| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 目次 | 第11-15页 |
| 图目录 | 第15-18页 |
| 表目录 | 第18-19页 |
| 1 绪论 | 第19-29页 |
| 1.1 研究背景 | 第19-22页 |
| 1.2 云服务平台性能分析的挑战 | 第22-24页 |
| 1.2.1 规模挑战 | 第22-23页 |
| 1.2.2 架构挑战 | 第23-24页 |
| 1.2.3 技术挑战 | 第24页 |
| 1.3 研究内容与意义 | 第24-27页 |
| 1.4 本文结构 | 第27-29页 |
| 2 研究基础与现状 | 第29-45页 |
| 2.1 传统性能分析方法 | 第29-37页 |
| 2.1.1 建模方法 | 第29-35页 |
| 2.1.2 经验测量方法 | 第35-37页 |
| 2.2 突发性负载研究 | 第37-40页 |
| 2.2.1 突发性负载模型 | 第38-39页 |
| 2.2.2 突发性强度定义 | 第39-40页 |
| 2.3 虚拟环境下的资源分析 | 第40-42页 |
| 2.3.1 应用系统 | 第40-41页 |
| 2.3.2 虚拟化技术 | 第41-42页 |
| 2.4 并行处理性能模型 | 第42-44页 |
| 2.4.1 同步与异步模型 | 第43-44页 |
| 2.4.2 同构与异构模型 | 第44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 基于MAP2的突发性负载生成及其对系统性能的影响 | 第45-70页 |
| 3.1 研究动机 | 第45-46页 |
| 3.2 问题定义与挑战分析 | 第46-50页 |
| 3.3 基于MAP2的突发性负载生成方法 | 第50-60页 |
| 3.3.1 MAP2模型的参数化 | 第52-54页 |
| 3.3.2 输入参数与IDC的关系 | 第54-56页 |
| 3.3.3 突发性负载的生成 | 第56-58页 |
| 3.3.4 基于测量结果的IDC值计算 | 第58-60页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第60-69页 |
| 3.4.1 准确度分析 | 第61-63页 |
| 3.4.2 突发性负载对系统性能的影响 | 第63-69页 |
| 3.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 4 虚拟环境下细粒度的系统资源利用率分析与预测 | 第70-91页 |
| 4.1 研究动机 | 第70-71页 |
| 4.2 虚拟技术的资源消耗分析与预测 | 第71-77页 |
| 4.2.1 虚拟技术的资源消耗分析 | 第71-76页 |
| 4.2.2 虚拟技术的资源消耗预测 | 第76-77页 |
| 4.3 CPU利用率的概率密度函数预测 | 第77-84页 |
| 4.3.1 预测的难点分析 | 第77-79页 |
| 4.3.2 针对非突发性负载的预测 | 第79-83页 |
| 4.3.3 针对突发性负载的预测 | 第83-84页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第84-90页 |
| 4.4.1 有效性验证 | 第85-87页 |
| 4.4.2 准确度分析 | 第87-88页 |
| 4.4.3 基于预测结果的资源优化配置 | 第88-90页 |
| 4.5 本章小结 | 第90-91页 |
| 5 基于水平分解的Fork-Join排队网络模型性能分析 | 第91-115页 |
| 5.1 研究动机 | 第91-92页 |
| 5.2 模型分解 | 第92-99页 |
| 5.2.1 假设与定义 | 第93-96页 |
| 5.2.2 水平分解方法 | 第96-98页 |
| 5.2.3 与层次分解方法的对比分析 | 第98-99页 |
| 5.3 FJQN模型计算 | 第99-106页 |
| 5.3.1 单类FJQN模型计算方法 | 第99-101页 |
| 5.3.2 多类FJQN模型计算方法 | 第101-106页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第106-113页 |
| 5.4.1 单类FJQN模型实验结果与分析 | 第106-109页 |
| 5.4.2 多类FJQN模型实验结果与分析 | 第109-113页 |
| 5.5 本章小结 | 第113-115页 |
| 6 性能模型与预测方法在云服务集成平台中的应用 | 第115-130页 |
| 6.1 应用背景 | 第115-116页 |
| 6.2 云服务集成平台 | 第116-120页 |
| 6.2.1 云服务总线定义 | 第116-118页 |
| 6.2.2 JTangCSB系统架构 | 第118-120页 |
| 6.3 部署优化方法 | 第120-124页 |
| 6.3.1 组件自动安装 | 第120-123页 |
| 6.3.2 容器智能部署 | 第123-124页 |
| 6.4 案例分析 | 第124-129页 |
| 6.4.1 集成场景描述 | 第124-126页 |
| 6.4.2 实验对比分析 | 第126-129页 |
| 6.5 本章小结 | 第129-130页 |
| 7 总结与展望 | 第130-133页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第130-131页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第131-133页 |
| 参考文献 | 第133-148页 |
| 作者简历 | 第148-150页 |