苏宁电商弹性云的架构建设与平台优化
这是一篇关于电商云,平台即服务,分布式文件系统,高可用,基础设施即服务的论文, 主要内容为随着近几年移动互联网的普及,电商行业飞速发展;平台入口流量增长迅猛,入驻服务商规模不断扩大。同时,很多ISV(independent software vendor,独立软件开发商)和品牌商的系统都运行在电商企业平台的主链路上,因此保障这些第三方系统的稳定性也成为了电商平台的运营要旨。云计算技术的引入,能够很好地解决上述矛盾。通过对品牌商、ISV等电商生态角色的IT系统的容器化改造,可以高效地管理入驻商的服务;在为其提供产品化解决方案的同时,降低系统运维成本,达到技术赋能商家、繁荣电商生态的效果。本文为苏宁云商提出了基于Cloud Foundry实现的电商云解决方案。首先,基于特定IaaS的PaaS平台自动化部署与运维管理一直都是一个棘手的问题。本文通过对BOSH CPI的扩展,完成了 PaaS平台与苏宁IaaS支撑中心的高度集成;其次,对于云平台的单点故障问题,本文通过Keepalived技术实现负载均衡器HAProxy的主从备份,增强了电商云的容灾能力。同时,出于安全角度的考量,本文设计并实现了支持入驻商应用程序SSL证书的管理系统。最后,利用GlusterFS分布式文件技术取代NFS Server,优化了云平台的存储系统。基于Cloud Foundry的电商云解决方案很好地实现了苏宁云商生态中入驻商系统和服务的容器化改造,使得入驻商能够方便地与苏宁云商系统进行技术和系统上的对接,实现高质量架构产品化输出的目标。
基于云服务的被动式建筑信息集成平台开发与应用
这是一篇关于被动式建筑,信息集成平台,云服务,分布式文件系统的论文, 主要内容为被动式建筑是目前国际认可的一种集高舒适度、低能耗、经济性于一体的节能建筑形式,其所包含的地源热泵系统、围护结构系统、地埋管系统等子系统的运行参数及建筑信息对于挖掘被动式建筑在建筑节能价值具有重要意义。为了建设面向被动式建筑的信息集成平台,实现被动式建筑的信息集成与数据应用,需要解决子系统通信方式、接口形式、节点布置以及数据传输格式等方面的异构问题。本文提出了一种云服务技术与信息集成技术相结合的被动式建筑信息集成平台的建设开发方案,在实现子系统异构数据集成的基础上,发挥云服务的技术优势,提高了平台数据访问能力、数据存储量以及数据安全保障能力,满足了平台数据管理与安全性需求;基于云服务的被动式建筑信息集成平台,通过分析异构子系统的通信方式与协议格式,结合数据管理和数据应用需求,建立数据点表,部署实时数据库,实现各异构子系统数据的云服务器接入;设计以Hadoop分布式文件系统(HDFS)为核心的数据管理架构,实现平台数据的分布式存储与管理;通过将Spark计算引擎与RESTful架构相结合,实现了对平台存储数据的提取与应用,为平台内部或第三方的被动式建筑大数据计算提供数据和接口支持;根据被动式建筑运维与人员操作功能需求对平台进行设计,完成B/S架构的信息集成平台软件开发,实现了被动式建筑中能耗、环境、视频监控、智能照明、地埋管、围护结构、地源热泵、梯控八个子系统的实时数据采集、数据转存、云端存储与大数据管理与数据可视化功能,满足了被动式建筑的信息集成与管理应用需求,并在此基础上开发完成了功能完备且具有安全性的数据访问接口。本文将信息集成技术与云服务技术相结合,实现了被动式建筑中环境、设备、能耗等信息的集中管理,实现了平台数据的分布式存储;完成了平台数据监测、数据迁移、数据访问等软件服务的开发和部署。最终实现了被动式建筑异构系统的信息集成,并在满足平台服务需求的基础上提高了平台数据管理与数据应用能力。
基于云平台的迎宾机器人数据优化管理系统设计与实现
这是一篇关于迎宾机器人,云存储,分布式文件系统,负载均衡的论文, 主要内容为随着科学技术的发展,智能迎宾机器人被广泛应用于迎宾、导览等服务工作,提高了工作效率,降低了生产成本,改善了生活质量。传统的迎宾机器人采用本地存储数据,这种存储方式存在容量低、成本高、难扩展的问题。同时,迎宾机器人适用于多种公共场所,导致数据难管理、实时性差、同步慢、对位置及状态难以监控。针对以上情况,将分布于多区域的迎宾机器人数据进行管理,统一管理分散的数据,建立云平台显得尤为必要。本文基于渝娇迎宾机器人,结合云存储技术,设计数据优化管理系统,使用自适应反馈负载均衡算法对云平台进行优化,实现数据存储平衡,提高响应速度。基于云平台的迎宾机器人数据优化管理系统集成Java技术、Web开发技术、分布式框架、数据库以及网络通信等多种先进技术,具有高可靠性、可扩展性以及容错性等优点,适合分布式部署在廉价机器上,降低了运营成本,满足迎宾机器人的数据管理功能,达到预定设计目标。本文的主要研究内容如下:(1)结合迎宾机器人使用场景,分析云平台迎宾机器人数据优化管理系统的总体需求,对基于云平台的迎宾机器人数据优化管理系统进行总体架构设计,确定了基于无线网络通信的迎宾机器人数据优化管理系统和基于分布式文件系统的存储平台。(2)基于云平台的迎宾机器人数据优化管理系统采用SSM框架作为系统软件设计架构,使用TCP/IP、NAT、Socket等通信技术,根据E-R图进行数据库表结构设计,开发并实现了数据管理、故障记录、实时监控、用户管理等业务功能。(3)针对HDFS默认的随机静态负载均衡的局限性,在请求驱动的自适应反馈负载均衡基础上,引入阀值判断,使得集群在没有请求到来时,也可以自动实现负载均衡,进一步均衡每个节点的磁盘利用率,降低CPU、内存的消耗,使请求可以更快的得到响应。(4)搭建高可用的云平台,部署应用软件,结合迎宾机器人,对系统各个功能进行测试,确定整个系统能够按照需求分析以及功能设计完成业务。
