基于微服务的分布式营销系统的研究与实现
这是一篇关于负载均衡算法,营销系统,分布式处理,MongoDB分片存储的论文, 主要内容为随着企业营销手段的不断创新和互联网营销观念的不断深入,多种多样的营销系统逐渐出现。营销系统主要是通过用户数据的不同属性,按照特定规则进行多种渠道的营销,从而实现销售量的提升和产品的推广。由于营销系统具有发送量集中、统计时间跨度大、基础数据量大等特点,给营销系统的性能和稳定性带来挑战。本文以某航空公司的营销系统为背景,分析系统的整体流程,从用户数据传输、数据清洗入库、营销发送处理、推送和发送及数据收集统计等过程中着手,将系统整体微服务化,单一的过程处理并行化,使系统在分布式处理中提升并行处理能力和可扩展能力。在微服务分布式架构中,存在着网关路由服务节点的瓶颈问题,本文着重研究了分布式处理中调度服务的负载均衡算法。负载均衡的目的是使分布式服务器的资源利用率最大化、调度更合理。常见的负载均衡算法有动态负责均衡、静态负载均衡、自适用负载均衡算法,具体算法有最少连接数算法、轮询算法、加权轮询算法等。但这些算法存在不能基于不同服务器资源使用情况动态调整的问题。按照CPU和内存使用率,本文提出了结合系统的过程权值的动态负载均衡算法,从而改善了系统整体性能。与传统的轮询算法相比,10万发送量的发送效率提升了2倍;与一般基于CPU和内存负载算法比较,10万发送量发送效率提升约1倍。基于MongoDB的分片分布式存储,针对多机节点异构情况和单机节点故障情况,本论文对MongoDB分片集群进行优化,添加了带有虚拟节点的一致性哈希算法;使异常或异构情况下,能够保证平衡和均匀存储。使用算法优化后,单机节点故障情况下,系统能够持续24小时完成正常的发送任务。
基于分布式智能视频分析的交通流量检测系统设计与实现
这是一篇关于智能交通,视频分析技术,分布式处理,交通流量检测的论文, 主要内容为随着城市道路交通流量日益增大,如何高效率、低成本的解决交通拥堵是智能交通领域的重点研究内容。使用视频分析技术统计监控视频中的交通流量数据,可以为交通管理部门进行拥堵疏导提供参考依据。由于车辆密度和路况条件等因素,不同交通密度场景下车流量统计的需求不同。基于此,本文针对低交通密度场景,提出了基于预视频切分和帧差法的分布式交通流量检测方法;针对高交通密度场景,提出了基于视频帧段分布式处理和背景差法的交通流量检测方法。并最终实现高效率的交通流量检测系统。本文主要研究工作如下:(1)研究低密度分布式交通流量检测方法。现有检测方法对交通密度低的场景进行交通流量统计时,通常存在检测速度较慢的问题。本文预先将完整视频切成若干个短视频,并设计Spark视频完整读取方案,再使用两帧差法实现视频的分布式车流量统计,提升交通流量统计速度。(2)研究高密度分布式交通流量检测方法。对交通密度高的场景进行交通流量统计时,传统检测方法存在漏检及统计速度较慢的问题。通过研究视频帧段分布式读取方式和Spark数据倾斜解决方法,本文提出自定义视频帧段读取方案和任务平均分配法,并通过背景差法对视频帧段进行分布式车流量统计,在保证准确率较高的同时提升检测速度。(3)设计实现高低密度场景交通流量检测系统。通过系统业务需求进行功能模块的分析与设计,实现不同交通密度场景下的车流量分布式统计、统计结果展示等功能,并使用Spring、SpringMVC、Hibernate等技术进行系统构建。最后,通过功能测试和性能测试,验证了本系统在不同交通场景下具有较快的检测速度和较高的准确率。本文的研究成果能在真实场景中应用,并有利于交通流量检测研究的发展。
基于微服务的分布式营销系统的研究与实现
这是一篇关于负载均衡算法,营销系统,分布式处理,MongoDB分片存储的论文, 主要内容为随着企业营销手段的不断创新和互联网营销观念的不断深入,多种多样的营销系统逐渐出现。营销系统主要是通过用户数据的不同属性,按照特定规则进行多种渠道的营销,从而实现销售量的提升和产品的推广。由于营销系统具有发送量集中、统计时间跨度大、基础数据量大等特点,给营销系统的性能和稳定性带来挑战。本文以某航空公司的营销系统为背景,分析系统的整体流程,从用户数据传输、数据清洗入库、营销发送处理、推送和发送及数据收集统计等过程中着手,将系统整体微服务化,单一的过程处理并行化,使系统在分布式处理中提升并行处理能力和可扩展能力。在微服务分布式架构中,存在着网关路由服务节点的瓶颈问题,本文着重研究了分布式处理中调度服务的负载均衡算法。负载均衡的目的是使分布式服务器的资源利用率最大化、调度更合理。