基于私有云的发电企业一体化平台构建方案

云的选择和构建以及云上应用在业务和管理层面的贯通是发电企业在信息化建设过程中急需解决的两大难题。本文介绍了云计算的分类和私有云的技术优势,确认私有云是发电企业的最佳、必须且唯一选择;分析了虚拟化技术、大规模数据存储与管理技术、动态资源调度与管理技术、微服务和容器技术等私有云发展的关键技术及其特点,提出“虚拟化+微服务+Docker”模式的发电企业私有云构建方案;基于私有云开发一体化平台,将发电企业生命周期内的各种生产与管理信息系统进行整合,实现云上应用在业务和管理层面的贯通,满足应用层、管理层、决策层的各级应用需求,同时支持未来应用功能的扩充,为未来企业级私有云化应用积累技术经验。     

基于Docker集群的弹性任务调度模型构建

针对Docker集群访问量具有随机性和不确定性的问题,在提出基于多指标灰色负载预测基础上,通过增加或减少应用容器的方式,实现集群任务的弹性调度,实现集群应用性能和负载均衡。实验结果表明,所提出的基于多指标灰色负载预测算法的弹性任务调度策略,可适应web应用的动态变化,保证高负载状态下应用可即时响应,低负载状态下集群的资源利用率最高。     

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。     

Hadoop分布式集群的自动化容器部署研究*

针对Hadoop集群部署方式过程繁琐复杂、耗时费力、运维难度大,并且不利于集群的快速扩展的问题,提出一种结合Docker容器化技术快速、简单、灵活部署集群的解决方案。该方案综合利用了Docker在应用分发和Ambari进行集群管理的优势,把Ambari及其运行环境和配置构建成Docker Image,并把多节点容器的运行和Hadoop的部署过程写成Shell脚本。只需一条命令,即可实现跨平台的任意节点Hadoop集群的自动化安装部署。实验证明,该方案简单可靠并极大的提高了集群部署的效率。这有利于科研和数据分析人员将更多精力用于其他相关工作。     

基于微服务特性的容器自动扩缩容研究

基于微服务特性和其在Docker容器中的应用,提出了基于请求频次和响应时间的容器自动扩缩容策略.不同于传统基于阈值扩容策略中使用单一系统指标,通过对微服务REST API访问的监控,使用应用级指标请求频次和响应时间,定量描述应用特征.通过测试得到不同大小容器规格与服务请求频次、响应时间的关系数据.在应用部署时,可根据服务所需请求频次选择合适的容器资源配置,在应用扩容时,可将响应时间作为扩容阈值.实验验证,该扩容策略可在满足服务SLA(响应时间等)的同时,在应用部署与扩容过程中最大化地利用计算资源.     

深入浅出Docker轻量级虚拟化

Docker是基于Go语言实现的云开源项目,诞生于2013年初,最初发起者是dotCloud公司。Docker自开源后受到广泛关注和讨论,目前已有多个相关项目,逐渐形成了围绕Docker的生态系统。dotCloud公司后来也改名为Docker Inc,专注于Docker相关技术和产品的开发。     

Docker容器化下的遥感算法程序集成方法

目的 近年来，随着我国遥感技术的快速发展，遥感数据呈现出大数据的特点，遥感数据的时效性增强，针对新环境下遥感算法编程语言众多，程序运行和部署环境需求多样，程序的集成和部署困难的问题，提出了一种遥感算法程序快速封装与Docker容器化系统集成架构。方法 该系统架构主要包括：1）遥感算法程序的镜像自动化封装制作；2）镜像的分发管理，达到算法程序镜像的共享；3）遥感信息产品生产流程的容器化编排服务，将相关联的算法程序镜像串联，以满足特定遥感信息产品的生产；4）容器的调度运行，调用镜像，实现特定遥感产品的容器化运行。本文在上述容器化系统集成架构下，以Landsat5数据的NDVI、NDWI信息产品的生产作为容器化生产实例，并同物理机、KVM （kernel-based virtual machine）虚拟机在运行时间、内存占用量、部署效率等性能进行了对比。结果 Docker容器虚拟化环境下的产品生产和物理机环境下在运行时间和内存占用量上几无差别，优于KVM虚拟机。Docker容器虚拟化环境和KVM虚拟机环境下在部署上能够节省大量时间，相比于物理机环境能够提高部署效率。结论 容器化的系统集成方式能够有效解决遥感算法程序集成和部署困难的问题，有利于遥感算法程序的复用和流程的共享，提高系统集成效率，具备较强的遥感数据实时快速处理能力。     

微服务中的Docker技术应用

本文研究了微服务中的Docker技术应用。微服务架构作为大型云平台重要组成部分,其设计水平直接营销了大型云台运行性能,而Docker技术在微服务架构设计中充当着重要角色,通过将Docker技术应用于微服务架构设计中,不仅可以提高信息系统的运行性能,还能保证信息的安全性。为了充分发挥和利用Docker技术的应用优势,现以"作战筹划微服务系统"为例,根据Docker技术在微服务中的应用特点,从微服务架构设计、作战筹划微服务系统分解、微服务部署、系统验证三个方面入手,将Docker技术科学应用于作战筹划微服务系统中,应用结果表明:Docker技术具有非常高的可行性和有效性,不仅实现了对微服务架构的科学设计,还提高了信息系统的部署效率和效果,为实现对系统运行状态的实时监控和管理,提高信息系统运行性能提供重要的技术支持。希望通过这次研究,为相关人员提供有效的借鉴和参考。     

Docker技术实现分析

云计算的多样化应用需求赋予了Paa S快速发展的空间。作为Paa S热度最高的技术之一,Docker还有很多待研究的方面。文章首先分析Docker的核心点——体系架构、关键要素和主要优势。进而比较两大Paa S平台核心技术——虚拟机和Docker,最后结合Docker的实现,分析Open Stack与Docker的集成策略。     

一种基于Docker的开发者服务平台设计

平台即服务(PaaS)作为云计算的三种服务模型之一,为应用程序提供运行环境,并将应用的部署和依赖关系管理起来,极大的方便了应用开发者。Docker基于LXC的轻量虚拟化特点,启动速度快且占用资源少,为PaaS的构建提供了良好的支持。本文分析了Docker的特点,设计了一种基于Docker的开发者服务平台,为开发者提供代码托管、编译发布和运行环境等服务。实验测试结果表明,该设计方案具有系统资源占用少和快速部署的优点。