OSS/BSS云部署中的分布式計(jì)算特點(diǎn)的研究及應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2021-04-26 09:52
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和業(yè)務(wù)的推動(dòng),云計(jì)算已成為IT技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì),并將推動(dòng)整個(gè)IT產(chǎn)業(yè)發(fā)生深刻的變革。當(dāng)前運(yùn)營(yíng)商也越來(lái)越重視云計(jì)算的發(fā)展,都紛紛推出了云計(jì)算發(fā)展計(jì)劃。但是要將OSS/BSS系統(tǒng)部署在云計(jì)算環(huán)境中,它必須能夠適應(yīng)云計(jì)算的特點(diǎn)。首先,本文介紹了云計(jì)算的概念及特點(diǎn),主要從虛擬化、彈性伸縮和動(dòng)態(tài)調(diào)配、按需即取及綠色節(jié)能等特點(diǎn)來(lái)闡述云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)所在。并且對(duì)云計(jì)算的服務(wù)模式、體系架構(gòu)及Hadoop云計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹,從而對(duì)云計(jì)算有了一個(gè)比較全面的認(rèn)識(shí)。其次,對(duì)Hadoop云計(jì)算平臺(tái)中的核心內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)分析。主要從分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)處理算法以及負(fù)載均衡算法三個(gè)方面做了詳細(xì)的研究,從而對(duì)云計(jì)算及Hadoop云計(jì)算框架有了更加深入的理解。然后,針對(duì)當(dāng)前OSS/BSS系統(tǒng)中存在的問(wèn)題,要適應(yīng)云計(jì)算的分布式計(jì)算特點(diǎn)必須做出相應(yīng)的改變。而這些改變必須經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的抽象化來(lái)實(shí)現(xiàn),通過(guò)解耦達(dá)到系統(tǒng)的松耦合狀態(tài)。參考Frameworx體系框架,主要從業(yè)務(wù)流程、信息框架及應(yīng)用框架三個(gè)角度對(duì)OSS/BSS系統(tǒng)進(jìn)行解耦,從而降低了系統(tǒng)的耦合度,提高系統(tǒng)對(duì)新技術(shù)及新業(yè)務(wù)的適應(yīng)能力。最后,對(duì)...
【文章來(lái)源】:南京郵電大學(xué)江蘇省
【文章頁(yè)數(shù)】:69 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
專(zhuān)用術(shù)語(yǔ)注釋表
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 云計(jì)算與 OSS/BSS
1.4 論文結(jié)構(gòu)及內(nèi)容安排
第二章 云計(jì)算概念及平臺(tái)
2.1 云計(jì)算概念
2.1.1 云計(jì)算概念闡述
2.1.2 云計(jì)算分類(lèi)
2.1.3 云計(jì)算體系架構(gòu)
2.2 Hadoop 云計(jì)算平臺(tái)
2.2.1 Hadoop 項(xiàng)目及其結(jié)構(gòu)
2.3 云計(jì)算特點(diǎn)及關(guān)鍵技術(shù)
2.3.1 云計(jì)算特點(diǎn)
2.3.2 云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)
2.4 本章小結(jié)
第三章 Hadoop 核心技術(shù)研究
3.1 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)(HDFS)
3.1.1 HDFS 體系架構(gòu)及特點(diǎn)
3.1.2 HDFS API 接口分析
3.2 Hadoop 分布式數(shù)據(jù)處理算法
3.2.1 Hadoop 編程模型
3.2.2 映射(Map)
3.2.3 本地化規(guī)約(Combine)
3.2.4 規(guī)約(Reduce)
3.2.5 MapReduce 任務(wù)執(zhí)行流程
3.3 負(fù)載均衡算法分析
3.3.1 Hadoop 負(fù)載均衡簡(jiǎn)介
3.3.2 Hadoop 負(fù)載均衡算法
3.4 本章小結(jié)
第四章 基于 Frameworx 的 OSS/BBS 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.1 OSS/BSS 的現(xiàn)狀和問(wèn)題
4.2 Frameworx 體系框架分析
4.2.1 Frameworx 體系框架概況
4.2.2 Frameworx 體系的業(yè)務(wù)流程框架——eTOM
4.2.3 Frameworx 體系的信息框架——SID
4.2.4 Frameworx 體系的應(yīng)用框架——TAM
4.2.5 eTOM、SID、TAM 三者之間的關(guān)系
4.3 基于 Frameworx 的云環(huán)境下 OSS/BSS 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.3.1 OSS/BSS 系統(tǒng)云部署框架設(shè)計(jì)
4.3.2 OSS/BSS 系統(tǒng)云部署實(shí)施方案設(shè)計(jì)
4.4 基于 Frameworx 的計(jì)費(fèi)功能模塊的設(shè)計(jì)
4.4.1 計(jì)費(fèi)系統(tǒng)的流程框架
