基于Kubernetes和Docker的容器云平台设计与实现

这是一篇关于容器虚拟化,Docker,Harbor,Kubernetes的论文, 主要内容为随着高科技信息技术的蓬勃发展,科技进步成果所带来的红利已经深入各家各户,所有人都能感觉到科技力量对我们生活的影响与改变。科技服务的动量已经超越了科技的研究动量,各种应用服务的数量和种类也随着科技的进步在不断的增长,能提供的功能也在不停地完善,用户对各种应用服务的满意度不断提升,同时对服务的延伸也提出了更多的要求。目前的许多服务采用微服务体系架构来开发,其包含众多相互耦合的组件,这种服务架构导致在每次服务升级维护时都会涉及到很多模块的调整,而每个模块都相互依赖,最终会导致服务升级缓慢,无法满足快速迭代的升级,同时业务上线自动部署的速度以及成功率都会非常低,使得服务稳定性差,这样就需要增加维护成本,使用云平台容器虚拟化以及自动部署技术是非常好的选择。本论文使用Docker容器虚拟化技术来完成应用程序的低开销的运行环境隔离和多重环境运行,并以Kubernetes容器编排引擎为核心,设计和实现了一个以应用为中心的私有容器云平台。本文首先介绍了课题研究背景与意义,把涉及到的相关框架和技术做了阐述,对建造基于Kubernetes和Docker的容器云平台做了多方面的需求分析,并做了详细的设计和实现。该云平台自身通过容器安装,各组件也以容器的方式对外提供服务,减少了外部对集群主机的污染与侵入。容器云平台对外使用Nginx反向代理服务器,通过设计的多种服务发现与暴露方式,使云平台上运行的容器应用可以独立地对外提供服务,并对网络访问的负载均衡做了设计,提高了云平台的可用性和吞吐量。容器云平台内部使用Harbor私有化镜像仓库实现了容器镜像的存储、上传和分发,并通过权限控制实现了外部用户对镜像资源的受限访问,解决了镜像资源的安全性问题。云平台使用Volume容器数据卷对容器运行时产生的日志等信息做持久化操作,解决了因容器宕机而造成的数据丢失问题。本文在Kubernetes原生的基础上做了安全监控方面的改进,使用Prometheus工具对集群节点及节点上运行的容器数据进行实时监控。在云平台资源调度方面,结合生产应用场景,设计实现了抢占式调度策略。该策略允许用户自定义Pod优先级,在调度过程中,集群会根据Pod的优先级高低依次进行调度。在集群资源不足时,该策略支持挂起低优先级Pod来释放资源,由高优先级Pod抢占资源,实现了高效利用云平台资源的功能。为了展示云平台相关功能的实现效果,通过Spring Boot、Thymeleaf和Mybatis框架完成了代码工程的编写,与My SQL数据库交互来进行数据的持久化操作。本文设计和实现的基于Kubernetes和Docker虚拟化技术的自动化部署云平台,提供了一个统一的容器虚拟化应用服务的运行时环境,有效解决了模块间耦合的问题,增加了服务运行的稳定性,可以较为完美的解决生产环境下大型项目或服务的自动部署与维护工作,为容器自动化部署的目的和流程提供了一个实例。本论文最后对基于Kubernetes和Docker的容器云平台的功能进行了测试,测试结果表明该容器云平台可以提供稳定且有效的容器化应用管理服务。