常见的负载均衡算法有动态负责均衡、静态负载均衡、自适用负载均衡算法,具体算法有最少连接数算法、轮询算法、加权轮询算法等。但这些算法存在不能基于不同服务器资源使用情况动态调整的问题。按照CPU和内存使用率,本文提出了结合系统的过程权值的动态负载均衡算法,从而改善了系统整体性能。与传统的轮询算法相比,10万发送量的发送效率提升了2倍;与一般基于CPU和内存负载算法比较,10万发送量发送效率提升约1倍。基于MongoDB的分片分布式存储,针对多机节点异构情况和单机节点故障情况,本论文对MongoDB分片集群进行优化,添加了带有虚拟节点的一致性哈希算法;使异常或异构情况下,能够保证平衡和均匀存储。使用算法优化后,单机节点故障情况下,系统能够持续24小时完成正常的发送任务。
私有云存储系统的设计与实现
这是一篇关于云存储系统,分布式处理,数据存储,一致性,容错的论文, 主要内容为随着信息技术的不断发展和普及,数据量迅猛增长,数据之间的联系也越来越紧密,这使得高能性能计算[23,24]和大数据处理[25-27]日益成为人们关注的焦点。如今,云存储技术因其高效的管理方式,高可靠性,高安全性等特点成为企业存储数据的首选解决方案。而在云存储系统设计之中,其高效性、可扩展性和安全性成为设计的难点和重点。在云计算业界,云存储系统的元数据管理单元和数据存储单元的设计和实现一直是整个难点问题。由于文章篇幅和时间的限制,本文重点研究数据存储单元的设计和实现。本文根据当前的存储系统和分布式文件系统的特点和应用,并结合企业存储服务的实际需求,提出并实现了一种具有高可扩展性和高可用性的云存储系统C-Store。本文先介绍已有的几种分布式存储系统和与云存储相关技术理论基础,接着介绍本云存储系统的总体设计思路和方法,重点介绍数据存储系统的设计和实现,最后通过对系统的测试来验证之前的设计思路。云存储系统C-Store的总体架构采用分布式构架,元数据部分和数据部分的数据采用分别存储方式,并分别用不同的、各自的资源管理单元(桶)来存储,这样有利于元数据和数据分别管理和进行性能优化,避免单个节点失效带来的风险;同时采用负载均衡技术使之各个节点负载均衡,使用数据恢复策略等来提高系统的可靠性和可扩展。本文实现了数据存储单元中的设计思路和设计要点。整个数据存储子系统实现是在Linux环境下使用C++来实现的;实现之后系统,用户可以通过客服端来上传、下载和删除数据;实现数据以键值对存储方式进行存储,据按照基于规则的资源定位策略(多层映射),定位到多个不同的数据存储单元;通过桶的扩展和迁移来实现系统的负载均衡机制;用多副本机制来实现数据的恢复和重建;总的来讲实现了一个具有高性能、可用性[22]和高可靠性的云存储系统。
基于微服务的分布式营销系统的研究与实现
这是一篇关于负载均衡算法,营销系统,分布式处理,MongoDB分片存储的论文, 主要内容为随着企业营销手段的不断创新和互联网营销观念的不断深入,多种多样的营销系统逐渐出现。营销系统主要是通过用户数据的不同属性,按照特定规则进行多种渠道的营销,从而实现销售量的提升和产品的推广。由于营销系统具有发送量集中、统计时间跨度大、基础数据量大等特点,给营销系统的性能和稳定性带来挑战。本文以某航空公司的营销系统为背景,分析系统的整体流程,从用户数据传输、数据清洗入库、营销发送处理、推送和发送及数据收集统计等过程中着手,将系统整体微服务化,单一的过程处理并行化,使系统在分布式处理中提升并行处理能力和可扩展能力。在微服务分布式架构中,存在着网关路由服务节点的瓶颈问题,本文着重研究了分布式处理中调度服务的负载均衡算法。负载均衡的目的是使分布式服务器的资源利用率最大化、调度更合理。常见的负载均衡算法有动态负责均衡、静态负载均衡、自适用负载均衡算法,具体算法有最少连接数算法、轮询算法、加权轮询算法等。但这些算法存在不能基于不同服务器资源使用情况动态调整的问题。按照CPU和内存使用率,本文提出了结合系统的过程权值的动态负载均衡算法,从而改善了系统整体性能。与传统的轮询算法相比,10万发送量的发送效率提升了2倍;与一般基于CPU和内存负载算法比较,10万发送量发送效率提升约1倍。基于MongoDB的分片分布式存储,针对多机节点异构情况和单机节点故障情况,本论文对MongoDB分片集群进行优化,添加了带有虚拟节点的一致性哈希算法;使异常或异构情况下,能够保证平衡和均匀存储。使用算法优化后,单机节点故障情况下,系统能够持续24小时完成正常的发送任务。
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