| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 相关工作 | 第18-24页 |
| 2.1 Open Stack项目 | 第18-21页 |
| 2.1.1 计算服务 | 第19页 |
| 2.1.2 块存储部分 | 第19-20页 |
| 2.1.3 网络服务 | 第20页 |
| 2.1.4 仪表盘和其他共享服务 | 第20-21页 |
| 2.2 Ceph | 第21-22页 |
| 2.2.1 对象存储 | 第21页 |
| 2.2.2 块存储和文件系统 | 第21-22页 |
| 2.3 Hadoop | 第22-23页 |
| 2.3.1 HDFS | 第22-23页 |
| 2.3.2 Hadoop Yarn | 第23页 |
| 2.3.3 Hadoop Map Reduce | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 自动化性能测试框架设计 | 第24-38页 |
| 3.1 关键问题 | 第24-26页 |
| 3.1.1 云资源管理的自动化 | 第24-25页 |
| 3.1.2 负载操作逻辑的灵活性 | 第25页 |
| 3.1.3 异常处理逻辑的健壮性 | 第25-26页 |
| 3.2 概览 | 第26-28页 |
| 3.3 被测云系统抽象 | 第28-29页 |
| 3.4 负载抽象 | 第29-31页 |
| 3.5 工作流抽象 | 第31-34页 |
| 3.5.1 静态并行场景 | 第32-33页 |
| 3.5.2 动态增量场景 | 第33-34页 |
| 3.6 分层数据处理 | 第34页 |
| 3.7 细粒度错误处理 | 第34-35页 |
| 3.8 性能建模方法设计 | 第35-37页 |
| 3.9 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 自动化性能测试框架实现 | 第38-50页 |
| 4.1 概览 | 第38页 |
| 4.2 前端模块 | 第38-39页 |
| 4.3 核心进程 | 第39-41页 |
| 4.3.1 前端接口 | 第39-40页 |
| 4.3.2 维护和管理接口 | 第40-41页 |
| 4.4 协调进程 | 第41-42页 |
| 4.4.1 协调接口 | 第41-42页 |
| 4.5 云管理模块 | 第42-47页 |
| 4.5.1 云资源查询操作 | 第44-45页 |
| 4.5.2 虚拟机实例操作 | 第45-46页 |
| 4.5.3 虚拟存储卷操作 | 第46页 |
| 4.5.4 浮动IP地址操作 | 第46-47页 |
| 4.6 通信抽象层 | 第47-49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 自动化测试框架评测 | 第50-72页 |
| 5.1 概览 | 第50-54页 |
| 5.1.1 实验环境配置 | 第50-52页 |
| 5.1.2 负载集配置 | 第52-54页 |
| 5.2 基本负载评测 | 第54-57页 |
| 5.2.1 Open Stack云的扩展性评测 | 第54-56页 |
| 5.2.2 Open Stack云和亚马逊云的对比 | 第56-57页 |
| 5.3 亚马逊云的大数据负载实验 | 第57-59页 |
| 5.4 静态并行场景 | 第59-63页 |
| 5.4.1 Open Stack云的扩展性分析 | 第59-61页 |
| 5.4.2 与基本模式对比 | 第61-63页 |
| 5.5 动态增量场景 | 第63-67页 |
| 5.5.1 Open Stack云的扩展性分析 | 第63-65页 |
| 5.5.2 启动和调度情况分析 | 第65-67页 |
| 5.6 性能建模 | 第67-71页 |
| 5.6.1 计算能力建模 | 第68-69页 |
| 5.6.2 网络能力建模 | 第69页 |
| 5.6.3 存储能力建模 | 第69-70页 |
| 5.6.4 性能归纳建模 | 第70-71页 |
| 5.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 全文总结 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第82-84页 |