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基于AWS云计算的社交游戏平台和自动伸缩技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第7-12页
    1.1 研究背景第7-8页
    1.2 国内外研究现状第8-10页
        1.2.1 基于IaaS的社交游戏平台第8-9页
        1.2.2 基于PaaS的社交游戏平台第9-10页
        1.2.3 云平台的自动伸缩算法第10页
    1.3 本文研究内容第10-11页
    1.4 论文组织结构第11-12页
第二章 云计算弹性和自动伸缩相关技术分析第12-27页
    2.1 云计算的分类第12-16页
        2.1.1 按照服务分类第12-13页
        2.1.2 按照部署分类第13-16页
    2.2 平台层云服务Google GAE第16-20页
        2.2.1 GAE构架的弹性和伸缩相关技术分析第17-18页
        2.2.2 GAE构建社交游戏平台的优势和限制第18-20页
    2.3 基础层云服务Windows Azure第20-23页
        2.3.1 Azure弹性和伸缩相关技术分析第21-22页
        2.3.2 Azure构建社交游戏平台的优势和限制第22-23页
    2.4 基础层云服务Amazone AWS第23-25页
        2.4.1 AWS弹性和伸缩相关技术分析第24-25页
        2.4.2 AWS构建社交游戏平台的优势和限制第25页
    2.5 小结第25-27页
第三章 基于AWS的社交游戏平台ESGP构架第27-43页
    3.1 ESGP的总体框架第27-28页
    3.2 ESGP的内容发布系统第28-30页
        3.2.1 内容发布系统基本框架第28-30页
        3.2.2 内容发布系统实现第30页
    3.3 ESGP的游戏服务器第30-33页
        3.3.1 游戏服务器构架第30-32页
        3.3.2 数据传输协议第32-33页
    3.4 ESGP的数据存储构架第33-37页
        3.4.1 MySQL持久存储第34-36页
        3.4.2 Redis缓存存储第36-37页
    3.5 ESGP的日志系统构架第37-42页
        3.5.1 基础层HDFS和MapReduce构架第38-39页
        3.5.2 应用层HBase和Hive的构架第39-41页
        3.5.3 游戏日志数据迁移第41-42页
    3.6 小结第42-43页
第四章 基于AWS的ESGP自动伸缩技术实现第43-54页
    4.1 ESGP自动伸缩方案分析第43-45页
        4.1.1 手动伸缩的问题第43-44页
        4.1.2 ESGP负载流量分析第44-45页
    4.2 ESGP预测算法实现第45-49页
        4.2.1 二次移动平均时间序列预测算法第45-48页
        4.2.2 预测模型实现流程第48-49页
    4.3 ESGP自动伸缩系统实现第49-53页
        4.3.1 自动伸缩系统的监控和反馈第49-50页
        4.3.2 自动伸缩系统总体实现第50-53页
    4.4 小结第53-54页
第五章 系统功能和性能测试与分析第54-65页
    5.1 测试环境准备第54-55页
    5.2 ESGP的Hadoop框架功能测试第55-57页
    5.3 ESGP的自动伸缩功能测试第57-60页
        5.3.1 预测算法有效性测试第57-58页
        5.3.2 控制和反馈系统有效性测试第58-60页
    5.4 ESGP的自动伸缩性能测试第60-63页
        5.4.1 压力测试准备第60-61页
        5.4.2 EC2实例变化第61页
        5.4.3 CPU使用率比较第61-62页
        5.4.4 平均响应时间比较第62页
        5.4.5 吞吐量比较第62-63页
    5.5 营运成本比较第63-64页
        5.5.1 付费方式分类第63-64页
        5.5.2 月成本对比第64页
    5.6 小结第64-65页
第六章 结论和展望第65-67页
    6.1 本文总结第65页
    6.2 未来展望第65-67页
参考文献第67-70页
致谢第70-71页

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