面向虚拟机性能保障的服务组件迁移方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 研究基础 | 第18-24页 |
| 2.1 类比合成预测算法 | 第18-19页 |
| 2.2 泛函网络 | 第19-21页 |
| 2.3 多项式回归分析 | 第21页 |
| 2.4 遗传算法 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 组件迁移触发判断 | 第24-40页 |
| 3.1 组件迁移触发机制 | 第24-25页 |
| 3.2 服务组件并发量预测方法 | 第25-30页 |
| 3.2.1 并发量序列的相似性度量 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于类比合成预测的组件并发量预测方法 | 第27-30页 |
| 3.3 基于并发量的组件资源需求计算模型 | 第30-33页 |
| 3.4 虚拟机资源利用率计算方法 | 第33页 |
| 3.5 触发判断实验 | 第33-39页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第33-34页 |
| 3.5.2 实验结果及分析 | 第34-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 待迁组件选择算法 | 第40-56页 |
| 4.1 候选待迁方案生成算法 | 第41-43页 |
| 4.2 基于关联度值的组件资源与并发量映射模型 | 第43-46页 |
| 4.2.1 组件-资源关联度分析解决思路 | 第43页 |
| 4.2.2 组件-资源关联度的计算 | 第43-45页 |
| 4.2.3 基于多项式回归的映射模型 | 第45-46页 |
| 4.3 主客观结合的候选待迁组件评估 | 第46-51页 |
| 4.3.1 基于AHP的主观性指标权重计算 | 第47-49页 |
| 4.3.2 基于熵权法的客观性指标权重计算 | 第49-51页 |
| 4.3.3 综合评估值计算 | 第51页 |
| 4.4 待迁组件选择实验 | 第51-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 目标虚拟机选择算法 | 第56-70页 |
| 5.1 目标虚拟机选择问题描述 | 第57-58页 |
| 5.2 基于遗传算法的目标虚拟机选择算法 | 第58-63页 |
| 5.3 目标虚拟机选择实验 | 第63-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
