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近年来,虚拟化作为一种资源整合的技术已经成为研究热点。尽管虚拟化具有灵活安全、封装隔离、提高资源利用率、易于管理维护、降低能耗和节约总体拥有成本(TCO)等诸多优点,但是也存在一些不期望的问题。例如,虚拟化降低了特定操作的性能,虚拟机管理器的增加为虚拟计算系统带来了很多不稳定因素,虚拟计算系统的可用性存在“单点故障(SPOF)".因此,如何评测虚拟计算系统的性能与可用性、鉴别虚拟计算系统的性能与可用性瓶颈以改进虚拟计算系统的设计成为亟需解决的问题。本论文围绕虚拟计算系统的性能与可用性评测方法展开了一系列的研究工作,主要贡献有：(1)通过分析虚拟计算系统的架构特点和实现原理,提出了一种多粒度性能组合测试方法,为解决传统性能测试方法不能很好鉴别虚拟计算系统性能瓶颈的问题提供了一种新途径；同时,为了更好地实现虚拟计算系统的多粒度性能组合测试,开发了一个能够灵活配置测试环境和自动部署测试任务的工具-vTestKit;(2)通过分析Xen系统的网络I/O操作处理机制和CPU调度算法,提出了两个与负载类型相关的分析模型：限制客户域网络I/O操作请求次数的分析模型和执行计算密集型负载的平均性能及伸缩性分析模型,为解决客户域密集网络I/O操作容易造成Xen系统过载和执行计算密集型负载的客户域平均性能与客户域数目的组合优化两个问题提供了分析手段；(3)通过统计分析虚拟计算系统的常见故障症状,给出了虚拟计算系统的典型故障模型(包括故障类型、故障位置、发生模型和持续时间等信息)及其实现途径,并基于Xen系统设计了一个虚拟计算系统故障插入工具-SFIVE,为虚拟计算系统的可用性评测奠定了基础；(4)通过分析虚拟集群结点的基础架构模式特点和生命周期存活状态,给出了三种虚拟集群结点的状态转移图,并基于马尔科夫链建立了相应的可用性分析模型,解决了虚拟集群系统可用性分析的首要问题。综上所述,虚拟计算系统的性能与可用性评测研究主要集中于性能测试、性能建模、可用性测试和可用性建模四个方面。本论文围绕此四个方面取得了一定的进展,并具有一定的理论和应用参考价值。