近幾年來(lái),互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展,IT技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的開(kāi)發(fā)部署模式存在很多的缺點(diǎn),如應(yīng)用遷移部署運(yùn)維困難、服務(wù)器資源利用率低等。云計(jì)算的出現(xiàn)為互聯(lián)網(wǎng)提供了新的模式,Docker虛擬化技術(shù)和kubernetes容器編排技術(shù)的問(wèn)世則推動(dòng)了云計(jì)算的發(fā)展,越來(lái)越多的應(yīng)用服務(wù)都被部署在了云平臺(tái)的環(huán)境下。本文旨在通過(guò)Docker容器化技術(shù)隔離和限制視頻處理任務(wù)的請(qǐng)求資源,并通過(guò)kubernetes容器編排技術(shù)調(diào)度視頻處理任務(wù)來(lái)達(dá)到提高服務(wù)器資源利用率的目標(biāo),本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)視頻處理云平臺(tái)的系統(tǒng),主要功能為Web頁(yè)面創(chuàng)建視頻處理任務(wù),kubernetes調(diào)度視頻處理任務(wù)至合適的工作節(jié)點(diǎn)運(yùn)行,本文完成的主要工作內(nèi)容如下:（1）視頻處理軟件系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)。確定了系統(tǒng)的需求和系統(tǒng)的總體框架,并對(duì)Docker容器技術(shù)和kubernetes技術(shù)研究分析,為后續(xù)調(diào)度器優(yōu)化做鋪墊。（2）搭建視頻處理軟件系統(tǒng)kubernetes集群�；诎⒗镌茝椥栽品⻊�(wù)器搭建kubernetes集群,利用dockerfile的模式創(chuàng)建視頻處理任務(wù)鏡像,并采用flannel網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)Pod間跨主機(jī)通信,采用kubernetes的Node... 

【文章來(lái)源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

kubernetes工作節(jié)點(diǎn)狀態(tài)圖

基于kubernetes的視頻處理軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)23部署k8s網(wǎng)絡(luò)插件部署k8s的Worker節(jié)點(diǎn)搭建完成Master節(jié)點(diǎn)去污點(diǎn)開(kāi)始所有節(jié)點(diǎn)安裝Docker、K8s拉取部署master節(jié)點(diǎn)所需的鏡像部署k8sMaster節(jié)點(diǎn)圖3-4搭建k8s集群流程圖Figure3-4.Setupak8sclusterflowchart3.2.4集群測(cè)試集群搭建完成以后，需要對(duì)集群狀態(tài)進(jìn)行測(cè)試，本文主要通過(guò)三個(gè)步驟確認(rèn)集群運(yùn)行正常，測(cè)試集群搭建的主要步驟流程圖如圖3-5所示：第一步查看kubernetes集群節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)第二步查看kubernetes集群三大組件狀態(tài)第三步Kubernetes集群部署測(cè)試實(shí)例運(yùn)行圖3-5測(cè)試集群流程圖Figure3-5.Testclusterflowchart第一步查看節(jié)點(diǎn)狀態(tài)是否正常運(yùn)行；在master節(jié)點(diǎn)查看nodes節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，通過(guò)命令kubectlgetnodes查看所有節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，如圖3-6所示，若每個(gè)節(jié)點(diǎn)的STATUS狀態(tài)為Ready狀態(tài)，則表示kubernetes集群的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都處于Ready狀態(tài)，可以隨時(shí)進(jìn)行調(diào)度；若出現(xiàn)notReady狀態(tài)，則需要對(duì)集群的配置進(jìn)行查看。圖3-6kubernetes工作節(jié)點(diǎn)狀態(tài)圖Figure3-6.Kubernetesworkingnodestatediagram第二步查看各個(gè)組件的狀態(tài)來(lái)確認(rèn)kubernetes集群搭建成功，并且是否正常的運(yùn)行；如圖3-7所示主要包含三個(gè)組件：分別為controller-manager，scheduler和etcd的STATUS均為Healthy，表明kubernetes集群的三大組件均處于正常的狀態(tài)，集群可以進(jìn)入下一步，實(shí)例部署測(cè)試。圖3-7kubernetes組件工作狀態(tài)圖Figure3-7.kubernetescomponentworkingstatediagram第三步通過(guò)部署實(shí)例測(cè)試kubernetes集群的調(diào)度功能是否正常運(yùn)行。本文主

基于kubernetes的視頻處理軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)273.4視頻處理任務(wù)部署本小節(jié)主要介紹本文中創(chuàng)建的幾個(gè)圖像處理的例子，本文采用OpenCV處理圖像，主要包括圖像邊緣檢測(cè)、圖像均值濾波兩類的圖像處理任務(wù)。由于這兩個(gè)任務(wù)的部署方式類似，因此主要本文利用邊緣檢測(cè)任務(wù)作為例子闡述部署流程，如圖3-14所示：第一步編寫(xiě)圖像邊緣檢測(cè)任務(wù)鏡像的Dockerfile，如下所示，為圖像邊緣檢測(cè)任務(wù)鏡像的Dockerfile，主要是基于ubuntu16.04的操作系統(tǒng)，安裝了opencv-python和一些圖像邊緣檢測(cè)程序必備的環(huán)境，并將容器的相關(guān)的端口暴露，方便訪問(wèn)。#任務(wù)鏡像DockerfileFROMubuntu:16.04MAINTAINER******@qq.comADD$PWD/sources.list/etc/apt/sources.listCOPYpip.conf/root/.pip/RUNapt-getupdate&&apt-getinstall-yapt-utils……RUNapt-getinstall-ypython3.5python3.5-dev\&&apt-getinstall-ypython-pipRUNpipinstallopencv-pythonEXPOSE22CMD["/usr/sbin/sshd","-D"]第一步編寫(xiě)任務(wù)鏡像Dockerfile第二步編譯生成任務(wù)鏡像第三步創(chuàng)建deployment或者job部署任務(wù)圖3-14部署任務(wù)步驟圖Figure3-14.Deploymenttaskstepdiagram圖3-15創(chuàng)建Docker鏡像過(guò)程圖Figure3-15.CreateaDockerimageprocessdiagram


本文編號(hào)：2984665