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| 內容簡介： |
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本书围绕数据中心IT基础资源优化调度管理关键问题，介绍了云计算的发展背景和挑战性问题、主要服务提供商的数据中心解决方案和国内外研究现状，对资源优化调度管理领域内的主要挑战性问题进行了深入分析和探索，特别是实时负载均衡调度、能耗敏感调度、计算资源最大化利润调度、云工作流和数据中心模拟系统设计应用等关键内容，希望为读者深入了解相关知识和有兴趣的研究人员提供一些借鉴。
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| 關於作者： |
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田文洪, 电子科技大学计算机学院副教授，研究方向主要集中在云计算网络动态设计和资源管理调度、物联网管理系统等领域，擅长以简洁创新的方式解决复杂网络问题，特别是在云计算、高性能资源调度管理、绿色节能调度方面他积累了丰富的经验，具有很深的造诣, 基本达到国际先进水平。
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| 目錄：
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第1章 云计算概述
1.1 云计算发展背景
1.2 云计算是集大成者
1.2.1 并行计算
1.2.2 网格计算
1.2.3 效用计算
1.2.4 普适计算
1.2.5 SaaS
1.2.6 虚拟化技术
1.3 云计算的驱动因素
1.3.1 云计算发展现状和趋势
1.3.2 云计算应用初步分类
1.4 云计算产业链中的不同角色
1.5 云计算的主要特征和技术挑战
1.5.1 云计算的主要特征
1.5.2 挑战性问题
1.6 小结
思考题
参考文献
第2章 数据中心
2.1 数据中心概述
2.1.1 数据中心简介
2.1.2 数据中心的需求和挑战
2.2 云计算数据中心资源调度需求分析
2.2.1 技术需求
2.2.2 技术目标
2.3 云计算数据中心资源调度研究进展
2.4 云计算数据中心资源调度方案分析
2.4.1 Google解决方案
2.4.2 Amazon解决方案
2.4.3 IBM解决方案
2.4.4 HP解决方案
2.4.5 VMware解决方案
2.4.6 其他厂家解决方案
2.5 云计算数据中心资源调度标准进展
2.6 云资源管理调度关键技术及研究热点
2.7 小结
思考题
参考文献
第3章 大数据处理
3.1 大数据的发展背景及定义
3.2 大数据问题
3.2.1 速度方面的问题
3.2.2 种类及架构问题
3.2.3 体量及灵活性问题
3.2.4 成本问题
3.2.5 价值挖掘问题
3.2.6 存储及安全问题
3.2.7 互联互通与数据共享问题
3.3 大数据与云计算的辩证关系
3.4 大数据技术
3.4.1 基础架构支持
3.4.2 数据采集
3.4.3 数据存储
3.4.4 数据计算
3.4.5 数据展现与交互
3.5 小结
思考题
参考文献
第4章 云资源监控管理
4.1 云数据中心监控系统概述
4.1.1 研究背景
4.1.2 云数据中心资源监控的方式
4.1.3 虚拟机监控简介
4.2 云数据中心监控系统的相关研究
4.2.1 云数据中心监控系统的功能需求分析
4.2.2 实现云监控系统的关键技术
4.3 云数据中心计算资源监控系统的设计与实现
4.3.1 云数据中心计算资源监控系统的设计
4.3.2 云数据中心计算资源监控系统的实现
4.4 云数据中心监控系统数据分析
4.4.1 用户请求展示
4.4.2 用排队论分析用户请求
4.4.3 云数据中心的功耗计算
4.5 云资源监控系统的性能分析与评价
4.6 小结
思考题
参考文献
第5章 实时负载均衡调度
5.1 引言
5.2 相关工作
5.2.1 示例说明
5.2.2 问题描述和模型建立
5.2.3 负载均衡调度算法的度量指标
5.3 OLRSA算法
5.4 算法性能比较
5.4.1 模拟设置
5.4.2 模拟仿真的结果和分析
5.5 小结
思考题
参考文献
第6章 计算资源节能调度概述
