基于Docker的分布式疫情数据可视化平台管理系统

新冠疫情数据可视化平台以可视化的方式为人们实时展现疫情动态,给使用者提供便捷,但随着项目体系的复杂化、模块层次增多,加大了运维管理和开发成本。因此,提出基于Docker的分布式疫情数据可视化平台管理系统,将网络爬虫模块、数据清洗模块、可视化模块存放在不同的容器中,各容器相互独立并发运行。系统设置生命周期管理模块、监控与警告模块、访问控制模块用于管理容器,以提高平台的健壮性,更好的提供可视化服务。

一种基于Docker的容器云平台设计与部署方法

提出一种基于Docker的容器云平台设计与部署方法。分析容器云平台的用户需求,详细描述容器云平台的层次架构与组成模块。在容器云平台部署过程中,改进集群监控方案,结合Grafana和Prometheus构建一个可靠的性能监控方案。在镜像库上,为保证安全与稳定,选择Harbor作为私有镜像仓库。使用网络文件系统(Network File System,NFS)存储服务为容器提供共享存储服务。通过测试验证了该方法的可行性与高效性。

气象大数据云平台仿真环境容器调度性能优化研究

为实现2025年气象关键核心技术自主可控的目标,气象大数据云平台(简称天擎)建立了基于海光X86服务器和麒麟操作系统的仿真环境。在仿真平台运行中发现,基于容器技术的产品加工与流水线子系统容器调度性能较差,不能满足用户融入算法的时效要求。针对此问题,本文采用对比分析法,选取天擎仿真环境和业务环境的3种CPU芯片服务器和3种操作系统为研究对象,设计了一系列组合对比测试用例,找到了影响容器调度性能的关键因素—操作系统内核,并进一步分析了操作系统内核设置对系统实时性和吞吐量的影响以及适用的业务场景。最后给出了麒麟操作系统内核调整方法,通过调整内核设置,容器调度性能大幅提高,满足了产品加工系统的时效要求,为实现天擎的关键核心技术自主可控奠定基础。

高职大数据专业群实训平台建设研究

在大数据时代,高职大数据技术人才的培养面临诸多机遇和挑战,为了培养满足企业需求的大数据专业人才,高职院校应该抓住机遇,结合本校特点和专业建设实际需求,充分调研并与企业合作共同研究和设计大数据专业群实训平台建设方案,为大数据专业人才的培养提供丰富的教学资源和平台支撑。文章梳理了大数据专业群实训平台建设的思路、途径,构建了实训平台建设方案。教学实践表明,该实训平台在辅助教学、培养学生操作技能等方面起到了很好的作用。

一种基于Docker的数据中心云平台实现方法及系统

为解决现有平台即服务(PaaS)云平台的可用性和兼容性等问题,提出了一种基于Docker的通用容器解决方案,并进一步提出基于该容器的云平台系统架构,详细描述了各个子系统及其功能模块的设计实现。认为通过引入动态调度模块,并复用多个分布式系统的公共组件,将使该系统架构的调度能力更加开放。

集成Docker容器的OpenStack云平台性能研究

针对Open Stack云平台虚拟机未能较好利用宿主物理机资源的问题,结合基于组件工作的Open Stack在云平台管理中的高效性和Docker容器虚拟化的快速部署优势,搭建基于Docker容器技术的Open Stack云平台。对云平台管理的Docker容器中实际运行的客户机操作系统进行计算、调度、内存访问、文件读写等基础性能测试,做出相关性能的评估与分析,并在多实例运行状态下将其与Open Stack传统虚拟机进行性能比较。分析结果表明,该云平台能够利用Docker容器的轻量级虚拟化优势,优化云计算管理系统的计算性能和文件读写性能。

基于Docker的数据科学虚拟化实验平台构建

数据科学和大数据分析实验平台搭建需要解决软件配置复杂、硬件设备要求较高、管理部署不稳定性等问题,基于Docker的轻量级虚拟化实验平台凭借Docker的应用虚拟化方式,能够快速搭建一套可复用的数据分析应用运行环境。在此基础上,结合Kubernetes的容器管理基于Docker提出一种基于Docker虚拟化数据分析处理实验平台搭建的一体化解决方案,可以延长终端硬件设备的使用周期,缩短应用同传时间,使得各个应用的部署环境更加独立,通过提供应用程序镜像的方式,将实验实训环境分发给学生,具有快速搭建、快速部署、降低设备费用的优势。

