神经仿生负载均衡系统设计与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题背景及研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关概念和技术 | 第16-26页 |
| ·云计算 | 第16-18页 |
| ·云计算定义 | 第16页 |
| ·云计算特点 | 第16-17页 |
| ·云计算的三个服务模式 | 第17-18页 |
| ·神经系统 | 第18-19页 |
| ·集群监控技术 | 第19-21页 |
| ·集群采集技术定义 | 第19页 |
| ·集群监控的系统结构 | 第19-21页 |
| ·资源迁移 | 第21-22页 |
| ·进程迁移 | 第21页 |
| ·虚拟机迁移 | 第21-22页 |
| ·资源迁移的作用 | 第22页 |
| ·负载均衡技术 | 第22-25页 |
| ·负载均衡技术概述 | 第22-23页 |
| ·负载均衡算法分类 | 第23-24页 |
| ·常用的负载调度算法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 负载均衡系统三大问题研究 | 第26-37页 |
| ·负载状况的定义 | 第26-28页 |
| ·如何获取和组织负载信息 | 第28-33页 |
| ·服务资源负载情况的评估元素定义 | 第29-31页 |
| ·负载采集策略的选择 | 第31-32页 |
| ·分层采集系统模型 | 第32-33页 |
| ·负载系统均衡处理 | 第33-36页 |
| ·负载信息加工 | 第33-35页 |
| ·负载系统的均衡策略 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 神经仿生负载均衡系统设计 | 第37-54页 |
| ·当前云平台的负载均衡系统的局限性 | 第37-38页 |
| ·当前云平台负载均衡系统的局限 | 第37-38页 |
| ·负载系统总体架构 | 第38-40页 |
| ·负载系统的详细设计 | 第40-53页 |
| ·负载采集器设计 | 第41-45页 |
| ·服务调度器设计 | 第45-47页 |
| ·资源迁移器设计 | 第47-49页 |
| ·负载均衡器设计 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 神经仿生负载均衡系统实现 | 第54-69页 |
| ·均衡系统总体架构 | 第54-55页 |
| ·负载采集器的实现 | 第55-59页 |
| ·域内负载信息采集 | 第55-56页 |
| ·动态采集间隔策略 | 第56-57页 |
| ·节点负载信息的采集方法 | 第57-59页 |
| ·服务调度器的实现 | 第59-60页 |
| ·服务调度器的服务处理 | 第59页 |
| ·调度器和均衡器之间通信 | 第59-60页 |
| ·资源迁移器的实现 | 第60-62页 |
| ·资源迁移器处理过程 | 第61-62页 |
| ·迁移资源的选择 | 第62页 |
| ·负载均衡器的实现 | 第62-68页 |
| ·负载向量表 | 第63-64页 |
| ·节点负载综合值的算法实现 | 第64-65页 |
| ·域的服务综合值的算法实现 | 第65页 |
| ·自主负载均衡过程 | 第65-67页 |
| ·根据服务请求选取适合的资源节点 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 系统的测试和分析 | 第69-76页 |
| ·测试环境 | 第69-70页 |
| ·与其他云平台负载算法比较 | 第70-73页 |
| ·固定请求数目的测试 | 第70-71页 |
| ·随着服务数目变化的测试 | 第71-72页 |
| ·在不同服务数段失败数情况的测试 | 第72-73页 |
| ·子域间的负载均衡测试 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第七章 结论 | 第76-78页 |
| ·本文的主要贡献 | 第76-77页 |
| ·下一步工作的展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻硕期间的研究成果 | 第82-83页 |
