云計(jì)算資源管理與調(diào)度優(yōu)化方法

第1章 緒論
1．1 云計(jì)算的發(fā)展歷程
1．2 云計(jì)算學(xué)術(shù)界
1．3 云計(jì)算的基本概念、研究進(jìn)展和關(guān)鍵問題
1．4 本書內(nèi)容及安排
第2章 云計(jì)算環(huán)境下資源部署與任務(wù)調(diào)度基礎(chǔ)
2．1 云計(jì)算資源管理概述
2．2 云計(jì)算系統(tǒng)架構(gòu)
2．3 云計(jì)算環(huán)境下資源管理與任務(wù)調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)
2．4 小結(jié)
第3章 基于關(guān)聯(lián)量的數(shù)據(jù)部署與任務(wù)調(diào)度方法
3．1 引言
3．2 相關(guān)工作
3．3 云計(jì)算環(huán)境下數(shù)據(jù)部署與任務(wù)調(diào)度分析
3．4 基于關(guān)聯(lián)量和鍵能算法的數(shù)據(jù)聚類方法
3．5 基于關(guān)聯(lián)量鍵能聚類算法的數(shù)據(jù)部署與任務(wù)調(diào)度
3．6 仿真實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果分析
3．7 小結(jié)
第4章 基于粒子群算法的任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法
4．1 引言
4．2 相關(guān)工作
4．3 任務(wù)調(diào)度問題及優(yōu)化模型
4．4 基于粒子群算法的任務(wù)調(diào)度方法
4．5 任務(wù)調(diào)度的混合粒子群算法
4．6 小結(jié)
第5章 云計(jì)算環(huán)境下能耗性能感知的優(yōu)化方法
5．1 引言
5．2 相關(guān)工作
5．3 能耗模型研究
5．4 資源管理體系結(jié)構(gòu)與虛擬遷移模型
5．5 能耗和性能感知的虛擬機(jī)調(diào)整方法
5．6 能耗性能評估
5．7 小結(jié)
第6章 基于排隊(duì)論的性能指標(biāo)動態(tài)優(yōu)化方法
6．1 引言
6．2 相關(guān)工作
6．3 多到達(dá)兩服務(wù)窗口能力不等排隊(duì)論模型分析
6．4 數(shù)值驗(yàn)證
6．5 多到達(dá)多服務(wù)排隊(duì)模型優(yōu)化
6．6 小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
7．1 總結(jié)
7．2 展望
附錄 部分資源調(diào)度算法源程序
參考文獻(xiàn)