| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 云计算研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 虚拟机调度研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容和创新点 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 创新点概述 | 第15页 |
| 1.4 文档结构 | 第15-16页 |
| 第二章 关键技术研究与分析 | 第16-28页 |
| 2.1 云计算系统概述 | 第16-22页 |
| 2.1.1 云计算系统分类 | 第17-18页 |
| 2.1.2 云计算系统分析 | 第18-22页 |
| 2.2 虚拟机调度技术分析 | 第22-26页 |
| 2.2.1 虚拟机调度原理 | 第22-23页 |
| 2.2.2 虚拟机调度算法 | 第23-25页 |
| 2.2.3 现有虚拟机调度策略的不足 | 第25-26页 |
| 2.3 负载预测技术分析 | 第26-27页 |
| 2.3.1 负载变化特点 | 第26页 |
| 2.3.2 负载预测模型 | 第26-27页 |
| 2.3.3 时间序列预测法的不足 | 第27页 |
| 2.4 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 动态调度系统架构设计 | 第28-37页 |
| 3.1 基于负载预测的动态调度系统分析 | 第28-33页 |
| 3.1.1 动态调度功能分析 | 第28-29页 |
| 3.1.2 OpenStack系统架构分析 | 第29-33页 |
| 3.2 基于OpenStack的动态调度系统架构设计 | 第33-36页 |
| 3.2.1 动态调度系统架构设计 | 第33-34页 |
| 3.2.2 动态调度系统流程设计 | 第34-36页 |
| 3.3 小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于时间序列法的负载预测模块设计与实现 | 第37-47页 |
| 4.1 时间序列预测法 | 第37-39页 |
| 4.1.1 时间序列预测原理 | 第37-38页 |
| 4.1.2 ARMA预测模型 | 第38页 |
| 4.1.3 负载预测模型选择 | 第38-39页 |
| 4.2 负载预测算法优化 | 第39-42页 |
| 4.2.1 负载信息采集 | 第39-40页 |
| 4.2.2 ARMA模型定阶 | 第40-41页 |
| 4.2.3 时间序列选择和负载预测 | 第41-42页 |
| 4.3 负载预测模块设计与实现 | 第42-46页 |
| 4.3.1 负载预测功能实现 | 第42-43页 |
| 4.3.2 负载信息采集功能实现 | 第43-46页 |
| 4.4 小结 | 第46-47页 |
| 第五章 虚拟机动态调度算法设计与实现 | 第47-65页 |
| 5.1 动态调度原理 | 第47-50页 |
| 5.1.1 装箱问题与模拟退火算法 | 第47-49页 |
| 5.1.2 动态调度问题描述 | 第49页 |
| 5.1.3 动态调度模型及其优化 | 第49-50页 |
| 5.2 基于模拟退火算法的动态调度算法设计 | 第50-58页 |
| 5.2.1 动态调度算法设计 | 第50-53页 |
| 5.2.2 虚拟机选择算法设计 | 第53-56页 |
| 5.2.3 虚拟机分配算法设计 | 第56-58页 |
| 5.3 动态调度模块实现 | 第58-61页 |
| 5.3.1 动态调度模块架构 | 第58-60页 |
| 5.3.2 动态调度功能流程 | 第60-61页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第61-64页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第61-62页 |
| 5.4.2 结果分析 | 第62-64页 |
| 5.5 小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第65-66页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第72页 |