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 |