基于云平台软件自适应部署的架构设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 云计算技术国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 云环境资源管理发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 云平台发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 相关技术与理论 | 第15-24页 |
| 2.1 云计算概述 | 第15-18页 |
| 2.2 云计算框架技术 | 第18-22页 |
| 2.2.1 OpenStack | 第18-19页 |
| 2.2.2 Hadoop | 第19-22页 |
| 2.3 虚拟化技术 | 第22-23页 |
| 2.3.1 虚拟化概述 | 第22页 |
| 2.3.2 虚拟机的部署 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 软件平台自适应架构设计 | 第24-33页 |
| 3.1 软件架构 | 第24-25页 |
| 3.2 软件自适应架构 | 第25-28页 |
| 3.2.1 软件自适应 | 第25-26页 |
| 3.2.2 软件自适应架构 | 第26-28页 |
| 3.3 软件平台自适应架构设计 | 第28-32页 |
| 3.3.1 架构设计目标 | 第28页 |
| 3.3.2 自适应架构设计 | 第28-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于云平台软件自适应部署的架构实现 | 第33-51页 |
| 4.1 感知策略 | 第33-35页 |
| 4.1.1 信息监控 | 第33-34页 |
| 4.1.2 Ganglia | 第34-35页 |
| 4.2 自适应策略 | 第35-42页 |
| 4.2.1 数据收集 | 第36-38页 |
| 4.2.2 基于马尔可夫模型的云资源预测算法 | 第38-42页 |
| 4.3 自适应部署 | 第42-50页 |
| 4.3.1 基于QoS的网络部署策略 | 第42-44页 |
| 4.3.2 基于负载均衡的资源部署策略 | 第44-48页 |
| 4.3.3 虚拟机动态决策分配过程 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 实验分析 | 第51-65页 |
| 5.1 架构的部署与配置 | 第51-58页 |
| 5.1.1 硬件环境 | 第51-52页 |
| 5.1.2 软件环境 | 第52-53页 |
| 5.1.3 平台搭建和软件部署 | 第53-58页 |
| 5.2 测试方案及结果分析 | 第58-64页 |
| 5.2.1 测试方案 | 第58页 |
| 5.2.2 平台测试和结果对比 | 第58-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 工作总结 | 第65-66页 |
| 6.2 工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