基于Kubernetes和Docker的容器云平台设计与实现

这是一篇关于容器虚拟化,Docker,Harbor,Kubernetes的论文, 主要内容为随着高科技信息技术的蓬勃发展,科技进步成果所带来的红利已经深入各家各户,所有人都能感觉到科技力量对我们生活的影响与改变。科技服务的动量已经超越了科技的研究动量,各种应用服务的数量和种类也随着科技的进步在不断的增长,能提供的功能也在不停地完善,用户对各种应用服务的满意度不断提升,同时对服务的延伸也提出了更多的要求。目前的许多服务采用微服务体系架构来开发,其包含众多相互耦合的组件,这种服务架构导致在每次服务升级维护时都会涉及到很多模块的调整,而每个模块都相互依赖,最终会导致服务升级缓慢,无法满足快速迭代的升级,同时业务上线自动部署的速度以及成功率都会非常低,使得服务稳定性差,这样就需要增加维护成本,使用云平台容器虚拟化以及自动部署技术是非常好的选择。本论文使用Docker容器虚拟化技术来完成应用程序的低开销的运行环境隔离和多重环境运行,并以Kubernetes容器编排引擎为核心,设计和实现了一个以应用为中心的私有容器云平台。本文首先介绍了课题研究背景与意义,把涉及到的相关框架和技术做了阐述,对建造基于Kubernetes和Docker的容器云平台做了多方面的需求分析,并做了详细的设计和实现。该云平台自身通过容器安装,各组件也以容器的方式对外提供服务,减少了外部对集群主机的污染与侵入。容器云平台对外使用Nginx反向代理服务器,通过设计的多种服务发现与暴露方式,使云平台上运行的容器应用可以独立地对外提供服务,并对网络访问的负载均衡做了设计,提高了云平台的可用性和吞吐量。容器云平台内部使用Harbor私有化镜像仓库实现了容器镜像的存储、上传和分发,并通过权限控制实现了外部用户对镜像资源的受限访问,解决了镜像资源的安全性问题。云平台使用Volume容器数据卷对容器运行时产生的日志等信息做持久化操作,解决了因容器宕机而造成的数据丢失问题。本文在Kubernetes原生的基础上做了安全监控方面的改进,使用Prometheus工具对集群节点及节点上运行的容器数据进行实时监控。在云平台资源调度方面,结合生产应用场景,设计实现了抢占式调度策略。该策略允许用户自定义Pod优先级,在调度过程中,集群会根据Pod的优先级高低依次进行调度。在集群资源不足时,该策略支持挂起低优先级Pod来释放资源,由高优先级Pod抢占资源,实现了高效利用云平台资源的功能。为了展示云平台相关功能的实现效果,通过Spring Boot、Thymeleaf和Mybatis框架完成了代码工程的编写,与My SQL数据库交互来进行数据的持久化操作。本文设计和实现的基于Kubernetes和Docker虚拟化技术的自动化部署云平台,提供了一个统一的容器虚拟化应用服务的运行时环境,有效解决了模块间耦合的问题,增加了服务运行的稳定性,可以较为完美的解决生产环境下大型项目或服务的自动部署与维护工作,为容器自动化部署的目的和流程提供了一个实例。本论文最后对基于Kubernetes和Docker的容器云平台的功能进行了测试,测试结果表明该容器云平台可以提供稳定且有效的容器化应用管理服务。

基于Docker与Kubernetes的容器云平台的研究与实现

这是一篇关于云计算,容器云平台,Docker,Harbor,Kubernetes,调度优选算法的论文, 主要内容为随着计算机技术和容器虚拟化技术的快速发展,云计算已然成为物联网、大数据等应用中最基本的计算平台,应用容器化也愈渐成为了一种趋势。但是,随着应用规模的增大和应用关系的错综复杂,使得人为管理所有容器应用的运行越来越力不从心。因此,如何在企业环境下降低人为运维的成本、如何管理大规模容器的运行,已成为了当下亟待解决的问题。本文结合实习公司的用户需求,基于Docker容器技术和Kubernetes容器编排工具,研究并实现一个可以被部署在私有云下的PaaS层容器云平台。该平台为用户提供了一种容器编排方案,简化了部署应用的过程。此外,本文还对Kubernetes v1.5.2版本的调度优选算法进行了研究。本文的具体研究工作如下:本文首先介绍了课题的研究背景与意义,分析了国内外在虚拟化技术和编排工具方面的研究现状。其次,分析了平台的目标用户及需求,将用户分为了云管理员和普通用户两种角色,并从用户需求中分析提取了平台的功能需求,根据平台的使用和运行场景总结了系统的非功能需求。接着,在需求分析的基础上设计了平台的总体架构,包括平台前后端设计以及平台后端与Kubernetes集群等组件的交互设计等,并通过分析平台各组件的实体和实体之间的关系完成了数据库设计。在第4章,本文研究了Kubernetes调度过程,针对Kubernetes优选算法中未考虑节点本身性能、使用的资源模型过小和设置默认requests不合理三点不足,对算法进行了改进。首先,在设置CPU的默认requests时考虑了CPU核数,在设置内存的默认requests考虑了内存总容量;其次,改进的优选算法中考虑了节点本身的性能。最后,在第5章,本文使用Java、JavaScript和HTML/CSS语言,通过Spring Boot、Mybatis、Vue和Thymeleaf等框架实现了基于Docker与Kubernetes的容器云平台,并展示了相关实现效果。其中,使用Harbor项目搭建了私有镜像仓库服务器,研究了Harbor框架及Harbor API的调用,并结合Docker API完成了对应用仓库模块的开发;使用TWaver可视化开发工具和HTML5拖动技术完成了应用编排功能;研究了Kubernetes资源的管理及Kubernetes Restful API的调用,使用基于Fabric8的Java客户端完成了应用部署功能和对应用实例的管理工作;通过Echarts等插件完成了应用概览模块;通过Vue和Validate插件完成了该平台的用户权限控制和数据有效性验证。