基于Docker技术在高校教学平台建设中的应用

高校信息化建设是多方面的,设计基于Docker容器技术搭建高校教学平台,开发人员将完成的平台功能代码打成jar包,使用Dockerfile构建镜像,操作和维护人员都不必在集群中的每台服务器上安装环境,而是直接使用提供的镜像进行部署,为高校教学平台建设提供可行的解决方案。

Docker技术在Web服务系统中的应用研究

对现有信息系统进行云化的一种可行的方法就是使用SOA架构将现有系统转变为Web服务系统。通过分析基于虚拟机部署的Web服务系统局限性,探讨Docker虚拟化技术对Web服务系统设计、开发及运维的影响。利用Docker技术的应用组件级虚拟化特性,将Web服务组件封装为Docker镜像,从而实现Web服务组件在Docker容器中的自动化部署和统一管理。根据实验可以给出一种基于Docker技术的Web服务系统设计和实现方案,让Web服务系统在未来云平台部署和运维更加快捷方便。

基于Docker容器的智慧城市时空信息云平台架构设计研究

分析了湖北省智慧城市时空信息云平台在逐年建设和推广过程中发现的部署运维问题,通过引入Docker容器技术,使用Kubernetes进行Docker容器集群调度管理,从而实现了基于Docker容器的智慧城市时空信息云平台架构设计。在实际实施中,对云平台的各应用组件进行了容器化改造,能很好地解决时空信息云平台当前的部署运维问题,对其他城市开展时空信息云平台的长期、高效、自动化运维管理具有一定的借鉴意义。

基于容器云的社会保障数字化管理平台研究

随着信息技术的快速发展,数字化管理已经成为企业管理的重要趋势。在社会保障管理方面,数字化管理可以提高管理效率和准确性,降低管理成本。然而,传统的社会保障管理方式存在信息不透明、流程烦琐等问题,同时传统社会保障管理系统采用的单体架构模式已经不能满足如今日益复杂的社会保障管理业务的需求。作为一种新型的云计算技术,容器云具有资源利用率高、弹性伸缩性好等优点。文章通过对Docker容器的深入研究,解决了平台逐年建设和推广过程中运维部署困难的问题;通过使用Kubernetes构建容器云平台,实现了对Docker容器集群的调度管理;从CPU和内存资源使用率的角度入手,保证了社会保障数字化平台的高可用性;采用以微服务架构为基础的应用开发模式,实现了社会保障业务以及员工服务的全覆盖。这不仅满足了应用层、管理层、决策层的各级应用需求,还保证了未来新功能的高可扩展性,为未来系统的发展奠定了基础。

基于Docker的ARM嵌入式平台性能评测与分析

针对移动互联网时代背景下嵌入式平台硬件在物理信息融合系统中的复杂使用场景和对嵌入式硬件性能提升的迫切要求,结合目前armv7架构的嵌入式开发平台的虚拟化支持条件,研究了嵌入式平台上容器虚拟化解决方案的可行性,提出并设计了基于Docker容器引擎平台的ARM嵌入式平台虚拟化方案。具体介绍了ARM上支持容器虚拟化的Linux系统内核的制作过程,并对Docker容器平台的容器客户机操作系统进行了包括CPU计算、调度性能和文件IO等多方面的性能测试,对主要性能测试结果进行了分析和探究,总结出了系统文件IO性能是ARM嵌入式平台上容器运行的瓶颈,提供通过优化系统IO调度算法的相关解决思路。

基于龙芯平台的Docker评测与分析

对轻量级技术的Docker技术进行了概述,针对Docker1.13+版本基于龙芯平台进行了移植并集成到Fedora28系统中,制作测试镜像对新版本Docker方案进行了性能测试分析,剖析了不同容器数量下的性能变化趋势和容器的性能瓶颈.通过龙芯单路、双路、四路服务器和AMD Ryzen5(2400 GB)主机进行了容器内的性能对比测试实验,肯定了龙芯平台上的新版Docker方案的稳定性,并分析了龙芯3A3000芯片与Ryzen5(2400 GB)芯片相近主频下的性能差异,展望了国产CPU芯片事业的发展前景.

