面向云数据中心节能的虚拟机迁移算法研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·云计算的发展现状 | 第8-10页 |
| ·数据中心的节能研究 | 第10-12页 |
| ·论文研究的目的及意义 | 第12页 |
| ·论文的工作及组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 云数据中心与虚拟机迁移算法概述 | 第14-33页 |
| ·云数据中心相关内容简介 | 第14-21页 |
| ·云计算 | 第14-15页 |
| ·云服务 | 第15-16页 |
| ·云数据中心的特点 | 第16-17页 |
| ·云数据中心的相关技术 | 第17-19页 |
| ·虚拟化技术 | 第19-21页 |
| ·云数据中心的节能算法 | 第21-26页 |
| ·基于 DVFS 的节能算法 | 第22页 |
| ·基于虚拟化的节能算法 | 第22-24页 |
| ·基于主机关闭/开启的节能算法 | 第24-25页 |
| ·其他节能算法 | 第25-26页 |
| ·虚拟机迁移算法介绍 | 第26-32页 |
| ·虚拟机迁移概念 | 第26-27页 |
| ·虚拟机迁移的分类和原理 | 第27-30页 |
| ·虚拟机迁移算法 | 第30页 |
| ·单阈值虚拟机迁移算法(ST) | 第30-31页 |
| ·双阈值虚拟机迁移算法(DT) | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 云数据中心的能耗分析与建模 | 第33-43页 |
| ·云数据中心的能耗分析 | 第33-35页 |
| ·能耗管理 | 第33-34页 |
| ·能耗测量 | 第34页 |
| ·能耗模型精度 | 第34-35页 |
| ·虚拟机能耗监测方法 | 第35-36页 |
| ·虚拟机能耗模型 | 第36-40页 |
| ·CPU 能耗模型 | 第36-37页 |
| ·内存能耗模型 | 第37-38页 |
| ·磁盘能耗模型 | 第38-40页 |
| ·虚拟机迁移能耗建模 | 第40-41页 |
| ·虚拟机迁移的能耗分析 | 第40-41页 |
| ·虚拟机迁移的能耗评估模型 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于遗传算法的虚拟机迁移算法设计 | 第43-56页 |
| ·遗传算法 | 第43-45页 |
| ·问题描述 | 第45-46页 |
| ·虚拟机最少个数选择算法 | 第46-47页 |
| ·基于遗传算法的虚拟机迁移算法设计目标 | 第47-48页 |
| ·基于遗传算法的虚拟机迁移算法设计实现 | 第48-52页 |
| ·染色体编码和解码 | 第48-49页 |
| ·目标函数及其改进 | 第49-50页 |
| ·个体选择 | 第50-51页 |
| ·交叉和变异操作 | 第51-52页 |
| ·基于遗传算法的虚拟机迁移算法的特点和意义 | 第52页 |
| ·混合 BFD 遗传算法的虚拟机迁移算法 | 第52-54页 |
| ·算法比较与分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 仿真实验及结果分析 | 第56-67页 |
| ·仿真实验的实现 | 第56-63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-65页 |
| ·能耗测量与评价 | 第65-67页 |
| 第6章 总结和展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第75页 |
