云计算数据中心虚拟机资源分配策略的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·相关研究现状 | 第13-15页 |
| ·以满足应用 SLA 为目标 | 第13-14页 |
| ·以降低功耗为目标 | 第14页 |
| ·以同时满足 SLA 和降低功耗为目标 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文的组织与结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关技术概述 | 第17-28页 |
| ·云计算概述 | 第17-20页 |
| ·云计算的定义 | 第17-18页 |
| ·云计算的分类 | 第18-19页 |
| ·云计算的特点 | 第19-20页 |
| ·数据中心概述 | 第20-22页 |
| ·数据中心的定义 | 第20页 |
| ·传统数据中心所面临的问题 | 第20-21页 |
| ·面向云环境的下一代数据中心 | 第21-22页 |
| ·虚拟化技术概述 | 第22-23页 |
| ·常见的资源管理策略 | 第23-25页 |
| ·效用函数 | 第23-24页 |
| ·博弈论 | 第24页 |
| ·强化学习法 | 第24页 |
| ·启发式学习法 | 第24-25页 |
| ·云计算仿真平台——CloudSim | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于工作负载预测的虚拟机动态管理算法 | 第28-41页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·问题描述及系统架构 | 第28-30页 |
| ·问题描述 | 第28-30页 |
| ·系统架构 | 第30页 |
| ·算法原理及实现 | 第30-35页 |
| ·主机状态检测阶段 | 第31-33页 |
| ·虚拟机选择阶段 | 第33页 |
| ·虚拟机安置阶段 | 第33-34页 |
| ·算法的具体流程 | 第34-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-40页 |
| ·实际负载 | 第36-39页 |
| ·随机负载 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于改进遗传算法的虚拟机放置算法 | 第41-57页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·遗传算法 | 第42-44页 |
| ·遗传算法介绍 | 第42页 |
| ·遗传算法的特点 | 第42-43页 |
| ·遗传算法的执行流程 | 第43-44页 |
| ·问题描述 | 第44-46页 |
| ·改进遗传算法的设计与实现 | 第46-52页 |
| ·编码 | 第46-47页 |
| ·选择操作 | 第47-48页 |
| ·交叉操作 | 第48页 |
| ·变异操作 | 第48-49页 |
| ·适应度函数 | 第49页 |
| ·不可行性解修复机制 | 第49-51页 |
| ·全局整合强化机制 | 第51-52页 |
| ·改进遗传算法整体过程 | 第52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-56页 |
| ·实验参数设置 | 第53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·全文总结 | 第57页 |
| ·进一步研究与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-65页 |
| 详细摘要 | 第65-67页 |
