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基于Spark的云平台性能评估技术研究
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基于Spark的云平台性能评估技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-8页
专用术语注释表第8-9页
第一章 绪论第9-13页
　　1.1 研究背景及研究意义第9页
　　1.2 国内外研究现状第9-11页
　　1.3 研究内容及主要工作第11页
　　1.4 论文结构安排第11-13页
第二章 云平台性能评估理论概述第13-22页
　　2.1 云平台概述第13页
　　2.2 云平台性能指标概述第13-16页
　　　　2.2.1 大数据特性第14页
　　　　2.2.2 工作负载维度第14-15页
　　　　2.2.3 性能度量指标第15-16页
　　2.3 性能评估方法研究第16-21页
　　　　2.3.1 层次分析法第16-18页
　　　　2.3.2 模糊综合评价法第18-19页
　　　　2.3.3 变异系数法第19-20页
　　　　2.3.4 主成分分析法第20-21页
　　2.4 研究问题分析第21页
　　2.5 本章小结第21-22页
第三章 基于多元线性回归的指标分析技术第22-34页
　　3.1 研究背景第22页
　　3.2 性能指标分析框架设计第22-26页
　　　　3.2.1 性能指标分类第24-25页
　　　　3.2.2 性能指标选取第25-26页
　　3.3 多元回归性能指标分析算法设计第26-29页
　　　　3.3.1 算法分析定义第27-28页
　　　　3.3.2 显著性检验第28页
　　　　3.3.3 指标相关性计算第28-29页
　　3.4 仿真与性能分析第29-33页
　　　　3.4.1 仿真实验设计第29-30页
　　　　3.4.2 性能参数分析第30-32页
　　　　3.4.3 指标权重计算第32-33页
　　3.5 本章小结第33-34页
第四章 基于标准回归系数的加权支持回归评估技术第34-47页
　　4.1 研究背景第34页
　　4.2 作业性能指标分析设计第34-36页
　　　　4.2.1 整体作业执行流程第34-35页
　　　　4.2.2 子阶段性能指标分类第35-36页
　　4.3 作业时间指标计算第36-38页
　　　　4.3.1 执行时间估计第36-37页
　　　　4.3.2 执行时间边界值估计第37-38页
　　4.4 基于标准回归系数的加权支持回归算法设计第38-42页
　　　　4.4.1 算法分析定义第38-39页
　　　　4.4.2 样本参数权值计算第39-40页
　　　　4.4.3 加权支持回归计算第40-41页
　　　　4.4.4 算法评价指标设计第41-42页
　　4.5 仿真与性能分析第42-46页
　　　　4.5.1 仿真实验过程第42-43页
　　　　4.5.2 参数加权第43-44页
　　　　4.5.3 支持回归效果评价第44-46页
　　4.6 本章小结第46-47页
第五章 原型系统设计实现第47-63页
　　5.1 应用场景描述第47页
　　5.2 原型系统设计第47-56页
　　　　5.2.1 平台设计第47-48页
　　　　5.2.2 架构设计第48页
　　　　5.2.3 性能指标采集配置第48-52页
　　　　5.2.4 指标权重设计第52-55页
　　　　5.2.5 资源预测评估算法设计第55-56页
　　5.3 实验环境搭建第56-58页
　　5.4 实验结果及分析第58-62页
　　　　5.4.1 集群整体性能分析第58-61页
　　　　5.4.2 作业执行时间资源开销预测第61-62页
　　5.5 本章小结第62-63页
第六章 总结与展望第63-65页
　　6.1 论文总结第63-64页
　　6.2 工作展望第64-65页
参考文献第65-68页
附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文第68-69页
附录 2 攻读硕士学位期间申请的专利第69-70页
附录 3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第70-71页
附录 4 攻读硕士学位期间所获荣誉第71-72页
致谢第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。
 
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