云计算论文开题报告

您所在的位置:网站首页 云计算技术发展概况 云计算论文开题报告

云计算论文开题报告

2023-08-06 09:53| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录 一、本课题的研究目的和意义二、研究方案和主要内容三、文献综述(国内外研究情况及其发展)四、拟解决的关键问题五、研究技术途径和方法六、本课题的进度安排七、参考文献

一、本课题的研究目的和意义

互联网普及以来,每日产生的数据量急剧增加。对于存储资源、计算资源的需求也迈上了一个新台阶。而云计算恰恰是一种按照使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问。进入可配置的计算资源共享池(资源池包括网络、服务器、存储、应用软件、服务),这些资源能够快速提供,用户只需要投入很少的管理工作即可。因此,云计算成为了行业内比较成熟的解决方案。 对于企业用户来说,利用云计算完成满足存储资源需求、计算资源需求,是适应现代轻快化企业制度的要求,是推动解决大数据时代存储、计算资源问题的必要条件。利用云计算,企业不仅可以用数据推动产业升级,还可以减少众多技术工程师、管理人员。因此,开发一个满足当下市场的企业云计算平台,来解决企业面临的问题,具有划时代的意义。

二、研究方案和主要内容 (一)研究内容 1.将计算存储资源(包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)虚拟化,并按照需求合理分配给不同的用户 2.在云计算当中构建大数据服务,配置完成完整的的服务套件, 使用户直接使用,直接享受大数据服务。 (二)研究因素 1.远程链接调用云服务资源 2.云服务根据用户需求情况自动调配计算资源 3.云服务器提供完整的大数据服务 4.云服务器对突发灾害(比如断电、断网)会做出自动的判断并自动调整 (三)研究方法 1.运用openstack实现云服务器资源的分配与链接 2.采用Kubernetes对服务器资源充分利用 3.Docker实现对虚拟环境的搭建 4.Zookeeper实现服务的容灾 三、文献综述(国内外研究情况及其发展)

目前,包括Amazon、Google、Aliyun、Microsof、IBM等国内外IT巨头都要将发展重点放在云计算,也有一些成功的B2B案例。其中最广为人知的便是在19年10月,微软险胜AWS,赢得了美国国防部100亿美元的云计算合同。同时,就云计算本身而言,它又因配套技术的提升而改变,首先5G将帮助耕作企业将边缘计算作为其混合云战略的一部分;其次自动化将主导混合云进入下一个阶段,企业将不再需要抉择私有云与公有云;最后,很多专属云将持续发力,云计算分工将更加明细。 目前云计算分为IasS、PasS、SasS三层。Openstack是AWS提出的云计算架构,主要在IasS层提供服务;Kubernetes主要在SasS层提供服务,两者相互促进,相辅相成。大多数云计算公司都会采用openstack + kubernetes的方式提供容器引擎。当然,最终面向用户的还是Dokcer,它正在引领着应用架构的变革——微服务化,在当今急速追求快的时代,更快的开发迭代,跟阿红的弹性伸缩,互联网应用不再次啊用传统的三层架构,而是用微服务的方式来实现软件的松耦合,跨部门开发以及快速交付等等目的。Docker定义了基础设施标准化、应用交付标准化、运维管理标准化、开发部署标准化,使得容器技术落地变得十分简单,应用可以稳定便携地运行在容器中,一旦出现灾害,也可以迅速利用其他容器弥补。 纵观全球云计算技术,都已被Openstack、kuberneters、Docker瓜分殆尽,各种技术相互博弈、相辅相成,做大的是蛋糕,服务的是用户。

四、拟解决的关键问题 1.集群根据用户需求自动调配计算、存储资源(包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)。 2.系统能够对云服务器资源充分利用,尽可能满足更多用户。 3.能够为用户提供大数据套件服务,并且提供相应的自动化维护。 4.出现灾害性事件,系统能够及时自动做出反应,不影响用户的正常使用。 五、研究技术途径和方法

研究内容:

企业云计算系统,包括不同员工的登陆功能、申请云计算资源的功能、申请大数据Hadoop集群的功能、大数据集群自我容灾的功能。

技术路线:

网站采用Java EE; 云计算方便采用Openstack做虚拟化管理, 在此之上做Kubernetes做container管理, 最后Docker提供服务

六、本课题的进度安排

|

毕业设计(论文)各阶段名称起 止 日 期查阅中外文献资料2 月 10 日 —3 月 5 日需求分析,系统概要设计3 月 5 日 —3 月 15 日各模块代码实现及调试3 月 15 日 —3 月 30 日初步综合演示3 月 30 日 —4 月 15 日缺点完善后,最终演示4 月 15 日 —4 月 25 日撰写毕业设计论文4 月 25 日 —5 月 10 日答辩5 月 15 日 —5 月 20 日 七、参考文献

[1]OpenStack运维指南[M].人民邮电出版社,2015:252. [2]Kubernetes权威指南[M].电子工业出版社,2016:397. [3]Docker[M].O’Reilly Media,2015:214. [4]Hadoop实战[M].人民邮电出版社,2011:253. [5]Hadoop开源云计算平台[M].北京邮电大学出版社,2011:217. [6]基于容器技术的高可用OpenStack云平台快速部署应用[J]. 陈亚威,朱龙. 电子测试. 2018(18) [7]Devendra K. Tayal,Kanak Meena. A new MapReduce solution for associative classification to handle scalability and skewness in vertical data structure[J]. Future Generation Computer Systems,2020,103. [8]Oliver, Andrew C. 16 for '16: What you must know about Hadoop and Spark right now[J]. InfoWorld.com,2016. [9]P. China Venkanna Varma,Venkata Kalyan Chakravarthy K.,V. Valli Kumari,S. Viswanadha Raju. Analysis of a Network IO Bottleneck in Big Data Environments Based on Docker Containers[J]. Big Data Research,2016,3.



【本文地址】


今日新闻


推荐新闻


CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3