云计算应用中的嵌入式容器技术研究

虚拟化技术从主机虚拟化发展到容器虚拟化,推动了计算开发模式的变更.容器虚拟化技术广泛应用于云计算,提供高效灵活的计算资源配置,极大提高了计算资源的利用率和软件开发效率.以Docker为代表的容器实现了持续集成、持续交付和部署.在嵌入式系统中,应用灵活多变,配置较多,涉及到应用和实时操作系统的配置裁减,系统重构复杂.本文...     

容器技术在软件项目中的应用研究

Docker是一种面向云平台的虚拟化技术.作为容器技术的典型代表,Docker解决了传统虚拟化技术存在的诸多问题,以一种轻量化的方式管理资源,达到资源的最大化利用.对Docker技术的基本原理和架构组件进行了介绍,并基于此分析了Docker技术在软件项目开发中的应用场景.     

从Docker容器看容器技术的发展: 一种系统文献综述的视角

近些年,软件构造、运行和演化过程面临着诸多新需求,例如开发测试环境需要高效切换或配置、应用隔离、减少资源消耗、提高测试和部署效率等,给开发人员开发和维护软件带来了巨大的负担.容器技术有希望将开发人员从繁重的开发运维负担中解脱出来,尤其是Docker作为目前工业界的容器行业标准,近年来逐渐成为学术界一个热门的研究领域.为了帮助研究人员全面准确地理解当前Docker容器研究的现状和趋势,使用系统文献综述(systematic literature review)的方法搜集了75篇该领域最新的高水平论文,进行了详细的分析和总结.首先,使用定量研究方法调查了Docker容器研究的基本现状,包括研究数量、研究质量、研究领域和研究方式.其次,首次提出了面向Docker容器研究的分类框架,分别从核心、平台和支持3个方面对当前研究进行了系统性地归纳和梳理.最后,讨论了Docker容器技术的发展趋势并总结了7个未来的研究方向.     

容器热迁移优化技术研究

容器虚拟化技术由于轻量级的特性逐渐在云计算中崭露头角.容器热迁移是许多云管理能力的基础,其在最短的宕机时间内,将运行中的容器完整地迁移到另一个物理节点上继续运行.性能是容器热迁移研究的重点,但通过对现有容器热迁移系统的详细分析,本文发现其中仍然存在着一些影响性能的问题,包括转储并行度低、预拷贝策略不收敛以及根文件系统与运行状态迁移并行度低等.针对这些问题,本文分别提出和设计了资源感知的并行转储机制、基于后拷贝策略的运行状态迁移和基于多优先级的传输调度并行算法等优化策略和算法,并基于Docker实现了一个高性能容器热迁移系统Dmigrate.实验结果表明Dmigrate相比于目前最新的研究,平均可有效减少17.05%的宕机时间,总迁移时间平均减少24.33%.     

一种基于Docker容器的集群分段伸缩方法

针对现有的虚拟机集群伸缩方法响应慢、开销大的问题,提出一种基于Docker容器技术的虚拟机集群伸缩方法。在检测实时工作负载同时通过自回归模型对未来工作负载进行预测,最后使用排队论模型计算所需伸缩量。首先从虚拟机自身进行资源重分配,然后依据工作负载变化率选择Docker容器级别的伸缩或虚拟机级别的伸缩,直到请求响应时间在用户可接受范围之内为止。实验结果证明,在面对不同的工作负载变化情况时,该方法可以提供更快的响应速度和更低的开销。     

Docker容器技术的应用部署平台设计与研究

为了解决目前企业应用管理平台存在的云储存服务器资源消耗不断增长的问题,从而为企业用户提供高可靠性服务,本文首先对基于云计算的Docker容器技术进行了研究,在分析企业应用部署需求的基础上,利用成熟的Web应用开发框架,基于Docker容器引擎设计并实现了一套应用部署平台,同时还实现了应用的编排和自动部署.从CPU和内存...     

应用于JUNO实验的容器技术研究

江门中微子实验(JUNO)是以测定中微子质量顺序、精确测量中微子混合参数为主要目的的一项物理科学前沿研究实验,其实验规模庞大,数据处理流程繁杂,需借助统一高效的离线计算平台对数据进行分析处理。为此,利用Docker容器分层的镜像技术将JUNO实验所需的环境依赖库打包在镜像文件中,为其制定针对不同操作系统作业的容器镜像,并将不同JUNO容器作业提交至作业调度器上运行,以实现资源共享。对物理机、容器、虚拟机3种平台的CPU性能、I/O性能及JUNO作业的实际运行效果进行对比测试,结果表明,Docker容器能够胜任JUNO离线数据处理,相比虚拟机具有更小的性能损耗。     

容器网络Calico基本原理和模拟

Docker是一个开源的引擎,诞生于2013年,一直受到广泛的关注和讨论,目前已经发展得如火如荼。随着云计算、大数据的发展,Docker的应用规模也越来越大,容器的使用越来越多,如何解决容器的通信问题变得愈加重要。Docker的网络方式包括主要内置的5种用于通信的驱动方式,但是它们都具有一定的局限性。通过实验搭建集群环境,笔者采用Calico的网络模式进行测试同一台宿主机上的Docker容器之间以及跨主机的Docker容器之间的通信问题,有效地解决了容器间的通信问题。     