龙芯平台1.13版本Docker移植研究

Docker技术是一个轻量级的虚拟化方案,针对1.6版本Docker方案在MIPS下的一些不足,1.13版本Docker方案被移植优化到龙芯平台的Fedora28系统中。增添SETNS相关的MIPS架构参数和变换设备号存储变量格式,解决了平台差异化问题;通过去除冗余的信号变量定义和支持新的存储驱动模式,提升了性能和效率。通过设计包括CPU计算、调度性能等多方面的评测方案进行测试,结果表明1.13版本Docker方案运行稳定,与1.6版本相比系统调用消耗降低了10%左右,进程通信相关性能提升了50%左右,为龙芯虚拟化平台提供了1.13版本升级方案。

基于Docker的应用资源池技术研究

随着云计算技术的发展,带来了云计算平台服务架构的多样性。相比于传统操作系统级别虚拟化技术存在的诸如业务系统资源浪费、部署周期长、系统版权费用高等问题,利用Docker容器构建PaaS平台的云计算技术具有简化软件部署方式、优化管理运维模式、降低运维成本等优势。文章深入分析Docker容器技术,从技术架构、部署测试、日常巡检、运维备份等方面出发,研究业务系统的Docker容器化运行及管理模式。

基于OpenStack的高资源利用率Docker调度模型

在现有OpenStack云平台与Docker容器技术的集成方案中,基于容器初始资源请求的调度模型由于未充分考虑容器运行时的实际资源使用情况,导致资源利用率较低。为满足云计算领域的高资源利用率和低成本需求,构建基于OpenStack云平台的Docker调度模型(DSM),将其与OpenStack的Keystone、Glance以及Neutron组件的API进行交互,获取创建容器所需的镜像、网络等资源,同时调用Docker Engine提供的API部署容器,对容器生命周期进行高效灵活管控。通过融合初始化模块、资源实时感知模块、容器调度模块、资源实时监测模块和容器迁移模块,并在容器调度模块中利用资源可用度评估与优先级决策调度机制为容器选择最优的计算节点,实现OpenStack云平台中资源的高效利用。实验结果表明,与经典Nova-Docker和Yun集成方案采用的调度模型相比,DSM调度模型在CPU和内存利用率上至少提升38.54、30.17个百分点和38.40、28.69个百分点。

基于Docker的大数据教学与实验平台的设计与实现

针对当前大数据教学实验环境搭建成本高、维护难和教学盲目等痛点,提出一套基于Docker构建网络、一键式搭建大数据集群及丰富的教学资源于一体的解决方案,并利用Java Web、Shell脚本、VPN技术进行集群的管理和维护,利用H5和JS进行前端展示。该平台对渴望学习大数据的人员来说,降低了学习门槛,有助于实践能力和科研创新能力的培养,具有较好的应用价值和推广意义。

Docker技术在气象云平台服务中的研究

对Docker容器技术进行了深入剖析,结合重庆市气象局实际业务环境,提出了Docker技术在气象云平台服务中的应用方法。根据提出的方法,搭建了一个MySQL数据库容器,导入了气象自动站小时观测数据,进行了性能测试。结果表明,与虚拟机技术相比较,Docker技术在启动速度、复杂度、并发性、资源利用率等方面均具有优越性。

基于Docker容器的云平台集群伸缩算法研究

伴随着信息技术的不断发展,以云平台为载体的应用受到人们的青睐,对其性能提出了更高的要求。虚拟机在部署工作的过程中需要花费较多的时间,伸缩调整时间会不断延长。在该情况下,工作负载的变化会出现不稳定的情况。以自回归模型为基准预估了某时间下的工作负载情况,同时将响应式伸缩方法与预测式伸缩方法结合,有效解决了突发式负载问题。仿真实验结果表明,本文提出的虚拟机响应式伸缩算法与纯响应伸缩算法相比性能更加优良,经济成本更加低廉。

基于Docker平台的云计算技术在实验室管理中的应用研究

随着网络技术的发展和各类IT设备运算处理能力的不断提高,虚拟化技术逐渐成熟,云计算技术在高校实验室中的应用不断推进。但是依然存在实验室资源利用率和运行效率底下的问题。基于此,笔者提出了将Docker技术应用在实验室云平台建设中,实践证明,通过应用该技术可有效提高实验室管理的工作效率和管理水平。