| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 前言 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究内容与意义 | 第11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 相关调度模型介绍 | 第12-33页 |
| ·IaaS平台调度模型 | 第12-14页 |
| ·队列调度模型 | 第14-30页 |
| ·排队系统概述 | 第14-15页 |
| ·排队系统的特性符号 | 第15-18页 |
| ·Poisson排队模型 | 第18-20页 |
| ·单服务窗Poisson排队模型 | 第20-23页 |
| ·多服务窗Poisson排队模型 | 第23-26页 |
| ·非马尔可夫排队模型 | 第26-28页 |
| ·具有优先级的队列 | 第28-29页 |
| ·排队系统优化 | 第29-30页 |
| ·虚拟机调度模型 | 第30-32页 |
| ·虚拟机调度算法的目标 | 第30-31页 |
| ·传统的虚拟机调度模型 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 云虚拟机调度算法的设计 | 第33-47页 |
| ·云虚拟机调度的设计背景 | 第33页 |
| ·QRM框架 | 第33-35页 |
| ·调度策略描述 | 第34页 |
| ·虚拟机调度处理流程 | 第34-35页 |
| ·确定队列调度模型 | 第35-38页 |
| ·云计算虚拟机调度时用户请求的排队模型分析 | 第35-36页 |
| ·确定排队模型和参数定义 | 第36-37页 |
| ·确定处理规则 | 第37-38页 |
| ·云虚拟机调度模型确定 | 第38-44页 |
| ·启发式算法分析 | 第38-39页 |
| ·蚁群算法的原理 | 第39-41页 |
| ·蚁群算法模型 | 第41-42页 |
| ·虚拟机调度算法中信息素的定义 | 第42-44页 |
| ·定义任务的执行时间 | 第44页 |
| ·算法描述 | 第44页 |
| ·服务器监控模型 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于QRM调度算法的云系统实现 | 第47-62页 |
| ·系统技术背景 | 第47-51页 |
| ·开发工具Eclipse | 第47页 |
| ·Oracle数据库 | 第47-48页 |
| ·Struts+Spring+Hibernate整合框架 | 第48-50页 |
| ·JavaWeb项目部署 | 第50页 |
| ·JSP和Java Script | 第50-51页 |
| ·EXTJS框架 | 第51页 |
| ·系统设计 | 第51-60页 |
| ·系统需求分析 | 第51-54页 |
| ·系统架构设计 | 第54-57页 |
| ·系统表设计 | 第57-60页 |
| ·系统结果分析 | 第60-61页 |
| ·系统适用性 | 第60页 |
| ·系统开销 | 第60-61页 |
| ·安全性分析 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69页 |