面向云平台的尾延迟测评方法研究
| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-11页 |
| 1.1.1 云平台研究背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 延迟测评工具研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 长尾延迟现象的原因 | 第11-12页 |
| 1.2.2 降低长尾延迟的方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 尾延迟测评工具 | 第13-14页 |
| 1.3 本文工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 2 云平台尾延迟的测评方法分析 | 第17-27页 |
| 2.1 延迟测试方法分析 | 第17-19页 |
| 2.1.1 传统尾延迟测试方法分析 | 第17-19页 |
| 2.1.2 延迟测试方法改进思路 | 第19页 |
| 2.2 尾延迟评价方法分析 | 第19-23页 |
| 2.2.1 传统尾延迟评价方法分析 | 第19-22页 |
| 2.2.2 延迟测评方法改进思路 | 第22-23页 |
| 2.3 测试实验设计与评价结果预测 | 第23-27页 |
| 2.3.1 无压力无干扰测试 | 第23-24页 |
| 2.3.2 无压力稳定干扰测试 | 第24页 |
| 2.3.3 无压力周期性干扰测试 | 第24页 |
| 2.3.4 无干扰源的压力测试 | 第24-25页 |
| 2.3.5 稳定干扰源的压力测试 | 第25页 |
| 2.3.6 周期性干扰源的压力测试 | 第25-27页 |
| 3 基于概率的云平台尾延迟测评系统 | 第27-40页 |
| 3.1 测评系统架构 | 第27-28页 |
| 3.1.1 测评系统整体架构 | 第27页 |
| 3.1.2 延迟统计模块 | 第27-28页 |
| 3.1.3 逻辑分析模块 | 第28页 |
| 3.2 基于概率的尾延迟分析算法 | 第28-37页 |
| 3.2.1 延迟组成分析 | 第28-30页 |
| 3.2.2 延迟分析算法理论 | 第30-36页 |
| 3.2.3 基于概率的尾延迟分析算法 | 第36-37页 |
| 3.3 评测结果验证方法 | 第37-40页 |
| 3.3.1 准确性验证 | 第37-38页 |
| 3.3.2 稳定性验证 | 第38-40页 |
| 4 模拟实验与结果分析 | 第40-53页 |
| 4.1 测试环境 | 第40页 |
| 4.2 测试实验 | 第40-41页 |
| 4.3 实验结果 | 第41-46页 |
| 4.4 测评结果检测 | 第46-48页 |
| 4.4.1 准确性验证 | 第47页 |
| 4.4.2 稳定性验证 | 第47-48页 |
| 4.5 结果分析 | 第48-52页 |
| 4.5.1 准确性分析 | 第48-50页 |
| 4.5.2 稳定性分析 | 第50-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
