隨著IT技術的發(fā)展與商業(yè)軟件市場的擴張,為了適應市場需求軟件版本迭代的速度越來越快。這種情況導致了軟件需要頻繁的交付,為軟件運維工作帶來了巨大的挑戰(zhàn)。為了解決這個問題而提出了DevOps的思想,其強調運維工作的自動化。為了實現(xiàn)運維自動化的目標,一系列自動運維工具被研發(fā)出來,運維人員只需要編寫好配置腳本就可以完成部署工作。但是項目部署的環(huán)境是不確定的,所以配置腳本需要根據(jù)不同的環(huán)境重新編寫,運維困難的問題依然沒有得到解決。而容器云技術的發(fā)展解決了這個問題,容器云是由容器與容器編排工具共同構成的。容器可以保證環(huán)境的一致性,是實現(xiàn)DevOps的最佳工具。但是容器只能在單臺物理機上運行,需要容器編排工具管理多臺物理機集群中的容器,并通過虛擬網(wǎng)絡層實現(xiàn)統(tǒng)一的對外訪問接口。通過容器云可以保證開發(fā)環(huán)境,測試環(huán)境,運維環(huán)境的一致性,讓運維工作得以自動化從而完成DevOps的實踐。本文以解決項目運維困難為主要研究目標,從項目參與人員的角度出發(fā),對軟件生命周期的流程進行分析,結合容器云技術對相關開源軟件進行整合設計并實現(xiàn)一個DevOps云平臺。本文根據(jù)DevOps云平臺的業(yè)務需求被劃分為五個模塊:資源管模... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景及與意義
    1.2 國內外研究歷史與現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作
    1.4 本論文的結構安排
第二章 DevOps相關技術研究分析
    2.1 Docker
        2.1.1 Docker的背景
        2.1.2 Docker與虛擬化的區(qū)別
        2.1.3 Docker的應用場景
    2.2 Kubernetes
        2.2.1 Kubernetes背景
        2.2.2 Kubernetes架構
        2.2.3 Kubernetes對象
    2.3 MooseFS
    2.4 Git
    2.5 Ldap
第三章 DevOps云平臺的需求分析與概要設計
    3.1 DevOps云平臺需求分析
        3.1.1 功能性需求分析
        3.1.2 非功能性需求分析
    3.2 DevOps云平臺架構設計
        3.2.1 系統(tǒng)網(wǎng)絡拓撲
        3.2.2 系統(tǒng)總體架構
    3.3 DevOps云平臺概要設計
        3.3.1 資源管理模塊
        3.3.2 項目管理模塊
        3.3.3 在線開發(fā)模塊
        3.3.4 鏡像管理模塊
        3.3.5 應用管理模塊
    3.4 DevOps云平臺數(shù)據(jù)庫設計
    3.5 本章小結
第四章 DevOps云平臺詳細設計及實現(xiàn)
    4.1 資源管理模塊
        4.1.1 集群管理
        4.1.2 存儲卷管理
    4.2 項目管理
        4.2.1 成員管理
        4.2.2 任務管理
        4.2.3 操作管理
    4.3 在線開發(fā)
        4.3.1 代碼管理
        4.3.2 文件管理
        4.3.3 代碼編輯
        4.3.4 在線調試
    4.4 鏡像管理
        4.4.1 鏡像創(chuàng)建
        4.4.2 鏡像上傳
        4.4.3 鏡像刪除
    4.5 應用管理
        4.5.1 應用構建
        4.5.2 應用發(fā)布
        4.5.3 應用升級/回退
        4.5.4 應用刪除
    4.6 本章小結
第五章 系統(tǒng)測試及結果分析
    5.1 測試目標
    5.2 測試環(huán)境搭建
    5.3 功能測試
        5.3.1 任務進度管理
        5.3.2 在線開發(fā)
        5.3.3 應用管理
    5.4 性能測試
        5.4.1 在線開發(fā)可靠性測試
        5.4.2 網(wǎng)頁響應速度測試
    5.5 本章小結
第六章 全文總結與展望
    6.1 全文總結
    6.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于虛擬化技術的服務器端數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)設計研究[J]. 劉孫發(fā),林志興.  現(xiàn)代電子技術. 2020(02)
[2]分階段的云計算工作流系統(tǒng)的優(yōu)化調度算法[J]. 梁麗勤,王巖.  計算機工程與設計. 2019(12)
[3]云計算系統(tǒng)可靠性研究綜述[J]. 段文雪,胡銘,周瓊,吳庭明,周俊龍,劉曉,魏同權,陳銘松.  計算機研究與發(fā)展. 2020(01)
[4]基于改進細菌覓食算法的云計算資源調度策略[J]. 趙宏偉,田力威.  計算機科學. 2019(11)
[5]基于聯(lián)合文件系統(tǒng)的Docker容器遷移方案[J]. 包振山,陳振,張文博.  北京工業(yè)大學學報. 2019(08)
[6]基于需求預測的PaaS平臺資源分配方法[J]. 徐雅斌,彭宏恩.  計算機應用. 2019(06)
[7]基于Git的持續(xù)構建的研究與實現(xiàn)[J]. 顧利軍,邱敏明.  現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2018(22)
[8]考慮排錯過程引進故障的開源軟件可靠性模型研究[J]. 米曉萍,王金勇.  計算機應用研究. 2019(07)
[9]Towards a Full-Stack Dev Ops Environment （Platform-as-a-Service） for Cloud-Hosted Applications[J]. Zhenhua Li,Yun Zhang,Yunhao Liu.  Tsinghua Science and Technology. 2017(01)
[10]基于Docker容器的Web集群設計與實現(xiàn)[J]. 劉熙,胡志勇.  電子設計工程. 2016(08)



本文編號：3173295