| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 学术研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 商业技术 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文的主要内容 | 第14页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第14页 |
| 1.3.3 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 Web应用性能测试 | 第16-26页 |
| 2.1 Web应用性能测试 | 第16-20页 |
| 2.1.1 性能测试作用 | 第16-17页 |
| 2.1.2 性能测试和调优的关系 | 第17页 |
| 2.1.3 性能测试类别 | 第17-18页 |
| 2.1.4 性能测试指标 | 第18-19页 |
| 2.1.5 性能测试核心活动 | 第19-20页 |
| 2.2 传统性能测试方法 | 第20-25页 |
| 2.2.1 传统负载工具与真实浏览器的比较 | 第21-24页 |
| 2.2.2 传统负载工具的局限性 | 第24-25页 |
| 2.2.3 性能测试面临的挑战 | 第25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于云的性能测试框架设计 | 第26-40页 |
| 3.1 云计算概述 | 第26-30页 |
| 3.1.1 云计算的关键特征 | 第26-27页 |
| 3.1.2 云计算的服务模式 | 第27-28页 |
| 3.1.3 云计算的部署模式 | 第28页 |
| 3.1.4 云测试 | 第28-30页 |
| 3.2 设计云性能测试框架 | 第30-32页 |
| 3.2.1 框架支持的特性 | 第31-32页 |
| 3.3 云性能测试框架的整体架构 | 第32-36页 |
| 3.3.1 核心功能模块 | 第33-35页 |
| 3.3.2 核心测试引擎 | 第35页 |
| 3.3.3 排队引擎 | 第35页 |
| 3.3.4 工作流引擎 | 第35页 |
| 3.3.5 策略引擎 | 第35-36页 |
| 3.3.6 监控系统 | 第36页 |
| 3.4 功能组件之间的交互 | 第36-37页 |
| 3.5 利用框架完成性能测试的事件流 | 第37-38页 |
| 3.6 云设施与性能测试平台的集成 | 第38-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 构建适合云环境的Web性能测试负载模型 | 第40-53页 |
| 4.1 适合云环境的Web性能测试负载模型 | 第40-43页 |
| 4.1.1 云负载模型需要满足的条件 | 第40-42页 |
| 4.1.2 构建云负载模型 | 第42-43页 |
| 4.2 负载场景的选取方法 | 第43-44页 |
| 4.3 用户行为模型的表示 | 第44-45页 |
| 4.4 用户行为模型建立过程 | 第45-52页 |
| 4.4.1 日志解析 | 第45-46页 |
| 4.4.2 会话切分 | 第46-47页 |
| 4.4.3 建立请求树 | 第47-48页 |
| 4.4.4 用户分类 | 第48-50页 |
| 4.4.5 移除低频率会话 | 第50-51页 |
| 4.4.6 建立用户行为模型 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 Web性能测试负载模型的实现与分析 | 第53-65页 |
| 5.1 C/S架构负载工具的实现 | 第53-58页 |
| 5.1.1 BrowserLoadingMaster | 第54-56页 |
| 5.1.2 BrowserLoadingWorker | 第56-57页 |
| 5.1.3 数据集格式 | 第57-58页 |
| 5.2 用户行为建模方法的实现 | 第58页 |
| 5.3 实例分析 | 第58-64页 |
| 5.3.1 实验环境 | 第58-59页 |
| 5.3.2 云平台配置 | 第59-60页 |
| 5.3.3 实验采用策略 | 第60页 |
| 5.3.4 生成日志文件 | 第60-62页 |
| 5.3.5 重建用户行为模型 | 第62-63页 |
| 5.3.6 实验结论 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文总结 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 硕士期间研究成果 | 第71页 |