1、隨著云計(jì)算的興起，眾多的服務(wù)提供商將主要的精力集中于數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，并且眾多的公司與院校也在紛紛的建立公有云與私有云。數(shù)據(jù)中心的數(shù)目正在高速增長(zhǎng)。隨著這個(gè)趨勢(shì)的出現(xiàn)，一個(gè)重要的問(wèn)題浮現(xiàn)出來(lái)，那便是數(shù)據(jù)中心中服務(wù)器的能耗問(wèn)題。由于資源利用率低，眾多數(shù)據(jù)中心中的服務(wù)器均處于低負(fù)載工作狀態(tài)，造成了資源的閑置。為了更加合理的利用數(shù)據(jù)中心中的硬件資源，眾多學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)中心的調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究，以節(jié)約服務(wù)器集群的能耗，進(jìn)而提高服務(wù)器集群的能效。

2、
　　針對(duì)以上問(wèn)題，本文在了解應(yīng)用比較廣泛的云服務(wù)搭建的平臺(tái)技術(shù)的基礎(chǔ)上，著重對(duì)OpenStack進(jìn)行了深入分析，并且對(duì)數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了較為深入的研究。本文首先對(duì)OpenStack的現(xiàn)有資源分配方式進(jìn)行了分析，對(duì)OpenStack的在線遷移技術(shù)進(jìn)行了深入研究，分析OpenStack下進(jìn)行動(dòng)態(tài)資源調(diào)度的可行性。通過(guò)分析前人提出的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度方法，并且結(jié)合OpenStack技術(shù)的具體特點(diǎn)，提出了OpenStack下進(jìn)行動(dòng)態(tài)資

3、源調(diào)度的方法的具體設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)航空管理系統(tǒng)的負(fù)載信息進(jìn)行分析提取出測(cè)試數(shù)據(jù)，結(jié)合CloudSim對(duì)算法的工作情況進(jìn)行模擬，分析算法的調(diào)度質(zhì)量。
　　本文提出的基于OpenStack的資源調(diào)度方法利用虛擬機(jī)在服務(wù)器之間遷移實(shí)現(xiàn)服務(wù)器硬件資源的重分配，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)資源調(diào)度的目的。算法主要解決了資源調(diào)度過(guò)程中虛擬機(jī)遷移的觸發(fā)時(shí)機(jī)的確定，虛擬機(jī)遷移過(guò)程涉及到的目標(biāo)選取等問(wèn)題。在解決具體過(guò)程中采取閾值結(jié)合預(yù)測(cè)算法的方式實(shí)現(xiàn)延時(shí)觸發(fā)遷移，以解決負(fù)