容器编排工具中部署工作节点的资源优化

随着云计算飞速发展, 以Docker为代表的容器技术逐渐被重视. 目前, 3种常见的容器编排工具有Kubernetes、Docker Swarm和Rancher. 然而, 现有的容器编排工具在所有工作节点的总容量超标时, 将会有响应时间长和资源占用较多等问题. 因此, 本文设计LSD (least space unused)算法以及LRU-SD (least recently used and space unused)算法, 并应用于3种编排工具中. 当总容量超出上限时, 则选择删除不工作的节点并且增加新的工作节点. 做法上, LSD算法是删除剩余空间最少的工作节点, LRU-SD算法先考虑删除最久未使用的节点, 当有多个符合要求的节点时, 则删除剩余空间最少的工作节点. 实验部分, 分析与比较使用不同算法对3种容器编排工具的影响, 包含响应时间、CPU和内存. 实验结果发现, LSD算法、LRU-SD算法和LRU算法不仅能够提高编排工具的响应时间, 还可以增加资源的使用率. 同时, 在提升CPU的使用率方面, LRU-SD算法的效果最好.     

Kubernetes容器云编排系统的研究与实现

Docker容器技术因其在开发和部署上的便捷性与实用性,在实际生产中被广泛使用。作为一个强大的容器云编排工具,Kubernetes在管理大量容器时具有明显优势,在众多的容器云编排系统中脱颖而出,已成为容器云管理的事实标准。本文设计开发了一款基于Kubernetes的容器云编排系统完成容器的日常管理,实现了容器的创建、容器的副本维护、容器的滚动更新、容器的计划任务、服务的发布以及存储的共享等功能。Kubernetes使容器的部署和应用变得更简单、高效,具有较高的应用价值。     

异构容器云间应用迁移模型研究

为解决基于Docker容器的应用跨异构容器云迁移的问题,针对主流的异构容器编排引擎的编排原理进行了研究,同时也研究了主流容器服务提供商之间的异构性,在此基础上提出了基于Docker容器的应用跨异构容器云迁移的三层模型。为提高基于Docker容器的应用跨异构容器云迁移的效率,提出基于镜像预同步的应用迁移技术。实验结果表明,利用三层模型能成功实现应用跨异构容器云的迁移,并且在引入镜像预同步技术前后,同构云异构容器编排引擎之间的应用迁移时间平均减少了60.33%,异构云Kubernetes集群间的应用迁移时间平均减少了43.67%。     

基于Docker容器技术的高考志愿填报系统设计与实现

为了解决高考志愿填报时出现的流量堵塞以及数据中心服务器的崩溃等问题,提出了基于Dock-er 容器技术的高考志愿填报系统设计与 实现.利用Docker容器技术对原有的高考志愿填报系统进行优化,设计了更加稳定和韧性的高考志愿填报系统.完善缓解或完全解决了目前高考志愿填报的各项问题.     

一种基于Docker的容器云平台设计与部署方法

提出一种基于Docker的容器云平台设计与部署方法。分析容器云平台的用户需求,详细描述容器云平台的层次架构与组成模块。在容器云平台部署过程中,改进集群监控方案,结合Grafana和Prometheus构建一个可靠的性能监控方案。在镜像库上,为保证安全与稳定,选择Harbor作为私有镜像仓库。使用网络文件系统（Network File System,NFS）存储服务为容器提供共享存储服务。通过测试验证了该方法的可行性与高效性。     

微服务架构与容器化技术的软件开发实践

随着云计算、大数据和高并发应用的兴起,传统的单体应用架构逐渐暴露出其弊端。微服务架构及容器化技术在此背景下应运而生,为企业提供了更加灵活、可扩展和高效的软件开发和部署方式。论文重点探讨了微服务架构的基本概念、特点和优势,同时深入分析了容器化技术如Docker和Kubernetes在微服务部署中的重要角色。首先,文章进一步研究了微服务与容器化技术的结合如何帮助企业更好地满足变化快速的业务需求;其次,文章探讨了如何提高系统的可维护性和降低开发及运维的复杂性;最后,文章提出了几种最佳实践,以指导开发者和企业如何更加高效地采纳和实施这两种技术。     

医院行政系统容器化部署与监控方案设计

医院行政系统繁多复杂,在部署与运维时常存在硬件资源、环境兼容等问题.基于上述问题,本文提出基于Docker容器化的子系统部署方案与监控方案,旨在便捷、快速、准确地部署与运维,同时可实时监控容器运行情况.     

Docker技术在软件开发过程中的应用研究

Docker是一个构建在LXC之上的,基于进程容器(Processcontainer)的轻量级VM解决方案。从2013年Docker项目的出现至今,在容器技术中,Docker已经得到迅速的发展和应用[1]。本文针对Docker的技术优势和架构体系,分析了Docker镜像的特点以及Docker容器的创建技巧,并指出了Docker在当前软件开发应用中的重要性。