根據(jù)虛擬機(jī)承擔(dān)計(jì)算任務(wù)的大小，在不同物理主機(jī)之間對(duì)虛擬機(jī)進(jìn)行動(dòng)態(tài)遷移和優(yōu)化整合，使那些低負(fù)載物理主機(jī)變成空閑，并進(jìn)一步促使空閑物理主機(jī)處于休眠狀態(tài)，從而起到降低數(shù)據(jù)中心能耗的作用。本書所有研究均以降低云數(shù)據(jù)中心能耗、提高資源利用率和保證云服務(wù)質(zhì)量為優(yōu)化目標(biāo)，從物理主機(jī)過載檢測(cè)、虛擬機(jī)遷移選擇、虛擬機(jī)放置、虛擬機(jī)整合等幾個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)云數(shù)據(jù)中心的虛擬資源優(yōu)化調(diào)度模型和算法進(jìn)行系統(tǒng)研究。全書共包含十一章，分別是：第1章，云數(shù)據(jù)中心的虛擬資源調(diào)度和管理；第2章，基于馬爾可夫決策過程的自適應(yīng)過載閾值選擇；第3章，證據(jù)高效的虛擬機(jī)放置方法；第4章，自適應(yīng)虛擬機(jī)放置的高斯模型和算法；第5章，基于MOEAD-VMP算法的能耗和服務(wù)質(zhì)量感知的虛擬機(jī)放置方法；第6章，任務(wù)驅(qū)動(dòng)的虛擬機(jī)優(yōu)化放置模型和算法。第7章，基于戰(zhàn)略博弈的虛擬機(jī)整合方法；第8章，能耗感知與多資源過載概率約束的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)整合；第9章，能耗和服務(wù)質(zhì)量感知的虛擬機(jī)整合方法；第10章，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的虛擬機(jī)整合方法；第11章，資源高效利用和服務(wù)質(zhì)量感知的虛擬機(jī)整合方法。