基于Docker与Kubernetes的容器云平台的研究与实现

这是一篇关于云计算,容器云平台,Docker,Harbor,Kubernetes,调度优选算法的论文, 主要内容为随着计算机技术和容器虚拟化技术的快速发展,云计算已然成为物联网、大数据等应用中最基本的计算平台,应用容器化也愈渐成为了一种趋势。但是,随着应用规模的增大和应用关系的错综复杂,使得人为管理所有容器应用的运行越来越力不从心。因此,如何在企业环境下降低人为运维的成本、如何管理大规模容器的运行,已成为了当下亟待解决的问题。本文结合实习公司的用户需求,基于Docker容器技术和Kubernetes容器编排工具,研究并实现一个可以被部署在私有云下的PaaS层容器云平台。该平台为用户提供了一种容器编排方案,简化了部署应用的过程。此外,本文还对Kubernetes v1.5.2版本的调度优选算法进行了研究。本文的具体研究工作如下:本文首先介绍了课题的研究背景与意义,分析了国内外在虚拟化技术和编排工具方面的研究现状。其次,分析了平台的目标用户及需求,将用户分为了云管理员和普通用户两种角色,并从用户需求中分析提取了平台的功能需求,根据平台的使用和运行场景总结了系统的非功能需求。接着,在需求分析的基础上设计了平台的总体架构,包括平台前后端设计以及平台后端与Kubernetes集群等组件的交互设计等,并通过分析平台各组件的实体和实体之间的关系完成了数据库设计。在第4章,本文研究了Kubernetes调度过程,针对Kubernetes优选算法中未考虑节点本身性能、使用的资源模型过小和设置默认requests不合理三点不足,对算法进行了改进。首先,在设置CPU的默认requests时考虑了CPU核数,在设置内存的默认requests考虑了内存总容量;其次,改进的优选算法中考虑了节点本身的性能。最后,在第5章,本文使用Java、JavaScript和HTML/CSS语言,通过Spring Boot、Mybatis、Vue和Thymeleaf等框架实现了基于Docker与Kubernetes的容器云平台,并展示了相关实现效果。其中,使用Harbor项目搭建了私有镜像仓库服务器,研究了Harbor框架及Harbor API的调用,并结合Docker API完成了对应用仓库模块的开发;使用TWaver可视化开发工具和HTML5拖动技术完成了应用编排功能;研究了Kubernetes资源的管理及Kubernetes Restful API的调用,使用基于Fabric8的Java客户端完成了应用部署功能和对应用实例的管理工作;通过Echarts等插件完成了应用概览模块;通过Vue和Validate插件完成了该平台的用户权限控制和数据有效性验证。

