面向多基础平台的云工作流服务模型的研究与设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第13-21页 |
| 1.2.1 网格计算 | 第13-14页 |
| 1.2.2 云计算 | 第14-15页 |
| 1.2.3 科学工作流 | 第15-21页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第21-22页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第22-24页 |
| 第二章 云工作流相关知识 | 第24-33页 |
| 2.1 传统科学工作流面临的挑战 | 第24-26页 |
| 2.1.1 数据规模和计算复杂度 | 第24-25页 |
| 2.1.2 资源供应 | 第25页 |
| 2.1.3 异构环境协同 | 第25-26页 |
| 2.2 两种可行的解决方案 | 第26-28页 |
| 2.2.1 将工作流应用移植到云计算平台中 | 第26-27页 |
| 2.2.2 将工作流管理迁移到云计算环境中 | 第27-28页 |
| 2.3 云工作流 | 第28-32页 |
| 2.3.1 云工作流计算框架 | 第28-30页 |
| 2.3.2 云工作流数据存储策略 | 第30-31页 |
| 2.3.3 云工作流调度算法 | 第31-32页 |
| 2.3.4 云工作流资源配置 | 第32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 云工作流服务模型的研究与设计 | 第33-45页 |
| 3.1 云工作流服务框架方案分析 | 第33-37页 |
| 3.1.1 设计需求 | 第33-34页 |
| 3.1.2 集成选项 | 第34-36页 |
| 3.1.3 集成挑战 | 第36-37页 |
| 3.2 云工作流服务框架设计 | 第37-41页 |
| 3.2.1 云工作流服务框架 | 第37-38页 |
| 3.2.2 云工作流服务框架分层 | 第38-39页 |
| 3.2.3 云工作流服务框架子系统 | 第39-40页 |
| 3.2.4 云工作流服务框架接 | 第40-41页 |
| 3.2.5 云工作流服务框架探讨 | 第41页 |
| 3.3 云资源管理器服务架构 | 第41-44页 |
| 3.3.1 云资源管理器分层 | 第42页 |
| 3.3.2 云资源管理器组件 | 第42-43页 |
| 3.3.3 云资源管理器接 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 云工作流服务框架的实现 | 第45-58页 |
| 4.1 组件实现与接.定义 | 第45-48页 |
| 4.2 基础架构层实现 | 第48-52页 |
| 4.2.1 OpenNebula云计算平台 | 第48-50页 |
| 4.2.2 Eucalyptus云计算平台 | 第50-52页 |
| 4.3 中间件层实现 | 第52-55页 |
| 4.3.1 云资源管理器 | 第52-54页 |
| 4.3.2 调度管理服务 | 第54页 |
| 4.3.3 Falkon调度执行服务 | 第54-55页 |
| 4.4 服务层实现 | 第55-56页 |
| 4.4.1 Swift科学工作流管理系统 | 第55-56页 |
| 4.4.2 Swift云工作流管理服务 | 第56页 |
| 4.5 客户端层实现 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 云工作流服务框架测试及性能评估 | 第58-68页 |
| 5.1 OpenNebula云计算平台实验 | 第58-62页 |
| 5.1.1 MODIS图片处理工作流 | 第58-59页 |
| 5.1.2 实验环境配置 | 第59-60页 |
| 5.1.3 实验数据分析 | 第60-62页 |
| 5.2 Eucalyptus云计算平台实验 | 第62-64页 |
| 5.2.1 实验环境配置 | 第62页 |
| 5.2.2 实验数据分析 | 第62-64页 |
| 5.3 产品部署 | 第64-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 结论 | 第68-70页 |
| 6.1 本文的主要贡献 | 第68页 |
| 6.2 下一步工作的展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第76-78页 |
