| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 课题研究内容和目标 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关技术背景概述 | 第15-27页 |
| 2.1 云计算概述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 云计算概念 | 第15页 |
| 2.1.2 云计算特点 | 第15-16页 |
| 2.1.3 云计算分类 | 第16-18页 |
| 2.1.4 云计算实现机制 | 第18页 |
| 2.2 常见云平台介绍 | 第18-23页 |
| 2.2.1 谷歌应用引擎（GAE） | 第19-20页 |
| 2.2.2 亚马逊的 Web 服务（AWS） | 第20-21页 |
| 2.2.3 微软的 WindowsAzure | 第21-22页 |
| 2.2.4 RackSpace 的开源云平台 OpenStack | 第22-23页 |
| 2.3 云端服务测量系统架构分析 | 第23-24页 |
| 2.4 常用测量技术 | 第24-26页 |
| 2.4.1 性能测量 | 第24-26页 |
| 2.4.2 拓扑测量 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 云端服务性能测量系统的设计与实现 | 第27-47页 |
| 3.1 云服务测试平台的选取 | 第30-31页 |
| 3.2 云服务性能测量环境搭建 | 第31-32页 |
| 3.3 弹性云计算集群的云服务性能测量 | 第32-38页 |
| 3.3.1 弹性计算集群 | 第32-33页 |
| 3.3.2 基于 SPECjvm 的云端运算服务性能测量 | 第33-34页 |
| 3.3.3 基准测量任务的设计 | 第34-37页 |
| 3.3.4 基准任务完成的时间及花费测量 | 第37页 |
| 3.3.5 实例扩展延迟 | 第37-38页 |
| 3.4 持久性存储的云服务性能测量 | 第38-44页 |
| 3.4.1 持久性存储 | 第38-39页 |
| 3.4.2 持久性存储的云服务性能测量 | 第39-44页 |
| 3.5 云网络性能测量 | 第44-46页 |
| 3.5.1 云互联网络 | 第44页 |
| 3.5.2 云网络性能测量 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 云端服务性能测量结果与分析 | 第47-66页 |
| 4.1 基于弹性云计算的云服务性能测量结果与分析 | 第47-54页 |
| 4.1.1 基准测量任务完成的时间 | 第48-51页 |
| 4.1.2 基准测量任务完成的花费 | 第51-52页 |
| 4.1.3 实例扩展时延 | 第52-54页 |
| 4.2 基于持久性存储的云服务性能测量结果与分析 | 第54-64页 |
| 4.2.1 表存储服务测量结果与分析 | 第54-57页 |
| 4.2.2 Blob 存储服务测量结果与分析 | 第57-60页 |
| 4.2.3 消息队列存储服务测量结果与分析 | 第60-62页 |
| 4.2.4 亚马逊 Simple DB 存储服务测量结果与分析 | 第62-64页 |
| 4.3 基于云网络的服务性能测量结果与分析 | 第64-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
