3.6 迁移控制模块实现 | 第61页 |
| 5.2 VDMCloud的部署与测试 | 第61-67页 |
| 5.2.1 系统部署环境 | 第61-63页 |
| 5.2.2 系统测试 | 第63-67页 |
| 5.3 小结 | 第67-68页 |
| 第6章 结束语 | 第68-72页 |
| 6.1 论文总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间相关研究成果 | 第78页 |
| 一、学术论文 | 第78页 |
| 二、参与项目 | 第78页 |
