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基于KVM集群的负载均衡机制系统的设计与实现

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
符号说明第14-16页
第一章 绪论第16-23页
    1.1 选题背景及意义第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-19页
        1.2.1 云计算技术研究现状第17-18页
        1.2.2 数据中心资源调度研究现状第18-19页
    1.3 本文研究内容以及创新点第19-21页
        1.3.1 研究内容第19-21页
        1.3.2 创新点第21页
    1.4 论文组织结构第21-22页
    1.5 本章小结第22-23页
第二章 虚拟化相关技术介绍第23-29页
    2.1 全虚拟化与半虚拟化第23页
        2.1.1 全虚拟化第23页
        2.1.2 半虚拟化第23页
    2.2 虚拟化平台的选择第23-26页
        2.2.1 VMware vSphere虚拟化平台第23-24页
        2.2.2 Xen虚拟化平台第24-25页
        2.2.3 KVM虚拟化平台第25-26页
    2.3 KVM虚拟化技术第26-27页
        2.3.1 KVM虚拟化模型第26页
        2.3.2 QEMU-KVM模块第26-27页
        2.3.3 Libvirt开发框架第27页
    2.4 CloudSim仿真平台介绍第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 基于虚拟机动态迁移策略的算法实现第29-38页
    3.1 虚拟机迁移策略的模型框架第29-30页
    3.2 基于虚拟机迁移策略的负载均衡算法实现第30-35页
        3.2.1 负载均衡算法的选择第30-31页
        3.2.2 影响负载的四大因素第31页
        3.2.3 算法描述第31-34页
        3.2.4 算法流程第34-35页
    3.3 触发迁移时机的选择第35-36页
    3.4 待迁移虚拟机选择策略第36页
    3.5 可迁移服务器选择策略第36-37页
    3.6 本章小结第37-38页
第四章 基于蚁群与模拟退火优化算法的虚拟机调度方法第38-50页
    4.1 基本蚁群算法第38-40页
        4.1.1 算法简介第38页
        4.1.2 基本原理第38-40页
    4.2 基本模拟退火算法第40-43页
        4.2.1 算法简介第40-41页
        4.2.2 基本原理第41-42页
        4.2.3 算法流程第42-43页
    4.3 基于蚁群与模拟退火优化算法的虚拟机迁移策略第43-47页
        4.3.1 初始化参数第43-45页
        4.3.2 算法描述第45-46页
        4.3.3 更新信息素第46页
        4.3.4 模拟退火算法局部搜索——Metropolis准则第46-47页
        4.3.5 算法目标函数第47页
    4.4 蚁群与模拟退火优化算法的基本流程第47-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第五章 基于KVM集群的负载均衡机制系统的设计与实现第50-73页
    5.1 云平台架构介绍第50-53页
    5.2 系统整体设计与实现第53-61页
        5.2.1 服务器监控模块的设计第54-58页
        5.2.2 虚拟机监控模块的设计第58-59页
        5.2.3 弹性伸缩模块的设计第59-60页
        5.2.4 弹性调整模块的设计第60-61页
    5.3 KVM集群的负载均衡系统的仿真测试第61-64页
        5.3.1 实验环境第61-62页
        5.3.2 仿真实验参数第62-63页
        5.3.3 仿真实验结果分析第63-64页
    5.4 KVM集群的负载均衡系统的运行与测试第64-72页
        5.4.1 系统运行第64-68页
        5.4.2 系统测试第68-72页
    5.5 本章小结第72-73页
第六章 总结与展望第73-75页
    6.1 总结第73-74页
    6.2 展望第74-75页
参考文献第75-81页
致谢第81-82页
攻读硕士期间的研究成果和参加的项目第82-83页
学位论文评阅及答辩情况表第83页

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