| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织方式 | 第12-14页 |
| 第2章 研究基础 | 第14-22页 |
| 2.1 基于核间干扰的应用性能预测方法概述 | 第14-15页 |
| 2.2 主成分分析 | 第15-17页 |
| 2.3 逐步回归分析 | 第17-19页 |
| 2.4 K-均值聚类分析 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于多核间性能干扰的应用程序部署方法 | 第22-28页 |
| 3.1 基于多核间性能干扰的应用程序部署问题 | 第22-24页 |
| 3.1.1 基于多核间性能干扰的应用程序部署问题的提出 | 第22-23页 |
| 3.1.2 传统解决方法的不足及本文的目标 | 第23-24页 |
| 3.2 基于多核间性能干扰的应用部署过程 | 第24-26页 |
| 3.2.1 应用性能预测的基本研究思路 | 第24-25页 |
| 3.2.2 基于多核间性能干扰的应用部署过程概述 | 第25-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-28页 |
| 第4章 面向单干扰的应用性能预测 | 第28-44页 |
| 4.1 应用对核间共享资源的竞争性与敏感性 | 第28-29页 |
| 4.2 应用程序的压力评估 | 第29-35页 |
| 4.2.1 应用程序对末级缓存的压力 | 第31-32页 |
| 4.2.2 应用程序对内存带宽的压力 | 第32-33页 |
| 4.2.3 使用主成分分析方法进行降维 | 第33-35页 |
| 4.3 应用程序的性能模型的构建 | 第35-38页 |
| 4.3.1 应用程序的压力-性能下降分析 | 第35页 |
| 4.3.2 建立应用的性能模型 | 第35-38页 |
| 4.4 实验过程及结果分析 | 第38-43页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第38-39页 |
| 4.4.2 实验过程 | 第39-41页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第41-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 面向多干扰的应用性能预测 | 第44-60页 |
| 5.1 服务器的综合压力评估 | 第44-48页 |
| 5.1.1 多干扰应用的综合L2修正模型 | 第45-46页 |
| 5.1.2 多干扰应用的综合ZBW修正模型 | 第46-47页 |
| 5.1.3 多干扰应用的综合STRPD修正模型 | 第47-48页 |
| 5.2 重新构建应用程序的性能模型 | 第48-52页 |
| 5.2.1 重新构建应用程序的性能模型 | 第49-50页 |
| 5.2.2 基于聚类分析的训练集筛选 | 第50-52页 |
| 5.3 目标应用对干扰应用的反作用 | 第52页 |
| 5.4 实验过程及结果分析 | 第52-58页 |
| 5.4.1 实验过程 | 第52-53页 |
| 5.4.2 实验结果分析 | 第53-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 攻读硕士期间论文发表情况 | 第68页 |