| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 图表清单 | 第13-16页 |
| 缩略语对照表 | 第16-18页 |
| 术语说明 | 第18-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-30页 |
| ·研究背景 | 第19-22页 |
| ·集群计算 | 第19-20页 |
| ·网格计算和云计算 | 第20-21页 |
| ·高性能计算的对象——任务 | 第21-22页 |
| ·研究现状 | 第22-24页 |
| ·任务建模 | 第22-23页 |
| ·任务调度 | 第23-24页 |
| ·本论文的关键问题 | 第24-26页 |
| ·日志的任务建模 | 第25页 |
| ·任务调度的优化 | 第25-26页 |
| ·本论文的主要工作 | 第26-28页 |
| ·本论文的内容组织 | 第28-30页 |
| 第二章 任务建模及调度的相关研究综述 | 第30-50页 |
| ·任务建模的研究综述 | 第30-39页 |
| ·任务建模的概述 | 第30页 |
| ·任务建模的相关研究 | 第30-39页 |
| ·集群和网格中的任务建模 | 第30-32页 |
| ·云计算中的任务建模 | 第32-33页 |
| ·任务建模的数学基础 | 第33-39页 |
| ·调度策略的研究综述 | 第39-49页 |
| ·调度策略的概述 | 第39-40页 |
| ·调度策略的相关研究 | 第40-49页 |
| ·针对能耗的虚拟机迁移调度的相关研究 | 第40-42页 |
| ·任务运行时间预测调度的相关研究 | 第42-44页 |
| ·相关技术和方法 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 基于日志的任务建模 | 第50-85页 |
| ·相关研究 | 第51-52页 |
| ·存在的问题 | 第52页 |
| ·任务建模的通用性框架 | 第52-59页 |
| ·任务日志的格式与分类描述 | 第53-55页 |
| ·任务日志中任务属性的拟合 | 第55-57页 |
| ·任务模型的合并与任务负载的产生 | 第57页 |
| ·通用性框架对可塑性和刚性任务日志的分析方法 | 第57-59页 |
| ·针对可塑性任务日志的任务属性分析 | 第57-58页 |
| ·针对刚性任务日志的任务属性分析 | 第58-59页 |
| ·可塑性任务建模实例 | 第59-65页 |
| ·虚拟机 CPU 使用率的任务特性分析 | 第60-62页 |
| ·虚拟机 CPU 使用率的分布情况 | 第60-61页 |
| ·虚拟机 CPU 使用率期望值的分布情况 | 第61-62页 |
| ·虚拟机 CPU 使用率的任务建模（VMModel） | 第62-65页 |
| ·全局模型 | 第62页 |
| ·局部模型 | 第62-63页 |
| ·全局模型和局部模型的合并 | 第63-65页 |
| ·刚性任务建模实例 | 第65-79页 |
| ·生物基因测序日志的任务特性分析 | 第65-72页 |
| ·任务到达时间的规律性分析 | 第65-67页 |
| ·任务的队列使用习惯分析 | 第67-70页 |
| ·任务的并行尺寸同运行时间之间的关系 | 第70-72页 |
| ·生物基因测序日志的任务建模（BGIModel） | 第72-79页 |
| ·任务到达时间的模型 | 第72-74页 |
| ·任务队列使用习惯的模型 | 第74-76页 |
| ·任务并行尺寸同运行时间的模型 | 第76-78页 |
| ·任务模型的合并 | 第78-79页 |
| ·任务模型的评测 | 第79-83页 |
| ·VMModel 的评测 | 第79-80页 |
| ·BGIModel 的评测 | 第80-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第四章 针对能耗的虚拟机调度优化 | 第85-118页 |
| ·相关研究 | 第86-87页 |
| ·存在的问题 | 第87-88页 |
| ·针对能耗的虚拟机关系模型 | 第88-89页 |
| ·基于关系模型的虚拟机调度优化 | 第89-93页 |
| ·计算节点过载判定和虚拟机选择策略 | 第89-92页 |
| ·虚拟机融合框架 | 第92-93页 |
| ·针对能耗的虚拟机调度优化算法 | 第93-101页 |
| ·计算节点过载判定和虚拟机选择算法 | 第94-95页 |
| ·虚拟机融合框架的算法 | 第95-101页 |
| ·实验及性能分析 | 第101-116页 |
| ·实验平台 | 第101-103页 |
| ·评估指标 | 第103-104页 |
| ·实验一：计算节点过载判定和选择策略 | 第104-106页 |
| ·实验二：虚拟机融合框架 | 第106-112页 |
| ·实验三：利用 VMModel 对融合框架的性能评估 | 第112-116页 |
| ·本章小结 | 第116-118页 |
| 第五章 基于任务运行时间预测的调度优化 | 第118-135页 |
| ·相关研究 | 第119-120页 |
| ·存在的问题 | 第120页 |
| ·针对运行时间预测的任务关系模型 | 第120页 |
| ·基于信任度的调度优化策略 | 第120-122页 |
| ·SPR 代替 JRR 调度的实现 | 第121页 |
| ·基于信任度生成 SPR 的策略 | 第121-122页 |
| ·基于信任度的调度优化算法 | 第122-123页 |
| ·SPR 代替 JRR 调度的算法 | 第122页 |
| ·基于信任度生成 SPR 的算法 | 第122-123页 |
| ·实验及性能分析 | 第123-133页 |
| ·实验平台 | 第123-125页 |
| ·评估指标 | 第125-126页 |
| ·实验一：基于信任度的调度优化策略 | 第126-128页 |
| ·实验二：利用 BGI 日志和 BGIModel 的性能评估 | 第128-133页 |
| ·本章小结 | 第133-135页 |
| 总结与展望 | 第135-138页 |
| 工作总结 | 第135-137页 |
| 研究展望 | 第137-138页 |
| 参考文献 | 第138-149页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第149-151页 |
| 致谢 | 第151-152页 |
| 附件 | 第152页 |
