| 摘要 | 第11-13页 |
| ABSTRACT | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第16-38页 |
| 1.1 云服务优化重部署技术概述 | 第16-20页 |
| 1.2 存储敏感的云服务优化重部署关键问题 | 第20-31页 |
| 1.2.1 本地存储的广泛使用使得迁移代价显著增大 | 第20-22页 |
| 1.2.2 负载动态变化存在迁移抖动风险 | 第22-26页 |
| 1.2.3 资源利用不均衡问题亟待改善 | 第26-29页 |
| 1.2.4 生产环境一系列约束必须得到满足 | 第29-31页 |
| 1.2.5 优化重部署需求 | 第31页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第31-36页 |
| 1.3.1 资源需求评估技术 | 第31-32页 |
| 1.3.2 优化整合技术 | 第32-34页 |
| 1.3.3 负载均衡技术 | 第34页 |
| 1.3.4 实例迁移技术 | 第34-36页 |
| 1.4 本文工作 | 第36-37页 |
| 1.5 论文结构 | 第37-38页 |
| 第二章 存储敏感的实例迁移代价模型 | 第38-70页 |
| 2.1 符号说明 | 第39-41页 |
| 2.2 基于本地存储的云服务实例迁移 | 第41-49页 |
| 2.2.1 创建全量备份 | 第42-43页 |
| 2.2.2 创建新实例 | 第43-44页 |
| 2.2.3 下载全量备份 | 第44-45页 |
| 2.2.4 恢复实例数据 | 第45-46页 |
| 2.2.5 同步修改数据 | 第46-49页 |
| 2.3 存储敏感的迁移代价模型 | 第49-52页 |
| 2.3.1 基于迁移数据量的迁移代价模型 | 第49-50页 |
| 2.3.2 基于迁移耗时的迁移代价模型 | 第50-52页 |
| 2.4 实验评估 | 第52-67页 |
| 2.4.1 方法实现 | 第52-58页 |
| 2.4.2 实验设计 | 第58-59页 |
| 2.4.3 实验结果与分析 | 第59-67页 |
| 2.5 本章小结 | 第67-70页 |
| 第三章 存储敏感的云服务优化整合方法 | 第70-92页 |
| 3.1 云服务优化整合概述 | 第71-72页 |
| 3.2 资源需求评估 | 第72-73页 |
| 3.3 基于迁移代价模型的下线服务器筛选方法 | 第73-80页 |
| 3.3.1 下线服务器数量评估 | 第74页 |
| 3.3.2 下线服务器筛选策略有效性评估 | 第74-78页 |
| 3.3.3 基于迁移代价模型的下线服务器筛选方法 | 第78-80页 |
| 3.4 基于实例资源用量的实例排序方法 | 第80页 |
| 3.5 面向资源均衡的迁入服务器筛选方法 | 第80-84页 |
| 3.5.1 实例迁入估值 | 第81页 |
| 3.5.2 迁入服务器筛选策略 | 第81-83页 |
| 3.5.3 迁入服务器筛选示例 | 第83-84页 |
| 3.6 存储敏感的云服务优化整合方法 | 第84-85页 |
| 3.7 实验评估 | 第85-91页 |
| 3.7.1 方法实现 | 第85页 |
| 3.7.2 实验设计 | 第85-86页 |
| 3.7.3 实验结果与分析 | 第86-91页 |
| 3.8 本章小结 | 第91-92页 |
| 第四章 存储敏感的云服务负载均衡方法 | 第92-104页 |
| 4.1 云服务负载均衡概述 | 第93-94页 |
| 4.2 基于阈值的高负载服务器检测方法 | 第94页 |
| 4.3 基于迁移代价模型的迁出实例筛选方法 | 第94-96页 |
| 4.3.1 实例迁出估值 | 第95页 |
| 4.3.2 迁出实例筛选策略 | 第95-96页 |
| 4.4 存储敏感的云服务负载均衡方法 | 第96-97页 |
| 4.5 实验评估 | 第97-102页 |
| 4.5.1 方法实现 | 第98页 |
| 4.5.2 实验设计 | 第98-99页 |
| 4.5.3 实验结果与分析 | 第99-102页 |
| 4.6 本章小结 | 第102-104页 |
| 第五章 存储敏感的云服务优化重部署系统实现 | 第104-118页 |
| 5.1 系统结构 | 第104-106页 |
| 5.2 资源需求评估 | 第106-107页 |
| 5.2.1 性能数据获取 | 第106页 |
| 5.2.2 资源需求计算 | 第106-107页 |
| 5.2.3 资源需求推送 | 第107页 |
| 5.3 迁移代价建模 | 第107-109页 |
| 5.3.1 迁移日志获取 | 第108页 |
| 5.3.2 迁移代价模型构建 | 第108-109页 |
| 5.3.3 迁移代价模型推送 | 第109页 |
| 5.4 优化重部署方案生成 | 第109-114页 |
| 5.4.1 优化整合方案生成 | 第109-112页 |
| 5.4.2 负载均衡方案生成 | 第112-114页 |
| 5.4.3 优化重部署方案推送 | 第114页 |
| 5.5 实例迁移调度与实施 | 第114-117页 |
| 5.5.1 迁移任务调度 | 第114-116页 |
| 5.5.2 资源管理分配 | 第116页 |
| 5.5.3 实例状态监测 | 第116-117页 |
| 5.6 本章小结 | 第117-118页 |
| 第六章 大规模实例验证 | 第118-130页 |
| 6.1 生产环境部署情况 | 第118-119页 |
| 6.2 定位迁移瓶颈 | 第119-120页 |
| 6.3 优化迁移策略 | 第120-122页 |
| 6.4 优化迁移代价 | 第122-124页 |
| 6.5 避免迁移抖动 | 第124-127页 |
| 6.6 改善资源均衡 | 第127-128页 |
| 6.7 支撑天猫“双十一” | 第128-129页 |
| 6.8 本章小结 | 第129-130页 |
| 第七章 结论与展望 | 第130-134页 |
| 7.1 本文总结 | 第130-132页 |
| 7.2 工作展望 | 第132-134页 |
| 致谢 | 第134-140页 |
| 参考文献 | 第140-150页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第150-152页 |
| 博士学位攻读期间参与的科研项目 | 第152页 |