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面向云环境数据中心的高效资源调度机制研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-7页 | | Abstract | 第7-10页 | | 目录 | 第10-12页 | | 图表目录 | 第12-14页 | | 第一章 绪论 | 第14-26页 | | ·研究背景及意义 | 第14-20页 | | ·数据中心与云计算 | 第14-17页 | | ·面向云环境的下一代数据中心 | 第17-18页 | | ·面向云环境数据中心面临的重要问题 | 第18-20页 | | ·主要研究内容 | 第20-21页 | | ·论文的主要贡献和创新 | 第21-23页 | | ·论文组织结构 | 第23-24页 | | 参考文献 | 第24-26页 | | 第二章 相关研究工作 | 第26-42页 | | ·云计算系统的资源管理现状 | 第26-30页 | | ·Amazon弹性计算云 | 第26页 | | ·IBM蓝云 | 第26-27页 | | ·VMWare vSphere | 第27-28页 | | ·OpenNebula | 第28-29页 | | ·Mesos | 第29-30页 | | ·服务器聚合调度算法 | 第30-33页 | | ·单维聚合的资源调度算法 | 第30-31页 | | ·多维约束的聚合调度算法 | 第31-32页 | | ·多维联合的聚合调度算法 | 第32-33页 | | ·网络资源调度算法 | 第33-35页 | | ·虚拟机迁移策略 | 第35-38页 | | ·静态迁移和热迁移 | 第36-37页 | | ·面向单一虚拟机热迁移的延迟优化 | 第37-38页 | | ·面向并发序列的虚拟机迁移优化 | 第38页 | | ·本章小结 | 第38页 | | 参考文献 | 第38-42页 | | 第三章 基于多维协同聚合的虚拟机调度机制 | 第42-66页 | | ·研究背景及动机 | 第42-44页 | | ·多维资源聚合数学模型 | 第44-46页 | | ·基于多维协同聚合的调度算法 | 第46-56页 | | ·分组基因编码及评估 | 第47-49页 | | ·基于模糊逻辑的多维协同适应度函数 | 第49-51页 | | ·选择算子机理 | 第51-52页 | | ·交叉算子机理 | 第52-55页 | | ·变异算子机理 | 第55-56页 | | ·MCCA调度算法整体流程 | 第56页 | | ·实验与分析 | 第56-62页 | | ·实验环境与设置 | 第56-60页 | | ·实验结果分析 | 第60-62页 | | ·本章小结 | 第62-63页 | | 参考文献 | 第63-66页 | | 第四章 通信关联感知的多层应用映射策略 | 第66-88页 | | ·研究背景及动机 | 第66-69页 | | ·问题描述和建模 | 第69-73页 | | ·通信关联感知的多层应用映射模型描述 | 第69-72页 | | ·C2VMPP模型的强NP-hard证明 | 第72-73页 | | ·通信关联感知的双阶段优化映射算法 | 第73-78页 | | ·算法总体设计 | 第73-75页 | | ·第一阶段：初始可行解的生成 | 第75-76页 | | ·第二阶段：局部优化调整算子 | 第76-78页 | | ·实验与分析 | 第78-85页 | | ·实验环境与设置 | 第78-80页 | | ·实验结果分析 | 第80-85页 | | ·本章小结 | 第85页 | | 参考文献 | 第85-88页 | | 第五章 面向并发序列的虚拟机迁移机制 | 第88-108页 | | ·研究背景及动机 | 第88-90页 | | ·问题描述和建模 | 第90-95页 | | ·单虚拟机的pre-copy模型描述 | 第90-94页 | | ·面向虚拟机并发迁移操作的系统模型描述 | 第94-95页 | | ·面向并发序列的虚拟机迁移调度算法 | 第95-100页 | | ·算法基本思想 | 第95-96页 | | ·面向并发序列的虚拟机自适应迁移调度算法 | 第96-100页 | | ·实验与分析 | 第100-106页 | | ·实验环境与设置 | 第100页 | | ·实验结果分析 | 第100-106页 | | ·本章小结 | 第106页 | | 参考文献 | 第106-108页 | | 第六章 总结与展望 | 第108-112页 | | ·本文工作总结 | 第108-109页 | | ·研究展望 | 第109-112页 | | 缩略语 | 第112-114页 | | 致谢 | 第114-116页 | | 攻读学位期间发表的学术著作 | 第116-118页 | | 攻读学位期间参与科研工作 | 第118页 |
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论文编号BS1689979，这篇论文共118页
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