論文利用云計(jì)算技術(shù)建設(shè)中職校園信息服務(wù)平臺(tái)中,進(jìn)一步挖掘校園硬件的潛在價(jià)值,避免因教育信息化的發(fā)展造成大量硬件資源的重復(fù)建設(shè)和巨大的浪費(fèi)。通過(guò)將各應(yīng)用系統(tǒng)部署到云計(jì)算的虛擬化資源池中,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ)、集中管理,將軟、硬件維護(hù)成本控制在更低范圍內(nèi),為所有系統(tǒng)的統(tǒng)一管理和調(diào)度奠定更加扎實(shí)的基礎(chǔ),提高了用戶訪問(wèn)的便捷性和資源的共享性。論文針對(duì)性地研究了當(dāng)前流行的云計(jì)算技術(shù),結(jié)合教育信息化的發(fā)展趨勢(shì)做了以下研究工作:1.提出了將云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于校園服務(wù)平臺(tái)的構(gòu)建中,設(shè)計(jì)了基于云計(jì)算架構(gòu)的校園服務(wù)平臺(tái)。使用開(kāi)源云計(jì)算框架Hadoop來(lái)部署云計(jì)算集群環(huán)境,并重點(diǎn)對(duì)服務(wù)平臺(tái)的虛擬機(jī)資源調(diào)度情況進(jìn)行了監(jiān)察和研究。2.提出基于閾值動(dòng)態(tài)調(diào)度算法,實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)在集群之間的動(dòng)態(tài)遷移,并和虛擬機(jī)之間相互獨(dú)立的靜態(tài)調(diào)度算法進(jìn)行比較,證明了基于閾值動(dòng)態(tài)調(diào)度算法的優(yōu)勢(shì),總體上縮短了任務(wù)運(yùn)行時(shí)間。為了應(yīng)對(duì)云環(huán)境下校園用戶業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)不同的需求,對(duì)構(gòu)建的服務(wù)平臺(tái)提供的先來(lái)先服務(wù)的作業(yè)調(diào)度進(jìn)行了優(yōu)化。3.在作業(yè)調(diào)度中提出了帶優(yōu)先級(jí)的加權(quán)輪詢算法,在系統(tǒng)的性能方面得到了一定程度的提升,并利用校園網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),... 

【文章來(lái)源】：廣東技術(shù)師范大學(xué)廣東省

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

云計(jì)算服務(wù)的三個(gè)層次(1)基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）

夠?qū)υO(shè)備進(jìn)行統(tǒng)一、全面的管理，兼容各種類型的云端設(shè)備，設(shè)備在任何時(shí)刻都是可用的，并且具有同步的功能。就目前的現(xiàn)狀來(lái)看，可以用虛擬化處理的對(duì)象包括了 CPU、存儲(chǔ)、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等。2.3.3 分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為了在低成本的前提下，提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的可靠性，并且讓數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的可用性，云計(jì)算在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面選的是分布式方式，更準(zhǔn)確來(lái)說(shuō)就是通過(guò)冗余存儲(chǔ)，確保數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)是充分可靠的，為數(shù)據(jù)拷貝多份副本，并將其全部保存起來(lái)。除此之外，在同一時(shí)間使用云計(jì)算系統(tǒng)的用戶往往都非常多，因此系統(tǒng)必須并行地為用戶提供服務(wù)。云計(jì)算在數(shù)據(jù)村存儲(chǔ)方面要使用高吞吐率和傳輸率的技術(shù)。就目前的現(xiàn)狀來(lái)看，大部分云計(jì)算系統(tǒng)所選擇的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)是 Google 的 GFS 和Hadoop 團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的基于 GFS 的開(kāi)源實(shí)現(xiàn) HDFS[22]。圖 2-2 為 HDFS 體系結(jié)構(gòu)。

2 云計(jì)算概念及相關(guān)技術(shù)分析即便編程人員并未掌握分布式并行編程的能力，也能夠?qū)⒊绦虿渴鹪诜植际较到y(tǒng)上，大大降低了對(duì)工作人員的技能要去。就目前的現(xiàn)狀來(lái)看，人們主要通過(guò) Map（映射）函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)軟件，從而把一組鍵值對(duì)映射成新的鍵值對(duì)，確定并發(fā)的Reduce（歸約）函數(shù)，從而確保全部映射的鍵值對(duì)中的每一個(gè)共享同一個(gè)鍵組[23]。Google 公司團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了 Hadoop MapReduce。Hadoop MapReduce 的運(yùn)行機(jī)制流程如 2-3 圖所示：

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：2984590