| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第16-38页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-18页 |
| 1.2 研究现状 | 第18-26页 |
| 1.2.1 并行编程模型研究 | 第18-19页 |
| 1.2.2 计算资源分配及管理的研究 | 第19-20页 |
| 1.2.3 云计算中并行处理框架的研究 | 第20-22页 |
| 1.2.4 云计算中并行调度研究 | 第22-23页 |
| 1.2.5 形式化在云计算中的应用研究 | 第23-24页 |
| 1.2.6 云数据中心性能评估及优化研究 | 第24-26页 |
| 1.3 典型的云服务模型 | 第26-30页 |
| 1.3.1 基于MapReduce的计算模型 | 第26-28页 |
| 1.3.2 Spark | 第28-29页 |
| 1.3.3 Docker | 第29-30页 |
| 1.4 面临的挑战 | 第30-32页 |
| 1.4.1 小粒度应用容器模型 | 第30-31页 |
| 1.4.2 异构云数据中心性能评估模型 | 第31页 |
| 1.4.3 基于容器的小粒度应用动态调度模型 | 第31-32页 |
| 1.4.4 多维资源分配模型 | 第32页 |
| 1.5 本文的研究内容，目标及创新点 | 第32-35页 |
| 1.6 本文的内容组织 | 第35-38页 |
| 第二章 小粒度应用容器框架模型 | 第38-73页 |
| 2.1 引言 | 第38页 |
| 2.2 小粒度应用容器模型的形式化描述框架 | 第38-51页 |
| 2.2.1 小粒度应用容器定义 | 第38-40页 |
| 2.2.2 应用服务的形式化定义 | 第40-43页 |
| 2.2.3 小粒度应用容器标识定义 | 第43-46页 |
| 2.2.4 小粒度应用容器规范 | 第46-48页 |
| 2.2.5 小粒度应用容器形式化例子 | 第48-51页 |
| 2.3 应用服务虚拟层 | 第51-55页 |
| 2.3.1 应用服务虚拟层结构模型 | 第51-52页 |
| 2.3.2 小粒度应用服务管理平台 | 第52-55页 |
| 2.4 小粒度应用容器的并行处理框架定义 | 第55-72页 |
| 2.4.1 基于GAC的并行处理框架逻辑结构 | 第55-56页 |
| 2.4.2 基于GAC的应用并行编程模型 | 第56-59页 |
| 2.4.3 基于GAC的并行处理服务器端定义 | 第59-66页 |
| 2.4.4 基于GAC的应用调度执行端框架定义 | 第66-70页 |
| 2.4.5 基于GAC的计算节点框架定义 | 第70-72页 |
| 2.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第三章 基于小粒度应用容器并行调度研究 | 第73-98页 |
| 3.1 基于GAC的并行调度机制 | 第73-77页 |
| 3.1.1 基于GAC的应用部署逻辑结构 | 第73-74页 |
| 3.1.2 基于GAC的并行调度逻辑过程及应用服务模式 | 第74-77页 |
| 3.2 基于GAC的并行调度计算资源状态集的描述模型 | 第77-83页 |
| 3.2.1 参数阀值定义 | 第77-78页 |
| 3.2.2 业务逻辑形式化描述 | 第78-80页 |
| 3.2.3 状态类别形式化描述 | 第80-83页 |
| 3.3 小粒度应用容器调度处理—以FCFS为例 | 第83-86页 |
| 3.4 基于GAC并行调度验证实例——多核感知的并行调度模型 | 第86-96页 |
| 3.4.1 并行调度模型的应用场景 | 第86-87页 |
| 3.4.2 多核感知并行调度模型逻辑架构 | 第87-88页 |
| 3.4.3 多核感知的反馈模型 | 第88-91页 |
| 3.4.4 并行调度策略验证 | 第91-93页 |
| 3.4.5 实验及分析 | 第93-96页 |
| 3.5 本章小结 | 第96-98页 |
| 第四章 异构体系云数据中心性能评估模型 | 第98-128页 |
| 4.1 引言 | 第98-99页 |
| 4.2 相关研究 | 第99-100页 |
| 4.3 基于GAC排队系统的建模分析 | 第100-106页 |
| 4.3.1 基于GAC的任务调度过程分析 | 第100-101页 |
| 4.3.2 性能评估模型基本特征 | 第101-102页 |
| 4.3.3 可参考的排队模型 | 第102-104页 |
| 4.3.4 构建异构体系云数据中心性能评估模型 | 第104-106页 |
| 4.4 性能评估模型关键技术指标分析 | 第106-113页 |
| 4.4.1 主调度排队系统分析 | 第106-108页 |
| 4.4.2 执行服务器排队系统分析 | 第108-110页 |
| 4.4.3 整体性能指标分析 | 第110-111页 |
| 4.4.4 基于性能评估模型的性能优化应用实例 | 第111-113页 |
| 4.5 性能评估模型实验验证与分析 | 第113-127页 |
| 4.5.1 模拟实验配置说明 | 第113-115页 |
| 4.5.2 性能模拟实验及分析 | 第115-120页 |
| 4.5.3 服务强度设置分析 | 第120-122页 |
| 4.5.4 相关参数配置对性能的影响分析 | 第122-127页 |
| 4.6 本章小结 | 第127-128页 |
| 第五章 动态反馈排队成本感知的多服务器控制模型 | 第128-165页 |
| 5.1 引言 | 第128页 |
| 5.2 相关研究 | 第128-130页 |
| 5.3 多服务器动态控制模型建模研究 | 第130-134页 |
| 5.3.1 DFC控制器 | 第130-132页 |
| 5.3.2 SRC控制器 | 第132-133页 |
| 5.3.3 多服务器动态控制模型 | 第133-134页 |
| 5.4 多服务器动态优化控制模型 | 第134-152页 |
| 5.4.1 计算节点任务委派策略 | 第135-141页 |
| 5.4.2 计算节点动态优化控制 | 第141-149页 |
| 5.4.3 基于动态反馈的动态控制策略的实现 | 第149-152页 |
| 5.5 实验验证与分析 | 第152-163页 |
| 5.5.1 C_i = 0时L(P)与L(Max)的比较分析 | 第153-155页 |
| 5.5.2 任务委派策略的性能比较分析 | 第155-158页 |
| 5.5.3 目标成本的比较分析 | 第158-159页 |
| 5.5.4 L(LDS(0.7))的节点任务委派率和平均服务率分析 | 第159-161页 |
| 5.5.5 实验分析M_i取值的影响 | 第161-163页 |
| 5.6 本章小结 | 第163-165页 |
| 第六章 基于多边互补的多维资源调度策略研究 | 第165-197页 |
| 6.1 引言 | 第165-166页 |
| 6.2 相关研究 | 第166-167页 |
| 6.3 问题建模 | 第167-171页 |
| 6.3.1 问题的描述 | 第167-169页 |
| 6.3.2 问题模型及说明 | 第169-171页 |
| 6.4 基于多边互补策略MCS的研究 | 第171-186页 |
| 6.4.1 多边互补策略MCS理论基础 | 第171-177页 |
| 6.4.2 MCS基本原理及应用架构 | 第177-179页 |
| 6.4.3 基于多边互补的多维资源调度算法 | 第179-186页 |
| 6.5 性能对比及实验分析 | 第186-196页 |
| 6.5.1 相关算法及性能指标 | 第186-187页 |
| 6.5.2 性能比较 | 第187-196页 |
| 6.6 本章小结 | 第196-197页 |
| 结论 | 第197-200页 |
| 参考文献 | 第200-211页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第211-212页 |
| 致谢 | 第212-213页 |
| 附件 | 第213页 |
