| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-27页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外相关问题研究现状 | 第15-23页 |
| 1.2.1 云计算及其军事应用 | 第15-17页 |
| 1.2.2 容错技术研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.3 基于PB模型的容错调度研究现状 | 第19-21页 |
| 1.2.4 任务调度与资源调配研究现状 | 第21-23页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第23-25页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第23-24页 |
| 1.3.2 主要创新点 | 第24-25页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第25-27页 |
| 第二章 云环境下任务调度与资源调整问题分析 | 第27-33页 |
| 2.1 云系统模型构建 | 第27-30页 |
| 2.1.1 计算资源模型 | 第27-28页 |
| 2.1.2 任务模型 | 第28-29页 |
| 2.1.3 系统框架 | 第29-30页 |
| 2.2 资源故障模型构建 | 第30-31页 |
| 2.3 任务调度与资源调整目标 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 虚拟化云环境下的容错约束研究 | 第33-46页 |
| 3.1 相关概念与符号说明 | 第33-35页 |
| 3.1.1 基于主副版本的重叠技术 | 第33-34页 |
| 3.1.2 相关概念的定义 | 第34-35页 |
| 3.2 基于主副版本模型的综合重叠技术研究 | 第35-42页 |
| 3.2.1 PB重叠技术的约束 | 第35-39页 |
| 3.2.2 BB重叠技术的约束 | 第39-42页 |
| 3.3 虚拟机迁移的容错约束研究 | 第42-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 面向容错的任务调度与资源优化算法设计 | 第46-58页 |
| 4.1 面向容错的资源弹性供给策略研究 | 第46-52页 |
| 4.1.1 计算资源整合机制 | 第46-48页 |
| 4.1.2 计算资源扩展机制 | 第48-49页 |
| 4.1.3 计算资源收缩机制 | 第49-52页 |
| 4.2 面向容错的实时任务调度算法研究 | 第52-57页 |
| 4.2.1 主版本调度算法 | 第52-54页 |
| 4.2.2 副版本调度算法 | 第54-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 实验测试与分析 | 第58-71页 |
| 5.1 实验设置 | 第58-59页 |
| 5.2 基于随机合成任务的实验测试 | 第59-65页 |
| 5.2.1 随机任务设置 | 第59页 |
| 5.2.2 任务数量对算法性能的影响 | 第59-61页 |
| 5.2.3 任务到达率对算法性能的影响 | 第61-63页 |
| 5.2.4 任务截止期对算法性能的影响 | 第63-65页 |
| 5.2.5 实验结果小结 | 第65页 |
| 5.3 基于真实任务的实验测试 | 第65-70页 |
| 5.3.1 Google cloud tracelogs分析 | 第65-68页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第68-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-74页 |
| 6.1 论文的主要工作及创新 | 第71-72页 |
| 6.2 论文后续的研究工作 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第81页 |