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云环境下虚拟机资源调度算法的研究与实现 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | Abstract | 第6-7页 | | 第1章 绪论 | 第11-17页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 | | 1.3 本文主要工作 | 第14-15页 | | 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 | | 第2章 相关技术 | 第17-33页 | | 2.1 云计算技术 | 第17-21页 | | 2.1.1 云计算的概念与特点 | 第17-19页 | | 2.1.2 云计算体系架构 | 第19-20页 | | 2.1.3 云计算分类 | 第20-21页 | | 2.2 虚拟化技术 | 第21-29页 | | 2.2.1 虚拟化的概念 | 第21-22页 | | 2.2.2 虚拟化研究内容 | 第22-26页 | | 2.2.3 虚拟机监视器简介 | 第26-28页 | | 2.2.4 虚拟化开源管理工具概述 | 第28-29页 | | 2.3 虚拟机资源调度技术 | 第29-32页 | | 2.3.1 资源调度模型 | 第30页 | | 2.3.2 资源调度算法 | 第30-32页 | | 2.4 本章小结 | 第32-33页 | | 第3章 基于PC-BC的虚拟机资源调度算法 | 第33-47页 | | 3.1 问题提出 | 第33-34页 | | 3.2 算法基本思想 | 第34页 | | 3.3 算法设计 | 第34-43页 | | 3.3.1 虚拟机新度量 | 第35-39页 | | 3.3.2 作业对资源的衡量 | 第39-41页 | | 3.3.3 作业匹配算法 | 第41-43页 | | 3.4 算法实现 | 第43-46页 | | 3.4.1 算法流程 | 第43页 | | 3.4.2 数据结构与算法描述 | 第43-46页 | | 3.5 本章小结 | 第46-47页 | | 第4章 基于QoS约束的虚拟机资源调度算法 | 第47-59页 | | 4.1 问题提出 | 第47页 | | 4.2 算法基本思想 | 第47-48页 | | 4.3 算法设计 | 第48-53页 | | 4.3.1 信誉度 | 第48-51页 | | 4.3.2 时间隶属度函数 | 第51页 | | 4.3.3 费用效益函数 | 第51-52页 | | 4.3.4 综合效益函数 | 第52-53页 | | 4.4 算法实现 | 第53-56页 | | 4.4.1 算法流程 | 第53-54页 | | 4.4.2 数据结构与算法描述 | 第54-56页 | | 4.5 本章小结 | 第56-59页 | | 第5章 实验与分析 | 第59-77页 | | 5.1 实验环境 | 第59-61页 | | 5.1.1 Cloudsim平台环境配置 | 第59-60页 | | 5.1.2 Cloudsim平台扩展 | 第60-61页 | | 5.1.3 实验方案 | 第61页 | | 5.2 基于PC-BC的虚拟机资源调度算法验证 | 第61-70页 | | 5.2.1 虚拟机最小负载和最大负载 | 第62-63页 | | 5.2.2 服务器上虚拟机数量的确定 | 第63-64页 | | 5.2.3 十字相消法可行性验证 | 第64-65页 | | 5.2.4 算法验证与分析 | 第65-70页 | | 5.3 基于QoS约束的虚拟机资源调度算法验证 | 第70-75页 | | 5.3.1 性能QoS各个变量的确定 | 第70-71页 | | 5.3.2 算法验证与分析 | 第71-75页 | | 5.4 本章小结 | 第75-77页 | | 第6章 总结与展望 | 第77-79页 | | 6.1 内容总结 | 第77页 | | 6.2 未来展望 | 第77-79页 | | 参考文献 | 第79-83页 | | 致谢 | 第83-85页 | | 攻读硕士期间发表的论文和参加的项目 | 第85页 |
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论文编号BS3023516，这篇论文共85页
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