雲端服務主要分成兩大類型：資料伺服和分散式運算架構，本論文主要在建構一個分散式運算管理平台，以較低成本實現快速且可靠的大量資料處理需求。我們提出以核心程式設計方式實現分散式運算管理架構，由管理伺服器與運算節點端、客戶端的三端交握，能夠管理眾多運算節點且有效率地分配節點運算資源的使用，達到提供給使用者更靈活的分散式運算環境之目的。
為了實現將運算節點統一管理、運算資料分散處理的目標，我們將整體架構針對其特性分為三個部分設計：管理伺服器端(Management Server)、運算節點端(Computing Node)以及客戶端(Client)。管理伺服器負責接受和管理各運算節點的資料，若客戶端發出運算請求，即分配運算資源並協助客戶端和運算節點建立資料連線，完成統一管理的動作；運算節點端則是在不同作業系統(Windows和Linux)之核心層植入我們所設計的驅動程式，此做法使一般電腦能夠透過載入核心模式驅動程式的方式加入我們的平台當作運算節點，在不影響一般化操作的狀況下，將空閒的計算資源作為分散平台之運算節點所使用。這種改善了傳統建構分散式平台運算節點端的作法，有利於節省建設大量運算設備成本；而客戶端的部份我們參考MapReduce的觀念，建立了Map Agent將資料以分散程度與運算節點數量為考量進行分配；Reduce Agent負責接收運算節點端回傳資料並進行統整。
最後透過實作驗證了我們分散式運算架構的管理模式，在Windows 7/8與Linux Ubuntu 13.10作業系統之核心層分別載入符合架構行為之驅動程式進行驗證，以核心程式設計方式實現分散式運算管理架構可以整合不同作業系統之運算節點，並解決資料統一交給伺服器進行分配所導致之資料壅塞或資源耗損(Hot-spot Problem)等問題。

The cloud services primary divided into two types：data server and distributed computing architecture. The distributed computing can achieve rapid and reliable requirements of data processing at a lower cost. In this paper, we propose a new distributed computing management which used the kernel programming. The communication is composed of management server, computing node and client. It can manage many computing nodes effectively, to offer users a more flexible distributed computing environment.
In order to realize the target of managing computing node uniformly and processing data discretely, our architecture divided into three parts: Management server, computing node and client. The management server is responsible for accepting and managing computing node information. It should distribute computing resources and help client wired to computing node, if client send an operational request. Computing node is based on the kernel of different operation system (Windows and Linux). Let idle resources used as a platform by the computing nodes. This method can reduce the equipment cost. And we used the concept of MapReduce on client. Set the Map agent and Reduce agent to help disperse and collect data.
Finally, we prove our implementation of distributed computing management through practical verification on operation system kernel of Windows 7/8 and Linux Ubuntu 13.10. It can integrate computing nodes of different operation system, and solve the Hot-spot problem.

論文審定書 i
論文公開授權書 ii
誌 謝 iii
摘 要 iv
Abstract v
目 錄 vi
圖 次 ix
表 次 xii
第一章 簡介 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 論文架構 2
第二章 背景知識與相關研究 3
2.1 現今雲端運算平台介紹 3
2.1.1 Microsoft Azure 3
2.1.2 Google Cloud Platform 4
2.1.3 Amazon Elastic Compute Cloud 5
2.1.4 分析 5
2.2 MapReduce 5
2.3 CUDA 6
2.4 WDF概述 8
2.4.1 WDF核心框架 8
2.4.2 WDF特點 10
2.4.3 KMDF 11
2.5 Linux kernel module概述 12
2.5.1 模組化的驅動程式 13
2.6 Socket programming 15
2.6.1 WSK架構 16
2.6.2 WSK中使用IRP 17
2.6.3 Linux kernel socket programming 18
2.7 多執行緒設計 19
2.7.1 以Windows核心為基礎之多執行緒設計 20
2.7.2 以Linux核心為基礎之多執行緒設計 20
第三章 分散式運算管理架構 23
3.1 系統架構 23
3.1.1 改善Hot-spot Problem 24
3.1.2 分散式運算管理架構交握流程 25
3.1.3 運算資料的形式 27
3.2 裝置系統架構 28
3.3 軟體架構 32
3.3.1 管理伺服器端 32
3.3.2 運算節點端 40
3.3.3 客戶端 49
3.4 運算節點評估 51
3.4.1 Performance Metric 51
3.4.2 運算節點的選擇 52
第四章 實現成果與分析 53
4.1 連續的矩陣乘加 54
4.2 CUDA程式運算 57
4.3 實作分析 59
第五章 結論 60
5.1 論文總結 60
5.1.1 主要作法 60
5.1.2 實驗結果 60
5.2 未來研究方向 61
參考文獻 62

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