《云計(jì)算的負(fù)載均衡機(jī)制研究》提出Hadoop的云存儲(chǔ)負(fù)載均衡的優(yōu)化策略、多目標(biāo)優(yōu)化的云存儲(chǔ)負(fù)載均衡模型、基于動(dòng)態(tài)副本的負(fù)載均衡策略、基于虛擬機(jī)遷移的資源調(diào)度負(fù)載均衡策略，以實(shí)現(xiàn)云計(jì)算系統(tǒng)的存儲(chǔ)及資源調(diào)度的負(fù)載均衡。Hadoop的云存儲(chǔ)負(fù)載均衡的優(yōu)化策略對超負(fù)載機(jī)架進(jìn)行優(yōu)先處理；多目標(biāo)優(yōu)化的云存儲(chǔ)負(fù)載均衡模型綜合多種因素計(jì)算負(fù)載進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移；基于動(dòng)態(tài)副本的負(fù)載均衡策略根據(jù)文件訪問熱度決策副本的創(chuàng)建及刪除；基于虛擬機(jī)遷移的資源調(diào)度負(fù)載均衡策略根據(jù)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載進(jìn)行虛擬機(jī)資源的調(diào)度。
《云計(jì)算的負(fù)載均衡機(jī)制研究》可供從事云計(jì)算及相關(guān)領(lǐng)域研究的學(xué)者使用，也可為對負(fù)載均衡相關(guān)研究感興趣的學(xué)者提供幫助。
第1章 緒論
1．1 研究背景和意義
1．2 云計(jì)算及云存儲(chǔ)
1．2．1 云計(jì)算概述
1．2．2 云存儲(chǔ)概述
1．3 研究現(xiàn)狀
1．3．1 云計(jì)算的研究現(xiàn)狀
1．3．2 云存儲(chǔ)的研究現(xiàn)狀
1．3．3 云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)負(fù)載均衡的研究現(xiàn)狀
1．3．4 云資源調(diào)度負(fù)載均衡的研究現(xiàn)狀
1．4 主要研究內(nèi)容
第2章 負(fù)載均衡技術(shù)
2．1 負(fù)載均衡概述
2．2 負(fù)載均衡的意義
2．3 負(fù)載均衡算法的分類
2．3．1 動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡算法和靜態(tài)負(fù)載均衡算法
2．3．2 集中式負(fù)載均衡算法和分布式負(fù)載均衡算法
2．3．3 預(yù)測法和實(shí)測法
2．3．4 接收者和發(fā)送者啟動(dòng)策略
2．3．5 其他分類
2．4 常用的負(fù)載均衡算法
2．4．1 輪詢算法
2．4．2 加權(quán)算法
2．4．3 加權(quán)輪詢均衡算法
2．4．4 最少連接數(shù)與加權(quán)最少連接數(shù)算法
2．4．5 最低缺失算法
2．4．6 最快響應(yīng)算法
2．4．7 隨機(jī)法
2．5 負(fù)載均衡算法的評價(jià)
2．6 負(fù)載的度量
2．7 本章小結(jié)
第3章 云計(jì)算及云存儲(chǔ)
3．1 云計(jì)算
3．1．1 云計(jì)算概述
3．1．2 云計(jì)算的技術(shù)特點(diǎn)
3．1．3 云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)
3．1．4 云計(jì)算的優(yōu)勢及不足
……
第4章 資源調(diào)度負(fù)載均衡策略——基于虛擬機(jī)遷移的第略
第5章 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)負(fù)載均衡策略——基于動(dòng)態(tài)副本技術(shù)
第6章 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)負(fù)載均衡策略——多目標(biāo)優(yōu)化的模型
第7章 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)負(fù)載均衡策略——Hadoop的超負(fù)載機(jī)架優(yōu)化策略
第8章 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)負(fù)載均衡策略——Hadoop的隊(duì)列排序優(yōu)化策略
第9章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
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