6.1 数据中心节能研究背景
6.1.1 国内外研究背景介绍
6.1.2 国内外主要参考文献
6.2 数据中心能耗模型
6.2.1 数据中心调度系统
6.2.2 数据中心能耗评估
6.2.3 服务器能耗模型
6.3 节能问题描述与建模
6.3.1 前置条件
6.3.2 主要节能调度算法分类
6.4 离线调度算法
6.4.1 同构且请求容量为单位容量
6.4.2 同构且请求容量为任意容量
6.5 在线调度算法
6.6 随机调度算法
6.6.1 MM1排队模型
6.6.2 MMk排队模型
6.7 节能调度算法评估
6.7.1 理论分析证明
6.7.2 模拟对比分析
6.8 小结
思考题
参考文献
第7章 离线和在线节能调度算法
7.1 离线节能调度算法
7.1.1 MFFDE算法分析
7.1.2 MFFDE算法的近似度证明
7.2 在线节能调度算法
7.2.1 BFF算法分析与近似度证明
7.2.2 BFF算法性能评估
7.3 MinTBT问题及节能调度算法在数据中心节能中的应用
7.4 小结
思考题
参考文献
第8章 Hadoop集群节能调度管理
8.1 Hadoop介绍
8.1.1 Hadoop简介
8.1.2 Hadoop框架
8.1.3 Hadoop运行流程
8.2 新型动态负反馈调度算法
8.2.1 Hadoop集群动态管理设计特点
8.2.2 负载模型设计
8.2.3 DANF算法设计与实现
8.2.4 动态调度模块算法伪代码
8.3 节能调度系统设计
8.3.1 系统总体架构
8.3.2 模块详细设计
8.4 系统测试和分析
8.4.1 测试环境
8.4.2 程序功能性测试
8.4.3 性能测试
8.5 Hadoop其他节能方式
8.6 小结
思考题
参考文献
第9章 计算资源的利润最大化问题
9.1 计算资源作为服务的利润最大化
9.1.1 云计算与数据中心
9.1.2 数据中心的发展
9.2 传统的最大化利润解决方法
9.2.1 经典的0-1背包问题
9.2.2 动态规划法
9.2.3 贪婪算法
9.2.4 回溯法
9.3 区间调度问题介绍
9.4 带权区间调度
9.4.1 传统的带权区间调度问题
9.4.2 WIS中的可相互兼容区间
9.4.3 带权区间调度问题
9.5 考虑容量共享的带权区间调度
9.5.1 考虑容量共享的带权区间调度问题
9.5.2 WISWCS问题中可相互共享兼容的区间
9.5.3 WISWCS问题中的容量分割
9.5.4 WISWCS问题中的权值与容量成比例
9.5.5 最大化利润的公式
9.5.6 一种考虑容量共享的准确调度算法
9.5.7 用SAWIS算法找出最佳子集
9.6 可共享容量调度问题的应用
9.6.1 云计算中的虚拟机调度
9.6.2 通信链路共享
9.6.3 性能评估
9.7 相关工作
9.8 小结
思考题
参考文献
第10章 云工作流应用
10.1 科学计算云平台研究背景
10.2 工作流和云平台集成的相关研究工作
10.3 科学计算云平台的结构化方案
10.3.1 需求
10.3.2 架构
10.3.3 集成选项
10.3.4 实现细节
10.4 科学计算云平台集群配置和产品部署
10.4.1 MODIS图片处理工作流
10.4.2 产品部署
10.5 小结
思考题
参考文献
第11章 数据中心调度模拟系统
11.1 引言
11.2 CloudSched的架构和主要特点
11.2.1 数据中心的建模
11.2.2 虚拟机分配的建模
11.2.3 用户请求建模
11.3 不同调度算法的性能度量
11.3.1 多维度负载均衡的度量指标
11.3.2 节能算法的度量指标
11.3.3 最大化资源利用率的度量指标
11.3.4 置信区间的度量
11.4 CloudSched的设计与实现
11.4.1 数据中心的调度过程
11.4.2 调度算法——以LIF算法为例
11.5 性能评估
11.5.1 负载均衡比较
11.5.2 节能效果比较
11.6 小结
参考文献
第12章 总结与展望
12.1 动态多层次分布式资源监控
12.2 动态综合调度策略和算法研发
12.3 多数据中心（多调度域）的调度策略和算法动态可选择
12.4 监控、调度和部署等功能融合
12.5 绿色节能数据中心的综合解决方案
12.6 从基础资源调度拓展到应用任务调度
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