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面向大数据应用的云计算中心性能分析方法

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
第一章 绪论第14-29页
    1.1 研究背景及意义第14-23页
        1.1.1 大数据应用第14-19页
        1.1.2 云计算中心第19-22页
        1.1.3 并行计算模型第22页
        1.1.4 大数据、云中心与并行模型关系第22-23页
    1.2 云计算中心性能分析第23-25页
    1.3 论文主要研究内容第25-26页
    1.4 本文组织架构第26-29页
第二章 关键技术与相关工作第29-43页
    2.1 引言第29-30页
    2.2 排队论概述第30-31页
    2.3 并行计算模型第31-38页
        2.3.1 并行计算模型发展现状第31-36页
        2.3.2 并行计算模型性能预测第36-38页
    2.4 云计算中心第38-42页
        2.4.1 云资源管理第38-40页
        2.4.2 云中心性能预测第40-42页
    2.5 本章小结第42-43页
第三章 云计算中心性能分析策略第43-71页
    3.1 引言第43-45页
    3.2 问题描述第45-48页
        3.2.1 大数据应用第45-46页
        3.2.2 云计算中心资源第46-48页
    3.3 性能分析模型第48-67页
        3.3.1 云中心性能建模第48-52页
        3.3.2 模型假设第52-53页
        3.3.3 参数描述第53-56页
        3.3.4 马尔可夫链与转换矩阵第56-65页
        3.3.5 系统状态分布第65-67页
    3.4 可行性验证第67-70页
        3.4.1 并行计算模型排队系统第67-68页
        3.4.2 云计算中心排队系统第68-70页
        3.4.3 可行性对比第70页
    3.5 本章小结第70-71页
第四章 云中心性能指标及应用时间开销第71-94页
    4.1 引言第71-72页
    4.2 云中心性能指标模型第72-77页
        4.2.1 等待时间第72-75页
        4.2.2 立即服务率第75-76页
        4.2.3 平均任务数第76-77页
        4.2.4 阻塞率第77页
    4.3 大数据应用时间开销模型第77-81页
        4.3.1 计算时间第78页
        4.3.2 传输时间第78-80页
        4.3.3 响应时间第80-81页
    4.4 性能指标可行性验证第81-84页
        4.4.1 G/M/n排队系统第81-82页
        4.4.2 MX/G/n/L排队系统第82-84页
        4.4.3 可行性对比第84页
    4.5 预测时间开销第84-92页
        4.5.1 仿真分析第85-86页
        4.5.2 大数据应用Ⅰ第86-89页
        4.5.3 大数据应用Ⅱ第89-91页
        4.5.4 精确性对比第91-92页
    4.6 本章小结第92-94页
第五章 性能可预测并行计算模型第94-109页
    5.1 引言第94页
    5.2 问题描述第94-95页
    5.3 原型设计第95-100页
        5.3.1 设计思路第95-96页
        5.3.2 混合模型第96-97页
        5.3.3 实现接口第97-100页
    5.4 数据副本优化方案第100-102页
    5.5 负载感知CPU调度第102-105页
        5.5.1 相关工作第102-103页
        5.5.2 实现方案第103-105页
    5.6 实验验证第105-108页
        5.6.1 实验Ⅰ第105-107页
        5.6.2 实验Ⅱ第107-108页
    5.7 本章小结第108-109页
第六章 总结与展望第109-112页
    6.1 全文总结第109-110页
    6.2 展望第110-112页
参考文献第112-125页
作者在攻读博士学位期间研究成果第125-127页
作者在攻读博士学位期间所作的项目第127-128页
致谢第128-129页

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