负载感知的虚拟机初始化放置和迁移时机判决机制的研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 虚拟机初始化放置策略研究 | 第14-15页 |
| 1.2.2 虚拟机动态管理方法研究 | 第15-16页 |
| 1.3 当前研究中存在的问题 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第17页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第17-20页 |
| 2 相关理论和基础 | 第20-36页 |
| 2.1 计算的概述 | 第20-25页 |
| 2.1.1 云计算简介 | 第20-21页 |
| 2.1.2 云计算的分类 | 第21-22页 |
| 2.1.3 云计算的体系结构 | 第22-23页 |
| 2.1.4 云计算的发展现状 | 第23-25页 |
| 2.2 数据中心的概述 | 第25-29页 |
| 2.2.1 数据中心的简介 | 第25-26页 |
| 2.2.2 数据中心的发展过程 | 第26-27页 |
| 2.2.3 数据中心的分类和等级 | 第27-28页 |
| 2.2.4 云数据中心：下一代数据中心 | 第28-29页 |
| 2.3 虚拟化的概述 | 第29-32页 |
| 2.3.1 虚拟化的简介 | 第29-30页 |
| 2.3.2 虚拟化的分类 | 第30-32页 |
| 2.3.3 虚拟化的发展历程 | 第32页 |
| 2.4 Cloudsim云仿真平台 | 第32-35页 |
| 2.4.1 Cloudsim概述 | 第33页 |
| 2.4.2 Cloudsim体系结构 | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 负载类型感知的初始化放置策略 | 第36-54页 |
| 3.1 影响虚拟机初始化放置的因素 | 第36-39页 |
| 3.2 虚拟机初始化放置的装箱问题 | 第39页 |
| 3.3 基于BFD的初始化放置算法设计 | 第39-41页 |
| 3.3.1 算法思想 | 第39页 |
| 3.3.2 问题建模 | 第39-40页 |
| 3.3.3 算法设计 | 第40-41页 |
| 3.4 基于RR的初始化放置算法设计 | 第41-44页 |
| 3.4.1 算法思想 | 第41-42页 |
| 3.4.2 问题建模 | 第42-43页 |
| 3.4.3 算法设计 | 第43-44页 |
| 3.5 负载感知的归并放置算法(WAM)设计 | 第44-47页 |
| 3.5.1 算法思想 | 第44-45页 |
| 3.5.2 问题建模 | 第45页 |
| 3.5.3 算法设计 | 第45-47页 |
| 3.6 实验 | 第47-51页 |
| 3.6.1 实验平台 | 第47-48页 |
| 3.6.2 实验结果与分析 | 第48-51页 |
| 3.7 本章小结 | 第51-54页 |
| 4 基于阈值滑动窗口机制的虚拟机迁移判决算法 | 第54-66页 |
| 4.1 研究现状 | 第54-57页 |
| 4.1.1 基于静态阈值的虚拟机迁移时机 | 第55页 |
| 4.1.2 基于动态阈值的虚拟机迁移时机 | 第55-56页 |
| 4.1.3 基于预测模型的虚拟机迁移时机 | 第56-57页 |
| 4.2 数据中心任务量预测 | 第57页 |
| 4.3 阈值滑动窗口机制 | 第57-61页 |
| 4.3.1 决定虚拟机迁移时机的因素 | 第57-59页 |
| 4.3.2 问题描述 | 第59页 |
| 4.3.3 算法描述 | 第59-61页 |
| 4.4 实验 | 第61-65页 |
| 4.4.1 实验平台 | 第61页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第61-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 5 负载类型感知的虚拟机迁移判决 | 第66-74页 |
| 5.1 研究现状 | 第67页 |
| 5.2 负载类型感知的虚拟机迁移判决机制 | 第67-68页 |
| 5.3 实验 | 第68-72页 |
| 5.3.1 实验平台 | 第68-69页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第69-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 6 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 本文总结 | 第74-75页 |
| 6.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-86页 |
| 学位论文数据集 | 第86页 |