基于Kubernetes和Docker的容器云平台设计与实现

这是一篇关于容器虚拟化,Docker,Harbor,Kubernetes的论文, 主要内容为随着高科技信息技术的蓬勃发展,科技进步成果所带来的红利已经深入各家各户,所有人都能感觉到科技力量对我们生活的影响与改变。科技服务的动量已经超越了科技的研究动量,各种应用服务的数量和种类也随着科技的进步在不断的增长,能提供的功能也在不停地完善,用户对各种应用服务的满意度不断提升,同时对服务的延伸也提出了更多的要求。目前的许多服务采用微服务体系架构来开发,其包含众多相互耦合的组件,这种服务架构导致在每次服务升级维护时都会涉及到很多模块的调整,而每个模块都相互依赖,最终会导致服务升级缓慢,无法满足快速迭代的升级,同时业务上线自动部署的速度以及成功率都会非常低,使得服务稳定性差,这样就需要增加维护成本,使用云平台容器虚拟化以及自动部署技术是非常好的选择。本论文使用Docker容器虚拟化技术来完成应用程序的低开销的运行环境隔离和多重环境运行,并以Kubernetes容器编排引擎为核心,设计和实现了一个以应用为中心的私有容器云平台。本文首先介绍了课题研究背景与意义,把涉及到的相关框架和技术做了阐述,对建造基于Kubernetes和Docker的容器云平台做了多方面的需求分析,并做了详细的设计和实现。该云平台自身通过容器安装,各组件也以容器的方式对外提供服务,减少了外部对集群主机的污染与侵入。容器云平台对外使用Nginx反向代理服务器,通过设计的多种服务发现与暴露方式,使云平台上运行的容器应用可以独立地对外提供服务,并对网络访问的负载均衡做了设计,提高了云平台的可用性和吞吐量。容器云平台内部使用Harbor私有化镜像仓库实现了容器镜像的存储、上传和分发,并通过权限控制实现了外部用户对镜像资源的受限访问,解决了镜像资源的安全性问题。云平台使用Volume容器数据卷对容器运行时产生的日志等信息做持久化操作,解决了因容器宕机而造成的数据丢失问题。本文在Kubernetes原生的基础上做了安全监控方面的改进,使用Prometheus工具对集群节点及节点上运行的容器数据进行实时监控。在云平台资源调度方面,结合生产应用场景,设计实现了抢占式调度策略。该策略允许用户自定义Pod优先级,在调度过程中,集群会根据Pod的优先级高低依次进行调度。在集群资源不足时,该策略支持挂起低优先级Pod来释放资源,由高优先级Pod抢占资源,实现了高效利用云平台资源的功能。为了展示云平台相关功能的实现效果,通过Spring Boot、Thymeleaf和Mybatis框架完成了代码工程的编写,与My SQL数据库交互来进行数据的持久化操作。本文设计和实现的基于Kubernetes和Docker虚拟化技术的自动化部署云平台,提供了一个统一的容器虚拟化应用服务的运行时环境,有效解决了模块间耦合的问题,增加了服务运行的稳定性,可以较为完美的解决生产环境下大型项目或服务的自动部署与维护工作,为容器自动化部署的目的和流程提供了一个实例。本论文最后对基于Kubernetes和Docker的容器云平台的功能进行了测试,测试结果表明该容器云平台可以提供稳定且有效的容器化应用管理服务。

基于Kubernetes和Docker的容器云平台设计与实现

这是一篇关于容器虚拟化,Docker,Harbor,Kubernetes的论文, 主要内容为随着高科技信息技术的蓬勃发展,科技进步成果所带来的红利已经深入各家各户,所有人都能感觉到科技力量对我们生活的影响与改变。科技服务的动量已经超越了科技的研究动量,各种应用服务的数量和种类也随着科技的进步在不断的增长,能提供的功能也在不停地完善,用户对各种应用服务的满意度不断提升,同时对服务的延伸也提出了更多的要求。目前的许多服务采用微服务体系架构来开发,其包含众多相互耦合的组件,这种服务架构导致在每次服务升级维护时都会涉及到很多模块的调整,而每个模块都相互依赖,最终会导致服务升级缓慢,无法满足快速迭代的升级,同时业务上线自动部署的速度以及成功率都会非常低,使得服务稳定性差,这样就需要增加维护成本,使用云平台容器虚拟化以及自动部署技术是非常好的选择。本论文使用Docker容器虚拟化技术来完成应用程序的低开销的运行环境隔离和多重环境运行,并以Kubernetes容器编排引擎为核心,设计和实现了一个以应用为中心的私有容器云平台。本文首先介绍了课题研究背景与意义,把涉及到的相关框架和技术做了阐述,对建造基于Kubernetes和Docker的容器云平台做了多方面的需求分析,并做了详细的设计和实现。该云平台自身通过容器安装,各组件也以容器的方式对外提供服务,减少了外部对集群主机的污染与侵入。容器云平台对外使用Nginx反向代理服务器,通过设计的多种服务发现与暴露方式,使云平台上运行的容器应用可以独立地对外提供服务,并对网络访问的负载均衡做了设计,提高了云平台的可用性和吞吐量。容器云平台内部使用Harbor私有化镜像仓库实现了容器镜像的存储、上传和分发,并通过权限控制实现了外部用户对镜像资源的受限访问,解决了镜像资源的安全性问题。云平台使用Volume容器数据卷对容器运行时产生的日志等信息做持久化操作,解决了因容器宕机而造成的数据丢失问题。本文在Kubernetes原生的基础上做了安全监控方面的改进,使用Prometheus工具对集群节点及节点上运行的容器数据进行实时监控。在云平台资源调度方面,结合生产应用场景,设计实现了抢占式调度策略。该策略允许用户自定义Pod优先级,在调度过程中,集群会根据Pod的优先级高低依次进行调度。在集群资源不足时,该策略支持挂起低优先级Pod来释放资源,由高优先级Pod抢占资源,实现了高效利用云平台资源的功能。为了展示云平台相关功能的实现效果,通过Spring Boot、Thymeleaf和Mybatis框架完成了代码工程的编写,与My SQL数据库交互来进行数据的持久化操作。本文设计和实现的基于Kubernetes和Docker虚拟化技术的自动化部署云平台,提供了一个统一的容器虚拟化应用服务的运行时环境,有效解决了模块间耦合的问题,增加了服务运行的稳定性,可以较为完美的解决生产环境下大型项目或服务的自动部署与维护工作,为容器自动化部署的目的和流程提供了一个实例。本论文最后对基于Kubernetes和Docker的容器云平台的功能进行了测试,测试结果表明该容器云平台可以提供稳定且有效的容器化应用管理服务。

