多数据中心环境中科学大数据应用执行优化机制的研究和实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-15页 |
| 1.2 研究目标 | 第15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.1 访问模式感知的数据放置 | 第16页 |
| 1.3.2 数据布局敏感的任务调度 | 第16页 |
| 1.3.3 科学大数据应用工作流管理系统 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 研究现状 | 第18-22页 |
| 2.1 多数据中心环境下数据布局研究现状 | 第18-19页 |
| 2.2 科学工作流任务调度研究现状 | 第19-20页 |
| 2.3 工作流管理系统研究现状 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 访问模式感知的数据布局 | 第22-34页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 访问模式感知的数据布局模型 | 第22-26页 |
| 3.2.1 数据布局模型 | 第22-24页 |
| 3.2.2 数据访问代价模型 | 第24-25页 |
| 3.2.3 优化问题建模 | 第25-26页 |
| 3.3 基于拉格朗日松弛的数据放置方法 | 第26-31页 |
| 3.3.1 拉格朗日松弛方法的基本概念 | 第26页 |
| 3.3.2 数据放置问题的拉格朗日松弛 | 第26-27页 |
| 3.3.3 求解数据放置问题的次梯度算法 | 第27-31页 |
| 3.4 实验与分析 | 第31-33页 |
| 3.4.1 实验方法 | 第31-32页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 数据布局敏感的工作流任务调度 | 第34-50页 |
| 4.1 引言 | 第34-35页 |
| 4.2 科学工作流调度模型 | 第35-37页 |
| 4.2.1 科学工作流模型 | 第35-36页 |
| 4.2.2 数据中心模型 | 第36页 |
| 4.2.3 调度模型 | 第36-37页 |
| 4.3 基于图划分的科学工作流调度 | 第37-44页 |
| 4.3.1 初始输入数据聚合 | 第37-38页 |
| 4.3.2 多层粗化 | 第38-39页 |
| 4.3.3 基于混合遗传算法的图划分 | 第39-43页 |
| 4.3.4 多层细化 | 第43-44页 |
| 4.4 实验与分析 | 第44-48页 |
| 4.4.1 实验方法 | 第44-45页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 科学大数据应用工作流管理系统 | 第50-64页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 系统设计与实现 | 第50-54页 |
| 5.2.1 系统总体设计 | 第50-51页 |
| 5.2.2 系统功能模块设计与实现 | 第51-54页 |
| 5.3 系统部署及功能测试 | 第54-62页 |
| 5.3.1 系统部署 | 第54-55页 |
| 5.3.2 系统功能测试 | 第55-62页 |
| 5.4 系统性能测试 | 第62-63页 |
| 5.4.1 测试方法 | 第62页 |
| 5.4.2 测试结果 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读硕士学位期间相关研究工作 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
