摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第一章 绪言 | 第9-14页 |
1.1 研究背景 | 第9-10页 |
1.1.1 技术背景 | 第9-10页 |
1.1.2 应用背景 | 第10页 |
1.2 研究的目的和意义 | 第10-11页 |
1.3 研究内容 | 第11-12页 |
1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
1.5 本章小结 | 第13-14页 |
第二章 云计算相关理论及现状 | 第14-27页 |
2.1 云计算基本概念 | 第14-18页 |
2.1.1 云计算的核心概念与核心技术 | 第14-15页 |
2.1.2 云计算与以往相似概念的比较 | 第15-16页 |
2.1.3 Hadoop 开源云计算框架 | 第16-18页 |
2.2 云计算环境下的分布式存储 | 第18-20页 |
2.2.1 分布式存储相关技术 | 第18-19页 |
2.2.2 现有云存储系统 | 第19-20页 |
2.3 云计算环境下的并行计算 | 第20-22页 |
2.3.1 MPI 并行处理 | 第20-21页 |
2.3.2 MapReduce 编程模型 | 第21-22页 |
2.4 存储与计算的协同 | 第22-26页 |
2.4.1 云计算环境下的存储策略 | 第22-25页 |
2.4.2 云计算环境下的调度策略 | 第25-26页 |
2.5 本章小结 | 第26-27页 |
第三章 云计算环境的构建 | 第27-37页 |
3.1 云计算环境搭建的准备工作 | 第27-30页 |
3.1.1 云计算环境的特点与目标 | 第27-28页 |
3.1.2 技术准备 | 第28-30页 |
3.2 云计算环境架构 | 第30-31页 |
3.3 云计算环境基础服务设计 | 第31-34页 |
3.3.1 信息服务 | 第32页 |
3.3.2 数据传输与文件管理服务 | 第32-33页 |
3.3.3 作业管理(调度、监控、执行)服务 | 第33-34页 |
3.4 云计算环境服务的实现 | 第34-36页 |
3.4.1 单个服务的实现 | 第34-35页 |
3.4.2 服务交互的实现 | 第35-36页 |
3.5 本章小结 | 第36-37页 |
第四章 云计算环境下的分布式存储 | 第37-47页 |
4.1 地震资料的分布式存储研究 | 第37-42页 |
4.1.1 地震资料的勘探与采集流程 | 第37-38页 |
4.1.2 地震资料的存储方式与存储格式 | 第38-40页 |
4.1.3 地震资料的特点与地震资料处理的并行化特征 | 第40-42页 |
4.2 云计算环境下的分布式存储服务的实现 | 第42-46页 |
4.2.1 存储与计算协同之分布式存储策略 | 第42-45页 |
4.2.2 面向并行计算的分布式存储服务的实现 | 第45-46页 |
4.3 本章小结 | 第46-47页 |
第五章 云计算环境下的并行计算及其与存储的协同 | 第47-63页 |
5.1 地震资料的并行处理研究 | 第47-52页 |
5.1.1 地震资料处理流程与处理方法 | 第47-48页 |
5.1.2 叠前深度偏移串行程序分析及其并行化 | 第48-52页 |
5.2 云计算环境下并行计算服务的实现 | 第52-54页 |
5.2.1 基于共享文件系统的 MPI 环境的搭建 | 第52-54页 |
5.2.2 基于分布式存储的并行计算服务的实现 | 第54页 |
5.3 存储与计算的协同 | 第54-62页 |
5.3.1 基于信息交换的存储与计算的协同 | 第55-56页 |
5.3.2 面向数据驱动的对等式调度策略 | 第56-62页 |
5.4 本章小结 | 第62-63页 |
第六章 实验测试与结果分析 | 第63-70页 |
6.1 测试环境 | 第63-65页 |
6.1.1 物理环境 | 第63页 |
6.1.2 拓扑结构 | 第63-64页 |
6.1.3 软件开发环境 | 第64-65页 |
6.2 实验验证 | 第65-69页 |
6.2.1 并行程序正确性验证 | 第65-66页 |
6.2.2 划分粒度对计算效率的影响 | 第66-67页 |
6.2.3 计算与存储整合对程序执行时间的改进 | 第67-68页 |
6.2.4 面向数据驱动的调度策略与计算能力调度策略的对比 | 第68-69页 |
6.3 本章小结 | 第69-70页 |
总结与展望 | 第70-73页 |
工作总结 | 第70-71页 |
主要创新点 | 第71-72页 |
工作展望 | 第72-73页 |
参考文献 | 第73-77页 |
攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第77-78页 |
致谢 | 第78页 |