基于Docker与Kubernetes的容器云平台的研究与实现

这是一篇关于云计算,容器云平台,Docker,Harbor,Kubernetes,调度优选算法的论文, 主要内容为随着计算机技术和容器虚拟化技术的快速发展,云计算已然成为物联网、大数据等应用中最基本的计算平台,应用容器化也愈渐成为了一种趋势。但是,随着应用规模的增大和应用关系的错综复杂,使得人为管理所有容器应用的运行越来越力不从心。因此,如何在企业环境下降低人为运维的成本、如何管理大规模容器的运行,已成为了当下亟待解决的问题。本文结合实习公司的用户需求,基于Docker容器技术和Kubernetes容器编排工具,研究并实现一个可以被部署在私有云下的PaaS层容器云平台。该平台为用户提供了一种容器编排方案,简化了部署应用的过程。此外,本文还对Kubernetes v1.5.2版本的调度优选算法进行了研究。本文的具体研究工作如下:本文首先介绍了课题的研究背景与意义,分析了国内外在虚拟化技术和编排工具方面的研究现状。其次,分析了平台的目标用户及需求,将用户分为了云管理员和普通用户两种角色,并从用户需求中分析提取了平台的功能需求,根据平台的使用和运行场景总结了系统的非功能需求。接着,在需求分析的基础上设计了平台的总体架构,包括平台前后端设计以及平台后端与Kubernetes集群等组件的交互设计等,并通过分析平台各组件的实体和实体之间的关系完成了数据库设计。在第4章,本文研究了Kubernetes调度过程,针对Kubernetes优选算法中未考虑节点本身性能、使用的资源模型过小和设置默认requests不合理三点不足,对算法进行了改进。首先,在设置CPU的默认requests时考虑了CPU核数,在设置内存的默认requests考虑了内存总容量;其次,改进的优选算法中考虑了节点本身的性能。最后,在第5章,本文使用Java、JavaScript和HTML/CSS语言,通过Spring Boot、Mybatis、Vue和Thymeleaf等框架实现了基于Docker与Kubernetes的容器云平台,并展示了相关实现效果。其中,使用Harbor项目搭建了私有镜像仓库服务器,研究了Harbor框架及Harbor API的调用,并结合Docker API完成了对应用仓库模块的开发;使用TWaver可视化开发工具和HTML5拖动技术完成了应用编排功能;研究了Kubernetes资源的管理及Kubernetes Restful API的调用,使用基于Fabric8的Java客户端完成了应用部署功能和对应用实例的管理工作;通过Echarts等插件完成了应用概览模块;通过Vue和Validate插件完成了该平台的用户权限控制和数据有效性验证。