基于负载均衡的云平台网络I/O瓶颈解决方案研究
| 目录 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| 1.1 本课题研究背景和选题来源 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第7-10页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第10-12页 |
| 第二章 云数据中心虚拟化概述 | 第12-24页 |
| 2.1 数据中心概述 | 第12-13页 |
| 2.2 虚拟化分类及关键技术 | 第13-20页 |
| 2.3 虚拟化业界动态 | 第20-23页 |
| 2.3.1 IBM虚拟化 | 第20-21页 |
| 2.3.2 VMware虚拟化 | 第21-22页 |
| 2.3.3 Microsoft虚拟化 | 第22页 |
| 2.3.4 Xen | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 I/O瓶颈问题分析和解决技术 | 第24-41页 |
| 3.1 问题分析 | 第24-25页 |
| 3.2 基于时间序列的预测技术简介 | 第25-27页 |
| 3.3 常见负载均衡算法简介 | 第27-30页 |
| 3.4 遗传算法简介 | 第30页 |
| 3.5 多目标优化问题简介 | 第30-34页 |
| 3.5.1 多目标优化问题简述和基本概念 | 第30-32页 |
| 3.5.2 多目标优化与遗传算法的结合 | 第32-34页 |
| 3.6 算法总体设计 | 第34-36页 |
| 3.7 算法详细设计 | 第36-41页 |
| 3.7.1 预测输入 | 第36页 |
| 3.7.2 预测方法 | 第36-37页 |
| 3.7.3 触发迁移告警的条件设置 | 第37-38页 |
| 3.7.4 迁移策略 | 第38-41页 |
| 第四章 实验及分析 | 第41-48页 |
| 4.1 实验环境 | 第41-43页 |
| 4.1.1 逻辑架构 | 第41-42页 |
| 4.1.2 负载预测及告警迁移判断 | 第42-43页 |
| 4.1.3 迁移方案确定 | 第43页 |
| 4.2 算法性能测试分析 | 第43-48页 |
| 4.2.1 预测模型测试 | 第43-44页 |
| 4.2.2 迁移策略性能测试 | 第44-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
