针对智慧教育的云存储系统研究与实现

发布时间：2017-09-10 19:23

  本文关键词：针对智慧教育的云存储系统研究与实现

  更多相关文章： 智慧教育 云存储 Hadoop HBase 数据模型

【摘要】：智慧教育是一种全新的云服务模式。它可以有效地解决当前教育系统存在的信息孤岛，教学系统固化等问题，并为日益增长的教育需求提供支撑。智慧教育云平台的构建基于对大量教学活动相关数据资源的深度整合。这些数据资源存储总量巨大，不仅文件类型多样化，而且具有被大量用户频繁读取的特点。当今市场上还没有一款云存储系统提供针对智慧教育云平台的数据存储服务。常见的云存储系统支持的文件类型有限，不支持用户对私有数据资源进行服务接口级别的扩展，不能满足智慧教育云平台数据存储的需求。 本文针对智慧教育构建了一种以计算资源公用设施化为基础的云存储系统。该云存储系统利用30台运行着64位版Windows Server2008R2系统的数据存储服务器实现了对智慧教育相关文本数据资源，图片数据资源，音频数据资源与视频数据资源的存储及管理，支持用户利用私有的数据资源快速地构建智慧教育云平台。云存储系统建立在由Hadoop组建的存储网络之上，利用Hadoop内部透明的数据管理机制保证了系统内数据资源的高可用性。本文通过对智慧教育相关数据资源的特点进行分析总结，在HBase中建立了可扩展的数据模型。云存储系统内所有的数据资源都会依据内建的数据模型存放在HBase中。云存储系统包括前台大容量在线存储系统与后台管理系统。用户通过前台大容量在线存储系统可以对智慧教育相关的数据资源进行上传，下载，管理等操作。系统管理员通过后台管理系统可以对云存储系统内的软硬件资源进行统一管理。 针对智慧教育的云存储系统降低了智慧教育云平台的构建成本，，其优质的数据存储服务不仅满足了智慧教育云平台当前海量数据资源的存储需求，而且支撑了智慧教育云平台后期存储需求的增长，保证了智慧教育云平台的高效运作。
【关键词】：智慧教育 云存储 Hadoop HBase 数据模型
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP333
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 论文研究背景与意义8-9
• 1.2 国内外云存储现状及分析9-12
• 1.2.1 Amazon Simple Storage Service9-10
• 1.2.2 Google Drive10-11
• 1.2.3 百度网盘11-12
• 1.3 工程项目目标与研究内容12
• 1.4 论文组织结构12-14
• 第2章 相关概念与技术基础14-22
• 2.1 智慧教育14-15
• 2.2 云存储概念及架构分层15-16
• 2.3 Hadoop 相关概念16-19
• 2.3.1 Hadoop16-17
• 2.3.2 HBase17-19
• 2.4 开发平台与运行平台19-20
• 2.4.1 开发平台19
• 2.4.2 运行平台19-20
• 2.5 本章小结20-22
• 第3章 数据存储的工程理论研究22-34
• 3.1 数据存储架构模型22-24
• 3.1.1 逻辑架构模型22-23
• 3.1.2 物理架构模型23-24
• 3.2 针对智慧教育的数据存储方案24-25
• 3.2.1 HBase 的存储机制探讨24
• 3.2.2 基于 HBase 的数据存储方案24-25
• 3.3 数据模型的构建25-32
• 3.3.1 智慧教育基础数据模型的建立25-27
• 3.3.2 系统数据模型的建立27-31
• 3.3.3 智慧教育服务数据模型的建立31-32
• 3.4 本章小结32-34
• 第4章 需求分析及模型34-42
• 4.1 功能性需求34
• 4.2 非功能性需求34-35
• 4.3 需求分析模型35-40
• 4.3.1 实体联系图35-36
• 4.3.2 功能模块图36-38
• 4.3.3 服务接口图38-39
• 4.3.4 数据流图39-40
• 4.4 本章小结40-42
• 第5章 云存储系统的设计与实现42-60
• 5.1 云存储系统总体设计42-45
• 5.1.1 系统架构分层42-43
• 5.1.2 物理架构设计43-45
• 5.2 云存储系统详细设计45-51
• 5.2.1 系统前台的设计45-48
• 5.2.2 系统后台的设计48-51
• 5.3 云存储系统的实现51-59
• 5.3.1 前台大容量在线存储系统的实现51-55
• 5.3.2 后台管理系统的实现55-59
• 5.4 本章小结59-60
• 第6章 系统测试与应用60-62
• 6.1 系统的测试60-61
• 6.2 系统的应用61
• 6.3 本章小结61-62
• 结论62-64
• 参考文献64-68
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果68-70
• 致谢70

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