4.4.2 計(jì)費(fèi)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息模型
4.5 本章小結(jié)
第五章 OSS/BBS 中計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)分布式查詢(xún)
5.1 Hadoop 云計(jì)算環(huán)境部署
5.1.1 操作系統(tǒng)及軟硬件配置
5.1.2 軟件安裝
5.1.3 啟動(dòng) Hadoop 服務(wù)
5.2 計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)分布式查詢(xún)程序設(shè)計(jì)
5.2.1 計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
5.2.2 Maper 函數(shù)
5.2.3 Reducer 函數(shù)
5.2.4 Main 主程序流程
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
第六章 總結(jié)與展望
6.1 研究成果總結(jié)
6.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
致謝
本文編號(hào):3161208
【文章來(lái)源】:南京郵電大學(xué)江蘇省
【文章頁(yè)數(shù)】:69 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
專(zhuān)用術(shù)語(yǔ)注釋表
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 云計(jì)算與 OSS/BSS
1.4 論文結(jié)構(gòu)及內(nèi)容安排
第二章 云計(jì)算概念及平臺(tái)
2.1 云計(jì)算概念
2.1.1 云計(jì)算概念闡述
2.1.2 云計(jì)算分類(lèi)
2.1.3 云計(jì)算體系架構(gòu)
2.2 Hadoop 云計(jì)算平臺(tái)
2.2.1 Hadoop 項(xiàng)目及其結(jié)構(gòu)
2.3 云計(jì)算特點(diǎn)及關(guān)鍵技術(shù)
2.3.1 云計(jì)算特點(diǎn)
2.3.2 云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)
2.4 本章小結(jié)
第三章 Hadoop 核心技術(shù)研究
3.1 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)(HDFS)
3.1.1 HDFS 體系架構(gòu)及特點(diǎn)
3.1.2 HDFS API 接口分析
3.2 Hadoop 分布式數(shù)據(jù)處理算法
3.2.1 Hadoop 編程模型
3.2.2 映射(Map)
3.2.3 本地化規(guī)約(Combine)
3.2.4 規(guī)約(Reduce)
3.2.5 MapReduce 任務(wù)執(zhí)行流程
3.3 負(fù)載均衡算法分析
3.3.1 Hadoop 負(fù)載均衡簡(jiǎn)介
3.3.2 Hadoop 負(fù)載均衡算法
3.4 本章小結(jié)
第四章 基于 Frameworx 的 OSS/BBS 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.1 OSS/BSS 的現(xiàn)狀和問(wèn)題
4.2 Frameworx 體系框架分析
4.2.1 Frameworx 體系框架概況
4.2.2 Frameworx 體系的業(yè)務(wù)流程框架——eTOM
4.2.3 Frameworx 體系的信息框架——SID
4.2.4 Frameworx 體系的應(yīng)用框架——TAM
4.2.5 eTOM、SID、TAM 三者之間的關(guān)系
4.3 基于 Frameworx 的云環(huán)境下 OSS/BSS 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.3.1 OSS/BSS 系統(tǒng)云部署框架設(shè)計(jì)
4.3.2 OSS/BSS 系統(tǒng)云部署實(shí)施方案設(shè)計(jì)
4.4 基于 Frameworx 的計(jì)費(fèi)功能模塊的設(shè)計(jì)
4.4.1 計(jì)費(fèi)系統(tǒng)的流程框架
4.4.2 計(jì)費(fèi)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息模型
4.5 本章小結(jié)
第五章 OSS/BBS 中計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)分布式查詢(xún)
5.1 Hadoop 云計(jì)算環(huán)境部署
5.1.1 操作系統(tǒng)及軟硬件配置
5.1.2 軟件安裝
5.1.3 啟動(dòng) Hadoop 服務(wù)
5.2 計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)分布式查詢(xún)程序設(shè)計(jì)
5.2.1 計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
5.2.2 Maper 函數(shù)
5.2.3 Reducer 函數(shù)
5.2.4 Main 主程序流程
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
第六章 總結(jié)與展望
6.1 研究成果總結(jié)
6.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
致謝
本文編號(hào):3161208
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