云环境下数据存储优化方法的设计与实现
这是一篇关于分布式文件系统,分布式缓存,小文件,负载均衡,高可用的论文, 主要内容为随着科学技术的发展,多样化的医疗方法使得医疗数据规模呈指数级增长,给医疗系统的存储和访问性能带来了巨大的挑战。现如今,许多医疗行业的信息系统已经无法满足云计算与大数据时代海量数据的存储需求,无法承载高并发的访问流量。为了实现大数据时代下的数据高效存储,本文基于Hadoop云平台以及分布式缓存技术设计并实现了基于云平台的放疗数据存储系统。提出了云环境下的HDFS小文件存储模型,用于存储医疗信息化中产生的非结构化的文档、图像等数据;提出了云环境下的Redis分布式缓存模型,用于缓存医疗业务数据,提高访问效率。通过对国内外相关技术的研究现状进行分析,本文对HDFS分布式文件系统和Redis分布式缓存技术在存储方法上进行了优化,设计了基于云平台的放疗数据存储系统。该系统采用Hadoop平台中的HDFS分布式文件系统来完成对非结构化数据的存储功能,采用My SQL数据库提供结构化数据的存储持久化功能,并使用No SQL数据库Redis来提供数据的缓存功能,采用以JAVA语言为基础的Spring技术栈完成了系统业务功能的编程工作。针对原生HDFS对小文件的存储性能低下问题,对比了现有的小文件处理方案,结合No SQL数据库设计了一种存储性能、访问效率更佳的HDFS小文件存储模型。该模型在HDFS系统之上增加了小文件处理层,从文件预处理、文件缓冲、文件合并和文件索引方法上,提高小文件的存储效率。在此模型的基础上为系统提供分布式文件的存储服务。针对分布式缓存集群中数据分布不均和集群可用性不佳的问题,对比了现有的负载均衡和集群可用性方案,设计了负载均匀、高可用的Redis分布式缓存模型。该缓存模型在一致性哈希算法的基础上引入了动态分片策略,防止了负载倾斜带来的服务中断,在Redis集群高可用方案的基础上引入了Zookeeper对所有缓存节点集中管理,实现节点故障的自动转移。在此模型的基础上为系统提供分布式缓存的存储服务。最后对本课题所设计的系统进行开发测试,测试结果表明本文所设计的基于云平台的放疗数据存储系统可以满足医疗工作的实际需求,而且该系统已经部署到了实际的生产环境中进行使用,在实践中得到了检验。
基于SeaweedFS的分布式文件管理系统的设计与实现
这是一篇关于分布式文件系统,Spring Boot框架,Druid连接池,MVC模式,Redis缓存,Spring Security的论文, 主要内容为21世纪以来,互联网的发展导致数据量飞速增长,这些数据对于企业而言有着莫大的价值,因此如何更好地私有化存储以及管理这些数据就成了很重要的工作。目前云计算技术相当成熟,如阿里云的对象存储技术,直接使用会更方便,但是一些私密的文件存储在云上显然是不合适的。同时在数据呈指数式增长的情况下,单纯通过增加硬盘个数和依托本地操作系统自带的文件系统也无法满足数据存储和管理的需求。因此,本文介绍了自搭建分布式文件系统的设计和实现,为解决私有数据存储容量、数据备份等问题提供折中的解决方案。该系统基于开源的SeaweedFS文件系统,利用了其基本的分布式存储和备份功能。代理模块直接采用Spring Boot来搭建,数据层基于MySQL数据库,Druid作为数据库连接池,同时也带有可选的redis缓存,以加快数据的存取速度和减轻数据库负载。文件系统的管理模块使用MVC的设计思想,前端基于Thymeleaf模板技术,结合Bootstrap框架、jQuery库、AJAX技术实现数据的展示和近实时更新。本文首先阐述了系统涉及的关键技术,包括SeaweedFS文件系统、Spring Boot、Druid连接池、Redis缓存及前端的Thymeleaf模板技术、Bootstrap框架等。然后对系统进行了详细的需求分析与设计,将系统分为文件上传/下载、文件管理、系统管理、文件处理这四个功能模块,并对系统的总体结构、部署架构及数据库表进行了详细设计,也阐述了系统内各模块的设计细节。最后阐述了系统内各功能模块和底层SeaweedFS访问模块的实现和系统的展示效果,以及各模块对核心技术的使用情况。该系统目前处于试用阶段,上游应用正逐步从阿里云OSS存储系统迁移到该分布式文件管理系统。
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