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面向云環(huán)境數(shù)據(jù)中心的高效資源調(diào)度機(jī)制研究

發(fā)布時間:2016-09-01 10:00

  本文關(guān)鍵詞:面向云環(huán)境數(shù)據(jù)中心的高效資源調(diào)度機(jī)制研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


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面向云環(huán)境數(shù)據(jù)中心的高效資源調(diào)度機(jī)制研究

 

     論文目錄

 

摘要第1-7頁

Abstract第7-10頁

目錄第10-12頁

圖表目錄第12-14頁

第一章 緒論第14-26頁

   ·研究背景及意義第14-20頁

     ·數(shù)據(jù)中心與云計(jì)算第14-17頁

     ·面向云環(huán)境的下一代數(shù)據(jù)中心第17-18頁

     ·面向云環(huán)境數(shù)據(jù)中心面臨的重要問題第18-20頁

   ·主要研究內(nèi)容第20-21頁

   ·論文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新第21-23頁

   ·論文組織結(jié)構(gòu)第23-24頁

 參考文獻(xiàn)第24-26頁

第二章 相關(guān)研究工作第26-42頁

   ·云計(jì)算系統(tǒng)的資源管理現(xiàn)狀第26-30頁

     ·Amazon彈性計(jì)算云第26頁

     ·IBM藍(lán)云第26-27頁

     ·VMWare vSphere第27-28頁

     ·OpenNebula第28-29頁

     ·Mesos第29-30頁

   ·服務(wù)器聚合調(diào)度算法第30-33頁

     ·單維聚合的資源調(diào)度算法第30-31頁

     ·多維約束的聚合調(diào)度算法第31-32頁

     ·多維聯(lián)合的聚合調(diào)度算法第32-33頁

   ·網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度算法第33-35頁

   ·虛擬機(jī)遷移策略第35-38頁

     ·靜態(tài)遷移和熱遷移第36-37頁

     ·面向單一虛擬機(jī)熱遷移的延遲優(yōu)化第37-38頁

     ·面向并發(fā)序列的虛擬機(jī)遷移優(yōu)化第38頁

   ·本章小結(jié)第38頁

 參考文獻(xiàn)第38-42頁

第三章 基于多維協(xié)同聚合的虛擬機(jī)調(diào)度機(jī)制第42-66頁

   ·研究背景及動機(jī)第42-44頁

   ·多維資源聚合數(shù)學(xué)模型第44-46頁

   ·基于多維協(xié)同聚合的調(diào)度算法第46-56頁

     ·分組基因編碼及評估第47-49頁

     ·基于模糊邏輯的多維協(xié)同適應(yīng)度函數(shù)第49-51頁

     ·選擇算子機(jī)理第51-52頁

     ·交叉算子機(jī)理第52-55頁

     ·變異算子機(jī)理第55-56頁

     ·MCCA調(diào)度算法整體流程第56頁

   ·實(shí)驗(yàn)與分析第56-62頁

     ·實(shí)驗(yàn)環(huán)境與設(shè)置第56-60頁

     ·實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析第60-62頁

   ·本章小結(jié)第62-63頁

 參考文獻(xiàn)第63-66頁

第四章 通信關(guān)聯(lián)感知的多層應(yīng)用映射策略第66-88頁

   ·研究背景及動機(jī)第66-69頁

   ·問題描述和建模第69-73頁

     ·通信關(guān)聯(lián)感知的多層應(yīng)用映射模型描述第69-72頁

     ·C2VMPP模型的強(qiáng)NP-hard證明第72-73頁

   ·通信關(guān)聯(lián)感知的雙階段優(yōu)化映射算法第73-78頁

     ·算法總體設(shè)計(jì)第73-75頁

     ·第一階段:初始可行解的生成第75-76頁

     ·第二階段:局部優(yōu)化調(diào)整算子第76-78頁

   ·實(shí)驗(yàn)與分析第78-85頁

     ·實(shí)驗(yàn)環(huán)境與設(shè)置第78-80頁

     ·實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析第80-85頁

   ·本章小結(jié)第85頁

 參考文獻(xiàn)第85-88頁

第五章 面向并發(fā)序列的虛擬機(jī)遷移機(jī)制第88-108頁

   ·研究背景及動機(jī)第88-90頁

   ·問題描述和建模第90-95頁

     ·單虛擬機(jī)的pre-copy模型描述第90-94頁

     ·面向虛擬機(jī)并發(fā)遷移操作的系統(tǒng)模型描述第94-95頁

   ·面向并發(fā)序列的虛擬機(jī)遷移調(diào)度算法第95-100頁

     ·算法基本思想第95-96頁

     ·面向并發(fā)序列的虛擬機(jī)自適應(yīng)遷移調(diào)度算法第96-100頁

   ·實(shí)驗(yàn)與分析第100-106頁

     ·實(shí)驗(yàn)環(huán)境與設(shè)置第100頁

     ·實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析第100-106頁

   ·本章小結(jié)第106頁

 參考文獻(xiàn)第106-108頁

第六章 總結(jié)與展望第108-112頁

   ·本文工作總結(jié)第108-109頁

   ·研究展望第109-112頁

縮略語第112-114頁

致謝第114-116頁

攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)著作第116-118頁

攻讀學(xué)位期間參與科研工作第118頁


 

論文編號BS1689979,這篇論文共118頁
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本文編號:107469

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