| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文研究内容和章节安排 | 第14-17页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 CPI相关理论基础 | 第17-25页 |
| 2.1 云计算与虚拟化以及相关理论 | 第17-22页 |
| 2.1.1 云计算技术 | 第17-20页 |
| 2.1.2 虚拟化技术 | 第20页 |
| 2.1.3 共享复用 | 第20-21页 |
| 2.1.4 由共享资源造成的性能冲突的解决方法 | 第21-22页 |
| 2.2 CPI对于性能冲突的检测 | 第22-24页 |
| 2.2.1 CPI的定义 | 第22-23页 |
| 2.2.2 CPI检测性能冲突的原理 | 第23页 |
| 2.2.3 CPI的工作机制 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 CPI的数据采集以及相关数据分析 | 第25-36页 |
| 3.1 CPI数据采集方法 | 第25-26页 |
| 3.2 CPI压力测试的方法探索 | 第26-33页 |
| 3.2.1 使用mcp++请求做压力测试 | 第26-29页 |
| 3.2.2 使用http请求做压力测试 | 第29-31页 |
| 3.2.3 混合mcp++和http请求做压力测试 | 第31-33页 |
| 3.3 不同业务的CPI变化规律探索 | 第33-35页 |
| 3.3.1 时间敏感类业务 | 第33页 |
| 3.3.2 CPU利用率敏感类业务 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 以时间为维度的建模检测算法 | 第36-45页 |
| 4.1 基于时间的建模方法 | 第36-37页 |
| 4.2 基于时间的检测算法 | 第37-38页 |
| 4.3 实验与结果及分析 | 第38-41页 |
| 4.3.1 第一次实验 | 第38-39页 |
| 4.3.2 第二次实验 | 第39-40页 |
| 4.3.3 结论以及规律总结 | 第40-41页 |
| 4.4 相关性检测 | 第41-44页 |
| 4.4.1 频繁误告警问题的解决思路 | 第41-42页 |
| 4.4.2 相关性检测算法 | 第42页 |
| 4.4.3 相关性检测的实验验证 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 以CPU利用率为维度的建模检测算法 | 第45-49页 |
| 5.1 建模维度的理论分析 | 第45-47页 |
| 5.2 基于CPU利用率的建模方法 | 第47页 |
| 5.3 基于CPU利用率的检测算法 | 第47-48页 |
| 5.4 有效性检测 | 第48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 CPI监控系统的设计与开发 | 第49-55页 |
| 6.1 项目概述 | 第49-51页 |
| 6.2 系统架构设计 | 第51-52页 |
| 6.2.1 总体设计 | 第51-52页 |
| 6.2.2 各模块功能详细说明 | 第52页 |
| 6.3 CPI监控系统的原理 | 第52页 |
| 6.4 建模脚本开发 | 第52-54页 |
| 6.5 本章小节 | 第54-55页 |
| 第七章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 7.1 总结 | 第55-56页 |
| 7.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附表 | 第65页 |