基于弹性负载的数据实时迁移方法的研究
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文贡献 | 第15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关研究 | 第17-29页 |
| 2.1 云计算环境下的弹性负载均衡 | 第17-18页 |
| 2.2 粒子群优化算法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 粒子群优化算法模型 | 第18-20页 |
| 2.2.2 粒子群优化算法流程 | 第20-21页 |
| 2.2.3 粒子群算法应用 | 第21页 |
| 2.3 并行粒子群优化算法 | 第21-23页 |
| 2.4 流计算 | 第23-26页 |
| 2.5 数据迁移概述 | 第26-28页 |
| 2.5.1 离线数据迁移 | 第26-27页 |
| 2.5.2 在线数据迁移 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于SPSO算法的数据迁移决策 | 第29-41页 |
| 3.1 SPSO算法 | 第29-32页 |
| 3.1.1 并行化设计 | 第29-30页 |
| 3.1.2 算法流程步骤 | 第30-32页 |
| 3.2 基于SPSO的迁移决策 | 第32-37页 |
| 3.2.1 数学模型 | 第33-34页 |
| 3.2.2 迁移决策过程 | 第34-35页 |
| 3.2.3 算法分析 | 第35-37页 |
| 3.3 实验分析 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于SPSO迁移决策的实时迁移方法 | 第41-55页 |
| 4.1 引言 | 第41-43页 |
| 4.1.1 迁移需解决的问题 | 第41-42页 |
| 4.1.2 数据迁移的衡量因素 | 第42页 |
| 4.1.3 弹性负载均衡和实时性分析 | 第42-43页 |
| 4.2 迁移框架 | 第43-45页 |
| 4.3 数据迁移流程分析 | 第45-48页 |
| 4.3.1 确定待迁移数据流程 | 第45-47页 |
| 4.3.2 迁移监控流程 | 第47-48页 |
| 4.4 迁移执行 | 第48-51页 |
| 4.4.1 迁移算法描述 | 第48-50页 |
| 4.4.2 迁移过程中的数据访问 | 第50页 |
| 4.4.3 迁移控制 | 第50-51页 |
| 4.4.4 数据准确性 | 第51页 |
| 4.5 实验分析 | 第51-54页 |
| 4.5.1 实验环境 | 第51-52页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第52-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 | 第63页 |
