基于云计算的高校信息共享系统设计.docx
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1、论文题目:基于云计算的高校信息共享系统设计系部:专业:姓名:学号:指导教师:学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行的研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经特别注明引用的内容和致谢的地方外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式注明并表示感谢。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者(本人签名):年月日目录第一章云计算51. 1云计算技术51.2云计算实现关键技术51. 2.1体系结构52. 1.2资源监控63. 1.3自动化部署6第二章基于云计算的高校信息共享系统
2、设计64. 1系统架构62. 2模块技木应用72. 3长效数据资源使用机制9第三章基于云计算的高校信息共享系统的实现103. 1基本部署1032JIJI1114. 3长效数据资源机制11第四章小结12参考文献12摘要在完善信息共享服务机制的前提下,高校的管理和教学将得到极大的优化。研究根据高校教学和日常管理业务的实际需求,同时结合云计算平台的实际技术特点,在建设以共享服务为核心的平台过程中,进行了一系列设计和研究,主要是从系统架构、系统模块设计和系统持久性机制等方面,对基于云计算的高校信息共享系统进行了分析和研究,并根据具体设计需求和方向提出信息共享系统的实现方案。本研究主要是利用JavaSc
3、ript和J2EE等技术资源对高校信息共享系统进行基础研究。并且从高校的实际业务内容出发,分析确定了信息共享系统的特征,提出了高校信息共享系统的相关策略。关键词云计算信息共享高校系统云计算平台的设计是提高信息资源综合应用价值的关键工作。随着信息技术的发展,高校在引进信息技术资源方面需要进行有效的教育和管理优化。因此,从信息共享业务系统的角度出发,对高校信息服务云计算平台进行优化设计已成为许多高校发展战略的重要组成部分。第一章云计算1.1 云计算技术云计算技术实际上是分布式计算、虚拟化、网络存储、负载均衡等计算机网络技术融合的最终产物,致力于解决网络平台的通信、存储和资源利用问题。云计算技术依托
4、计算机网络,将分布在网络周围的存储设备、计算设备、软件等资源与服务器虚拟化技术、分布式文件存储技术集成,以服务的形式提供给用户。它可以动态扩展和配置软件和硬件资源,以满足用户的需求,改变现有用户资源共享和按需分配现有资源。1.2 云计算实现关键技术1.2.1 体系结构要实现计算机云计算,需要创造一定的环境和条件,特别是体系结构必须具备两方面的关键特征。一方面要求系统必须智能化、自主化,在减少人工任务数量的前提下实现自动处理平台的智能化响应,因此云系统应嵌入自动化技术;另一方面,云系统在面对变化的信号或需求信号时必须具有敏捷的响应能力,因此对云计算体系结构有一定的敏捷性要求。同时.,随着服务水平
5、和增长速度的快速变化,云计算也面临着巨大的挑战,嵌入式集群技术和虚拟化技术能够应对这些变化。云计算平台架构包括用户界面、服务目录、管理系统、部署工具、监控和服务器集群:(1)用户界面。它主要用于云用户传递信息,是双方的交互界面。(2)服务目录。顾名思义,它提供了一个用户选择列表。(3)管理系统。指对具有较高应用价值的资源的管理。(4)部署工具。它可以根据用户的需求有效地配置和匹配资源。(5)监控。它主要对云系统上的资源进行管理和控制,并制定措施。(6)服务器集群。服务器集群包括虚拟服务器和物理服务器,它们属于管理系统。112资源监控云系统资源数据量大,资源信息更新速度快,如果想要准确可靠的动态
6、信息,需要有效的方法来保证信息的快速性。云系统能够有效地部署动态信息,并具有资源监控功能,有利于资源的负载和使用管理。其次,作为资源管理的“血液”,资源监控对系统整体性能起着关键作用。一旦系统资源监控不到位,信息缺乏可靠性,那么其他子系统引用错误的信息,必然会对系统资源的配置产生负面影响。因此,实施资源监测对于云计算技术具有重要的意义。1.1.3自动化部署科学进步的发展趋向于半自动操作,计算资源的可用状态也发生了变化,逐渐向自动部署转变。云资源自动部署是指不同厂商在脚本调整的基础上,实现设备和工具的自动配置,以降低人机交互比例,提高响应效率,避免出现过载人工操作,最后推进智能化部署进程。自动部
7、署主要是指计算资源从原始状态到可用状态的自动安装和部署,它可以对虚拟资源池中的资源进行划分、部署和安装,为用户提供服务过程中的各种应用,包括存储、网络、软件和硬件。部署系统资源有许多步骤。自动部署主要是利用脚本调用来自动配置、部署和配置各个厂商的设备管理工具,从而保证实际调用能够以静默的方式实现,避免复杂的人际交互,使部署过程不再依赖人工操作。此外,数据模型和工作流引擎是自动部署管理工具的重要组成部分。一般来说,数据模型的管理是定义数据模型中具体的硬件和软件;而工作流引擎是指触发和调用工作流,以此为目的改进智能部署,善于在工作流数据库中应用不同的脚本进程,具有更集中、重复利用的特点有利于减少服
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