基于Docker的教育数据挖掘平台的设计与实现

发布时间：2022-05-03 04:07

　　随着互联网信息技术的高速发展,每天上网的人数超过十亿,这些用户会产生大量信息数据。根据科学研究统计,全球每年产生的数据要用ZB来计算。这些数据背后总会有一些很有价值的规律或者模式。我们可以通过数学分析、机器学习或者深度学习的方式来挖掘藏匿在数据背后有价值的东西。但数据量的激增同时也带来了新的问题和挑战用什么样的方式来存储海量的数据、如何用有限的计算资源来进行大规模的机器学习模型训练,以及如何把我们训练得到的有意义的机器学习模型应用到更多方向。与此同时,最近几年热度逐渐上升的云计算技术的主要目的就是调度以及合理分配有限的计算资源。云计算的目标就是把CPU和内存等资源根据任务的期望用量或实际用量分配给容器。在大公司和开源社区的努力下,各种云计算技术也随之产生。容器和虚拟化技术作为云计算的基础,在这段时间里也得到了迅速的发展。其中Docker作为一种轻量级容器技术,凭借着更快的启动速度、更少的资源占用、简单的部署方式和丰富的镜像,在一定程度上已经有打败传统的VMWare虚拟机的趋势。由于Docker同时包含了程序本身以及程序运行环境,甚至可以包含运行时所需数据,致使Docker是实现程序分发... 

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究与发展现状
        1.2.1 数据挖掘的发展现状
        1.2.2 云计算的发展现状
        1.2.3 教育数据挖掘的研究现状
    1.3 论文工作内容
    1.4 论文结构
第2章 相关技术介绍
    2.1 云计算与虚拟化技术简介
    2.2 Docker容器概述
    2.3 常用云计算框架概述和对比
        2.3.1 Kubernetes介绍
        2.3.2 Hadoop介绍
        2.3.3 Kubernetes和 Hadoop对比
    2.4 总结
第3章 系统需求分析
    3.1 背景简述
    3.2 整体系统需求分析
    3.3 功能模块分析
        3.3.1 功能模块分析
第4章 系统设计与实现
    4.1 整体架构设计
        4.1.1 模块功能简介
        4.1.2 模块关联与组合
    4.2 集群对象简介
        4.2.1 镜像原型
        4.2.2 服务
        4.2.3 任务
    4.3 集群的设计与实现
        4.3.1 Master节点
        4.3.2 Worker节点
        4.3.3 任务调度
    4.4 开发者服务模块的设计与实现
        4.4.1 卷管理模块
        4.4.2 镜像管理模块
        4.4.3 服务管理模块
    4.5 使用者服务模块
    4.6 总结
第5章 系统部署与测试
    5.1 系统部署
    5.2 系统测试
        5.2.1 功能测试
        5.2.2 压力测试
    5.3 总结
第6章 总结与展望
    6.1 本文总结
    6.2 未来展望
参考文献
作者简介及在学期间所取得的科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于微服务架构的新型云件PaaS平台[J]. 郭栋,王伟,曾国荪.  信息网络安全. 2015(11)
[2]Docker技术实现分析[J]. 陈清金,陈存香,张岩.  信息通信技术. 2015(02)
[3]大数据的概念、特征及其应用[J]. 马建光,姜巍.  国防科技. 2013(02)
[4]云计算:系统实例与研究现状[J]. 陈康,郑纬民.  软件学报. 2009(05)

硕士论文
[1]基于Kubernetes的容器云平台资源调度策略研究[D]. 唐瑞.电子科技大学 2017
[2]基于Kubernetes的多租户网络隔离的设计与实现[D]. 徐飞.浙江大学 2017
[3]基于虚拟化的云计算关键技术研究及应用[D]. 郑宇瀚.北京邮电大学 2014
[4]基于容器的虚拟机调度算法优化及实现[D]. 吴义鹏.北京邮电大学 2011
[5]基于云计算环境的web数据挖掘算法研究[D]. 李雪锋.北京交通大学 2010



本文编号：3650597