基于容器的DevOps云平台设计与实现

发布时间：2021-05-07 11:14

　　随着IT技术的发展与商业软件市场的扩张,为了适应市场需求软件版本迭代的速度越来越快。这种情况导致了软件需要频繁的交付,为软件运维工作带来了巨大的挑战。为了解决这个问题而提出了DevOps的思想,其强调运维工作的自动化。为了实现运维自动化的目标,一系列自动运维工具被研发出来,运维人员只需要编写好配置脚本就可以完成部署工作。但是项目部署的环境是不确定的,所以配置脚本需要根据不同的环境重新编写,运维困难的问题依然没有得到解决。而容器云技术的发展解决了这个问题,容器云是由容器与容器编排工具共同构成的。容器可以保证环境的一致性,是实现DevOps的最佳工具。但是容器只能在单台物理机上运行,需要容器编排工具管理多台物理机集群中的容器,并通过虚拟网络层实现统一的对外访问接口。通过容器云可以保证开发环境,测试环境,运维环境的一致性,让运维工作得以自动化从而完成DevOps的实践。本文以解决项目运维困难为主要研究目标,从项目参与人员的角度出发,对软件生命周期的流程进行分析,结合容器云技术对相关开源软件进行整合设计并实现一个DevOps云平台。本文根据DevOps云平台的业务需求被划分为五个模块:资源管模... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题背景及与意义
    1.2 国内外研究历史与现状
    1.3 本文的主要工作
    1.4 本论文的结构安排
第二章 DevOps相关技术研究分析
    2.1 Docker
        2.1.1 Docker的背景
        2.1.2 Docker与虚拟化的区别
        2.1.3 Docker的应用场景
    2.2 Kubernetes
        2.2.1 Kubernetes背景
        2.2.2 Kubernetes架构
        2.2.3 Kubernetes对象
    2.3 MooseFS
    2.4 Git
    2.5 Ldap
第三章 DevOps云平台的需求分析与概要设计
    3.1 DevOps云平台需求分析
        3.1.1 功能性需求分析
        3.1.2 非功能性需求分析
    3.2 DevOps云平台架构设计
        3.2.1 系统网络拓扑
        3.2.2 系统总体架构
    3.3 DevOps云平台概要设计
        3.3.1 资源管理模块
        3.3.2 项目管理模块
        3.3.3 在线开发模块
        3.3.4 镜像管理模块
        3.3.5 应用管理模块
    3.4 DevOps云平台数据库设计
    3.5 本章小结
第四章 DevOps云平台详细设计及实现
    4.1 资源管理模块
        4.1.1 集群管理
        4.1.2 存储卷管理
    4.2 项目管理
        4.2.1 成员管理
        4.2.2 任务管理
        4.2.3 操作管理
    4.3 在线开发
        4.3.1 代码管理
        4.3.2 文件管理
        4.3.3 代码编辑
        4.3.4 在线调试
    4.4 镜像管理
        4.4.1 镜像创建
        4.4.2 镜像上传
        4.4.3 镜像删除
    4.5 应用管理
        4.5.1 应用构建
        4.5.2 应用发布
        4.5.3 应用升级/回退
        4.5.4 应用删除
    4.6 本章小结
第五章 系统测试及结果分析
    5.1 测试目标
    5.2 测试环境搭建
    5.3 功能测试
        5.3.1 任务进度管理
        5.3.2 在线开发
        5.3.3 应用管理
    5.4 性能测试
        5.4.1 在线开发可靠性测试
        5.4.2 网页响应速度测试
    5.5 本章小结
第六章 全文总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 后续工作展望
致谢
参考文献


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于虚拟化技术的服务器端数据整合系统设计研究[J]. 刘孙发,林志兴.  现代电子技术. 2020(02)
[2]分阶段的云计算工作流系统的优化调度算法[J]. 梁丽勤,王岩.  计算机工程与设计. 2019(12)
[3]云计算系统可靠性研究综述[J]. 段文雪,胡铭,周琼,吴庭明,周俊龙,刘晓,魏同权,陈铭松.  计算机研究与发展. 2020(01)
[4]基于改进细菌觅食算法的云计算资源调度策略[J]. 赵宏伟,田力威.  计算机科学. 2019(11)
[5]基于联合文件系统的Docker容器迁移方案[J]. 包振山,陈振,张文博.  北京工业大学学报. 2019(08)
[6]基于需求预测的PaaS平台资源分配方法[J]. 徐雅斌,彭宏恩.  计算机应用. 2019(06)
[7]基于Git的持续构建的研究与实现[J]. 顾利军,邱敏明.  现代计算机(专业版). 2018(22)
[8]考虑排错过程引进故障的开源软件可靠性模型研究[J]. 米晓萍,王金勇.  计算机应用研究. 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集群设计与实现[J]. 刘熙,胡志勇.  电子设计工程. 2016(08)



本文编号：3173295