| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 集群管理研究进展 | 第10-14页 |
| 1.2.1 集群概述 | 第10页 |
| 1.2.2 轻量级虚拟化与集群管理 | 第10-11页 |
| 1.2.3 集群管理现状 | 第11-12页 |
| 1.2.4 存在问题 | 第12-14页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第14页 |
| 1.4 研究特色 | 第14页 |
| 1.5 论文主要技术路线 | 第14-17页 |
| 1.6 论文组织 | 第17-18页 |
| 第二章 集群理论与技术架构设计 | 第18-29页 |
| 2.1 Kubernetes | 第18-24页 |
| 2.1.1 架构介绍 | 第18-19页 |
| 2.1.2 集群对象 | 第19-20页 |
| 2.1.3 弹性集群 | 第20-22页 |
| 2.1.4 调度机制 | 第22-24页 |
| 2.2 自动弹性伸缩服务与约束调度相关技术 | 第24-26页 |
| 2.2.1 Docker | 第24页 |
| 2.2.2 Etcd | 第24-25页 |
| 2.2.3 Heapster | 第25页 |
| 2.2.4 InfluxDB | 第25-26页 |
| 2.3 Cellos管理系统架构设计 | 第26-29页 |
| 2.3.1 总体架构设计 | 第26页 |
| 2.3.2 自动弹性伸缩服务架构设计 | 第26-27页 |
| 2.3.3 约束调度架构设计 | 第27-29页 |
| 第三章 自动弹性伸缩服务 | 第29-43页 |
| 3.1 服务的伸缩模式 | 第29-31页 |
| 3.1.1 传统集群服务伸缩模式 | 第29-30页 |
| 3.1.2 自动弹性伸缩模式 | 第30-31页 |
| 3.2 伸缩运算模型 | 第31-36页 |
| 3.2.1 单一指标算法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 多指标预测性扩容算法 | 第33-35页 |
| 3.2.3 伸缩算法 | 第35-36页 |
| 3.3 自动弹性伸缩模块设计 | 第36-42页 |
| 3.3.1 负载监控 | 第36-38页 |
| 3.3.2 伸缩管理 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 约束调度服务 | 第43-62页 |
| 4.1 约束调度的对象与模型 | 第43-44页 |
| 4.1.1 调度对象 | 第43页 |
| 4.1.2 调度模型 | 第43-44页 |
| 4.2 约束关系维度划分 | 第44页 |
| 4.3 约束调度模型 | 第44-53页 |
| 4.3.1 任务机器约束 | 第44-48页 |
| 4.3.2 任务间约束 | 第48-53页 |
| 4.4 约束调度模块设计 | 第53-61页 |
| 4.4.1 作业管理 | 第53-57页 |
| 4.4.2 资源管理 | 第57-58页 |
| 4.4.3 调度管理 | 第58-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 Cellos集群系统性能测试与验证——以WebGIS为例 | 第62-72页 |
| 5.1 实验描述 | 第62-65页 |
| 5.1.1 实验设计 | 第62页 |
| 5.1.2 镜像数据准备 | 第62-63页 |
| 5.1.3 实验集群环境 | 第63页 |
| 5.1.4 应用部署 | 第63-65页 |
| 5.2 自动弹性伸缩的测试与评价 | 第65-69页 |
| 5.3 约束调度测试与评价 | 第69-71页 |
| 5.3.1 任务与机器约束调度 | 第69-70页 |
| 5.3.2 任务间约束调度 | 第70-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论与展望 | 第72-74页 |
| 研究总结 | 第72页 |
| 研究展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 个人简历 | 第79页 |