| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及选题意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 云计算及负载均衡相关技术 | 第14-30页 |
| 2.1 云计算 | 第14-16页 |
| 2.1.1 云计算概述 | 第14页 |
| 2.1.2 云计算及其服务分类 | 第14-16页 |
| 2.1.3 云计算体系结构 | 第16页 |
| 2.2 虚拟化技术 | 第16-17页 |
| 2.3 负载均衡技术 | 第17-23页 |
| 2.3.1 负载均衡概述 | 第17-18页 |
| 2.3.2 负载均衡算法分类 | 第18-19页 |
| 2.3.3 基本负载均衡算法 | 第19-20页 |
| 2.3.4 基于智能算法的负载均衡 | 第20-23页 |
| 2.4 基于虚拟机分类的负载均衡策略 | 第23-26页 |
| 2.4.1 虚拟机分类负载均衡算法简介 | 第23-24页 |
| 2.4.2 虚拟机分类方法 | 第24-25页 |
| 2.4.3 负载均衡模型 | 第25-26页 |
| 2.5 基于分层的负载均衡策略 | 第26-28页 |
| 2.5.1 分层负载均衡策略介绍 | 第26页 |
| 2.5.2 负载均衡模型 | 第26-28页 |
| 2.5.3 负载均衡策略 | 第28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于虚拟机分类的集中式云计算负载均衡策略 | 第30-42页 |
| 3.1 研究概述 | 第30-31页 |
| 3.2 基于蜂群的负载均衡模型 | 第31-34页 |
| 3.2.1 蜂群采蜜模型 | 第31-33页 |
| 3.2.2 基于蜂群行为的负载均衡模型 | 第33-34页 |
| 3.3 负载均衡算法BHHLB(Bees Hunting Honey Load Balancing) | 第34-38页 |
| 3.3.1 负载状况分类 | 第34-35页 |
| 3.3.2 负载均衡评价模型 | 第35-36页 |
| 3.3.3 任务迁移 | 第36-38页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于分层和动态加权的云计算负载均衡策略 | 第42-58页 |
| 4.1 研究概述 | 第42-43页 |
| 4.2 全局负载均衡模型 | 第43-47页 |
| 4.2.1 分层的资源架构 | 第43-44页 |
| 4.2.2 虚拟机集群间负载均衡模型 | 第44-46页 |
| 4.2.3 通信代价模型 | 第46页 |
| 4.2.4 集群间负载均衡策略 | 第46-47页 |
| 4.3 局部负载均衡模型 | 第47-53页 |
| 4.3.1 虚拟机集群内部的资源架构 | 第47-49页 |
| 4.3.2 集群内的负载均衡模型 | 第49-52页 |
| 4.3.3 集群内各虚拟机之间的负载均衡策略 | 第52-53页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 主要结论与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 主要结论 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64页 |