面向超算云平台的应用干扰分析与预测关键技术
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-14页 |
| 1.3 研究思路及主要工作 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关研究 | 第16-29页 |
| 2.1 超算云平台 | 第16-18页 |
| 2.1.1 云计算 | 第16-17页 |
| 2.1.2 超算云平台 | 第17-18页 |
| 2.2 虚拟化技术 | 第18-23页 |
| 2.2.1 虚拟化技术 | 第18-19页 |
| 2.2.2 云计算与虚拟化 | 第19-20页 |
| 2.2.3 KVM虚拟化技术 | 第20-23页 |
| 2.3 面向云计算QoS保障 | 第23-27页 |
| 2.3.1 面向云计算环境的QoS保障 | 第24-25页 |
| 2.3.2 干扰感知的QoS保障 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 干扰感知的超算云平台系统 | 第29-39页 |
| 3.1 性能干扰的定义 | 第29页 |
| 3.2 干扰感知的超算云平台系统框架 | 第29-33页 |
| 3.3 性能干扰因素分析 | 第33-37页 |
| 3.3.1 性能干扰因素 | 第33-36页 |
| 3.3.2 CPU密集型应用 | 第36-37页 |
| 3.3.3 I/O密集型应用 | 第37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 超算云环境下CPU密集型应用性能干扰预测 | 第39-54页 |
| 4.1 干扰预测需求分析 | 第39-40页 |
| 4.2 性能干扰因素分析 | 第40-42页 |
| 4.3 预测模型 | 第42-49页 |
| 4.3.1 参数选择 | 第42-43页 |
| 4.3.2 参数相关关系 | 第43-48页 |
| 4.3.3 预测模型的确定 | 第48-49页 |
| 4.4 预测模型系数估计 | 第49-52页 |
| 4.4.1 模型系数估计 | 第49-50页 |
| 4.4.2 拟牛顿法 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 干扰预测模型的验证与评估 | 第54-70页 |
| 5.1 实验环境的搭建与测试基准 | 第54-58页 |
| 5.1.1 实验环境的搭建 | 第54-56页 |
| 5.1.2 测试基准 | 第56-58页 |
| 5.2 模型参数评估 | 第58-66页 |
| 5.2.1 CPU密集型负载 | 第59-62页 |
| 5.2.2 混合负载 | 第62-64页 |
| 5.2.3 I/O密集型应用 | 第64-66页 |
| 5.3 模型测试与评估 | 第66-69页 |
| 5.3.1 线性模型与二次模型 | 第67页 |
| 5.3.2 实验结果及评估 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 结束语 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考资料 | 第73-77页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第77页 |
