| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 绿色节能的动态虚拟机均衡问题 | 第11-14页 |
| 1.3 研究问题和目标 | 第14-15页 |
| 1.4 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.5 主要内容与创新点 | 第16-17页 |
| 1.6 论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 节能高效技术的分类和研究 | 第18-51页 |
| 2.1 引言 | 第18-20页 |
| 2.2 功率和能源模型 | 第20-25页 |
| 2.2.1 静态和动态功耗 | 第21-22页 |
| 2.2.2 功耗来源 | 第22-23页 |
| 2.2.3 功耗建模 | 第23-25页 |
| 2.3 高功率和能源消耗问题 | 第25-29页 |
| 2.3.1 高功耗 | 第26-28页 |
| 2.3.2 高能耗 | 第28-29页 |
| 2.4 节能计算系统技术现状 | 第29-49页 |
| 2.4.1 操作系统级 | 第30-35页 |
| 2.4.2 虚拟化级 | 第35-39页 |
| 2.4.3 数据中心级 | 第39-49页 |
| 2.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第三章 动态虚拟机均衡的启发式算法 | 第51-77页 |
| 3.1 引言 | 第51-53页 |
| 3.2 相关研究 | 第53-55页 |
| 3.3 系统模型及性能评价指标 | 第55-59页 |
| 3.3.1 虚拟机均衡模型 | 第55-57页 |
| 3.3.2 主机功耗模型 | 第57-58页 |
| 3.3.3 服务等级协议标准 | 第58-59页 |
| 3.4 动态虚拟机均衡启发式算法 | 第59-69页 |
| 3.4.1 主机过载检测 | 第60-64页 |
| 3.4.2 虚拟机迁移选择 | 第64-67页 |
| 3.4.3 主机欠载检测 | 第67页 |
| 3.4.4 虚拟机安置 | 第67-69页 |
| 3.5 实验分析 | 第69-76页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第69-70页 |
| 3.5.2 算法评价指标 | 第70-71页 |
| 3.5.3 实验数据来源 | 第71页 |
| 3.5.4 实验结果分析 | 第71-76页 |
| 3.6 本章小结 | 第76-77页 |
| 第四章 基于相空间重构和数据组合处理方法的负载预测 | 第77-92页 |
| 4.1 引言 | 第77-78页 |
| 4.2 相关研究 | 第78-79页 |
| 4.3 整体算法架构 | 第79-84页 |
| 4.3.1 时间序列相空间重构 | 第80-82页 |
| 4.3.2 数据组合处理进化方法 | 第82-84页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第84-90页 |
| 4.4.1 实验数据与参数 | 第84-85页 |
| 4.4.2 平均负载预测 | 第85-87页 |
| 4.4.3 精确负载预测 | 第87-90页 |
| 4.5 本章小结 | 第90-92页 |
| 第五章 基于无监督学习方法的主机负载预测 | 第92-105页 |
| 5.1 引言 | 第92-93页 |
| 5.2 相关研究 | 第93页 |
| 5.3 问题定义 | 第93-96页 |
| 5.4 无监督学习算法 | 第96-100页 |
| 5.4.1 Autoencoder网络 | 第96-99页 |
| 5.4.2 Softmax分类器 | 第99-100页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第100-104页 |
| 5.5.1 实验数据与参数 | 第100-102页 |
| 5.5.2 实验结果 | 第102-104页 |
| 5.6 本章小结 | 第104-105页 |
| 第六章 总结和展望 | 第105-109页 |
| 6.1 总结 | 第105-107页 |
| 6.2 未来工作及展望 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-119页 |
| 简历与科研成果 | 第119-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |