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云环境下能量高效的任务调度方法研究与应用

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云环境下能量高效的任务调度方法研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-15页
第1章 绪论第15-25页
  1.1 研究背景第15-17页
  1.2 本文的选题依据与意义第17-20页
    1.2.1 研究意义第18-20页
    1.2.2 选题的项目背景第20页
  1.3 本文主要研究内容和创新点第20-24页
    1.3.1 主要研究内容第20-22页
    1.3.2 主要创新点第22-24页
  1.4 本文的组织结构第24-25页
第2章 云环境下能量高效的数据管理技术研究现状分析第25-43页
  2.1 单节点上能量高效的数据管理技术研究现状分析第25-34页
    2.1.1 基于硬件的能量高效的数据管理技术第25-31页
    2.1.2 基于软件的能量高效的数据管理技术第31-34页
  2.2 云环境下能量高效的数据管理技术研究现状分析第34-42页
    2.2.1 数据中心的绿色能源第34-36页
    2.2.2 能量高效的云计算平台第36-37页
    2.2.3 能量高效的虚拟机调度第37-39页
    2.2.4 能量高效的任务调度第39-42页
  2.3 本章小结第42-43页
第3章 单节点上基于多核处理器的代价感知的任务调度第43-68页
  3.1 引言第43-44页
  3.2 问题描述第44-45页
  3.3 基于DVFS的单节点代价感知的任务调度算法第45-57页
    3.3.1 单核处理器第45-47页
    3.3.2 多核处理器第47-57页
  3.4 实验分析第57-67页
    3.4.1 内核为独立控制结构的节点实验第57-61页
    3.4.2 内核为整体控制结构的节点实验第61-64页
    3.4.3 内核为分组控制结构的节点实验第64-67页
  3.5 本章小结第67-68页
第4章 云环境下能量高效的数据密集型任务处理第68-95页
  4.1 引言第68-69页
  4.2 同构集群中能量高效的数据密集型任务处理第69-82页
    4.2.1 问题描述第69-71页
    4.2.2 算法设计第71-77页
    4.2.3 性能分析第77-82页
  4.3 异构集群中能量高效的数据密集型任务处理第82-93页
    4.3.1 问题描述第82页
    4.3.2 算法设计第82-87页
    4.3.3 性能评价第87-93页
  4.4 本章小结第93-95页
第5章 云环境下能量高效的虚拟机调度第95-111页
  5.1 引言第95-96页
  5.2 节点能耗模型和虚拟机任务模型第96-98页
    5.2.1 节点能耗模型第96-97页
    5.2.2 虚拟机任务模型第97-98页
  5.3 云环境下能量高效的虚拟机调度算法第98-105页
    5.3.1 准备工作第98-100页
    5.3.2 算法思想第100-103页
    5.3.3 虚拟机分配第103-104页
    5.3.4 虚拟机处理第104页
    5.3.5 系统重配置第104-105页
  5.4 性能分析第105-110页
    5.4.1 实验设置第105-106页
    5.4.2 实验结果第106-110页
  5.5 本章小结第110-111页
第6章 云环境下能量高效的频繁模式挖掘第111-124页
  6.1 引言第111页
  6.2 HADOOP数据存储第111-113页
  6.3 集中式频繁模式挖掘方法第113-114页
  6.4 云环境下能量高效的频繁模式挖掘系统设计第114-120页
    6.4.1 设计目标第114-115页
    6.4.2 系统设计第115-118页
    6.4.3 系统部署第118-120页
  6.5 实验结果第120-123页
    6.5.1 系统配置第120-121页
    6.5.2 实验结果第121-123页
  6.6 本章小结第123-124页
第7章 总结与展望第124-126页
  7.1 总结第124-125页
  7.2 展望第125-126页
参考文献第126-134页
致谢第134-135页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第135页

本篇论文共135页,点击这进入下载页面
 
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