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设计与性能分析论文

基于QoS与能耗权衡的虚拟资源能效模型与调度算法研究

摘要第3-4页
abstract第4页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-14页
        1.2.1 组件级的节能技术第10-11页
        1.2.2 系统级的节能技术第11-12页
        1.2.3 数据中心级的节能技术第12-14页
        1.2.4 其他方法第14页
    1.3 当前能效管理研究存在的问题第14-15页
    1.4 主要工作第15-16页
    1.5 论文的主要结构第16-17页
第2章 预备知识第17-26页
    2.1 QoS概述第17-19页
        2.1.1 网络QoS第17页
        2.1.2 云服务QoS第17-19页
    2.2 虚拟机调度相关理论第19-20页
        2.2.1 虚拟机初始放置——装箱问题第19页
        2.2.2 虚拟机迁移算法第19-20页
    2.3 虚拟机调度常用算法简介第20-21页
    2.4 粒子群算法简介第21-24页
        2.4.1 粒子群算法基本原理第21页
        2.4.2 标准粒子群算法第21-22页
        2.4.3 二进制离散粒子群算法第22页
        2.4.4 改进的二进制离散粒子群算法第22-24页
    2.5 虚拟机迁移开销第24-25页
    2.6 本章总结第25-26页
第3章 QoS模型和能耗模型第26-32页
    3.1 本章引言第26页
    3.2 能耗模型第26-27页
    3.3 QoS模型和能耗模型结合第27-31页
    3.4 本章小结第31-32页
第4章 虚拟机初始放置算法和迁移算法第32-44页
    4.1 本章引言第32页
    4.2 基于EEQoS模型的虚拟机初始放置算法第32-38页
        4.2.1 相关工作第32-33页
        4.2.2 多资源高能效的虚拟机初始放置问题描述第33-34页
        4.2.3 基于粒子群算法的算子及更新过程第34-36页
        4.2.4 算法流程第36-37页
        4.2.5 算法复杂度第37-38页
    4.3 虚拟机迁移算法第38-43页
        4.3.1 相关工作第38页
        4.3.2 虚拟机迁移下的能效模型第38-39页
        4.3.3 多资源高能效的虚拟机迁移问题描述第39页
        4.3.4 多资源高能效虚拟机迁移整合算法的描述第39页
        4.3.5 多资源双阈值法第39-40页
        4.3.6 基于迁移开销最小策略第40-41页
        4.3.7 算法复杂度第41页
        4.3.8 基于粒子群算法的虚拟机整合算法第41-43页
    4.4 本章小结第43-44页
第5章 结果与分析第44-54页
    5.1 本章引言第44页
    5.2 云计算模型平台CloudSim第44-46页
    5.3 实验说明第46-47页
    5.4 实验结果与分析第47-53页
    5.5 本章小结第53-54页
第6章 总结及未来工作第54-56页
    6.1 全文总结第54-55页
    6.2 未来工作第55-56页
参考文献第56-62页
致谢第62-63页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第63页
云数据中心论文 高能效论文 虚拟机迁移-论文 QoS论文
论文编号BS3163187,这篇论文共63
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