Abstract ：

分析当前高校教学资源建设现状,归纳总结当前高校存在的普遍问题,结合云计算的特征,提出构建一个具有低成本、高可靠性、灵活可扩展以及海量信息处理能力的教学资源云平台解决方案,介绍平台构建过程及其在实际教学实验和科研工作中的应用.

Keyword ：

OpenStack 教学资源 信息化建设 云平台 云桌面

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近年来，中小企业传统 IT 业务迁移到私有云平台已成为刚需，但云平台在企业中 真正发挥价值还需要配套管理工具，即云管理平台。目前云管理平台发展呈现碎片化 态势，且在功能全面性上有缺陷、难成体系，更多侧重于资源部署。因此，面向云资源 长期管理的私有云管理平台成为研究与应用的热点。 本文设计并实现了基于 OpenStack 的私有云管理平台。由于基于 OpenStack 的私 有云平台在面向云管理平台的应用上，存在管理资源的功能不全面、没有维护分布式 云平台的高可用性、没有可视化和统一化的管理流程等问题，所以本论文工作主要从 以下几个方面进行:针对私有云平台功能不全的问题，设计实现 OpenStack 可直通 GPU 的功能，使用户可以通过该云管平台方便地使用 OpenStack 云平台上的 GPU 进行需要 高性能计算的业务，拓宽了云平台的应用场景，同时设计实现OpenStack新增动态资源 调度组件 DRS，维护了云平台的高可用性，使云平台在一定程度上实现了自服务;设 计并实现基于 OpenStack 的云管理平台的功能包含云资源管理子系统和云运维管理子 系统，对私有云平台上已有的虚拟机、GPU、网络和磁盘资源进行优化管理，统一管理 操作方式、设置用户权限等，增加了云平台的易用性和容错性，并实现了对私有云平台 的可视化运维。最后进行了功能性测试和非功能性测试，均达到预期目标。 本文实现的基于 OpenStack 的私有云管理平台，实现了对云主机的正常管理和操 作，容错性高、用户体验较好;同时满足高性能计算应用场景，可灵活使用 GPU 设备; 云运维管理子系统的动态资源调度模块在一定程度上维护了云平台的高可用性。

Keyword ：

GPU OpenStack 动态资源调度 私有云管理平台

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随着IT技术的飞速发展，各种业务对网络性能的要求越来越高。云平台要求能够集中控制网络资源并自动高效地部署虚拟网络，传统网络架构显然难以胜任。软件定义网络（Software Defined Network，SDN）将控制平面与数据平面分离，SDN控制器可以集中控制网络，SDN应用程序可以自动部署虚拟网络。所以将SDN技术应用到云平台中有着十分重要的意义。 本文分别对云平台和SDN的开源项目进行选取与研究。在此基础上将它们集成为一个虚拟网络系统，并完成了对该系统的改进。首先，选取并研究了OpenStack、OpenDaylight和VTN三个开源项目。接着，从软件工程的角度分析了系统所需的功能，包括提供给用户的功能和提供给管理员的功能。使用分析模型描述了这些功能的工作原理与工作过程。然后，按照SDN架构将系统分为应用层、管理层、数据层，设计了各层相互协作的技术原理。利用SDN的特性完成了对系统的两点改进：一是将控制器内置的单路径算法改进为多路径算法，提升了网络性能；二是将单一控制器改进为控制器集群，提升了控制器的可用性。依照系统的功能将开源项目中与之相应的模块进行详细设计。最后，在之前工作的基础上对系统进行了环境搭建、网络配置、项目集成、功能实现与测试验证。测试结果表明：系统实现了各项功能，完成了云平台与SDN结合的目的。 本文设计与实现的系统使得云平台OpenStack完全运行在SDN网络中。利用SDN控制器OpenDaylight实现了网络的集中控制，利用SDN网络虚拟化应用VTN实现了虚拟网络的自动部署。另外，路径算法和控制器集群的改进表明了SDN有着可编程性和可扩展性等特性，这些特性能够大大提升网络的丰富性与可用性。

Keyword ：

OpenDaylight OpenStack 软件定义网络 云平台

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当今互联网，数据呈现爆炸式增长，社交网络、移动通信、网络视频、电子商务等各种应用往往能产生亿级甚至十亿、百亿级的海量小文件。由于在元数据管理、访问性能、存储效率等方面面临巨大的挑战，海量小文件问题成为了业界公认的难题。而目前开源的OpenStack Swift并不能很好的解决海量小文件存储问题。它会面临如下问题，Swift对象在文件系统上使用至少两个Inode，对于具有许多小文件的集群（例如，每个磁盘1000万个对象），性能下降很严重，原因是其目录结构不适合缓存到内存，而且复制/审计操作也会触发大量磁盘I/O。存储引擎设计的目标是最大化的减少磁盘I/O操作，提高存储系统吞吐量，降低访问延时。 本文针对实际的行业应用场景，查询并了解海量小文件存储相关解决方案以及研究现状，然后采用规范化的软件工程开发模式设计并开发了基于OpenStack Swift的小文件合并存储引擎。在合并存储引擎系统中，除了将小文件的内容存放到POSIX大文件之外，还需要保存小文件在大文件中的偏移量，也就是索引信息。当用户要读取一个小文件的时候，需要先在索引文件里面查找具体的位置信息，再读取相应的内容。本文首先定位Swift的Replication性能下降原因，紧接着进行了需求分析与设计。首先设计了大文件的存储组织结构，紧接着根据大文件的存储结构设计了对象文件的索引结构、目录结构，以及经过调研，创新性使用”打洞”punch hole的方式回收小文件对象在大文件中的磁盘块。然后设计并实现了对象文件副本同步服务、对象审计服务、对象更新服务，针对“优雅”关闭服务和服务热更新问题进行设计和实现。最后，对每个具体的功能模块进行编码实现，并给出部分核心代码实现细节，然后对系统全部功能及性能进行详细的测试，对系统的运行情况进行展示说明。 经过软件生命周期的分析、设计、实现、测试，最终达到了无论磁盘中的对象数量多少，性能都不会降低这一指标要求。

Keyword ：

OpenStack Swift “打洞” 海量小文件 合并存储

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随着云计算的快速发展，很多企业在公有云的条件下，抛弃复杂庞大的基础设施和相关的平台维护工作，根据自己的需求从公有云购买和获得相应的计算资源与应用服务。但是考虑到业务的可靠性和安全性，很多企业开始建设自己的私有云平台，企业以其自有的基础设施为基础控制部署应用的方式。 在私有云环境下，随着应用的访问量越来越大，单机部署已经不能满足需求，集群部署便应运而生。用户对应用的访问量具有不确定性，从而部署的具体节点数量也是不能确定的。基于以上研究背景，本文的主要研究内容是使用OpenStack的Senlin模块实现一个弹性集群管理系统。本系统主要提供集群的统一管理功能，通过手动执行、定时任务、报警任务三种触发弹性策略的方式实现对集群的扩缩操作，并结合时间序列预测分析算法给出的ARIMA模型优化报警任务，使用预测值和集群现有实例个数制定需要扩缩的实例数。本系统还支持给集群制定其他服务，包括负载均衡、删除、健康监测等。本文首先描述系统在技术架构、消息通信、数据存储部分涉及到的技术理论。以此为基础，进行系统的需求分析并构建各个角色下的用例描述。以用例为驱动，以UML图以及业务特点设计系统六大管理功能模块包括集群、配置、策略、定时、负载报警和系统管理模块，最后使用Java语言实现该系统并进行系统测试和系统优化。 系统的成功部署并最终稳定运行表明，当设置定时任务时，系统会在设置的时间点上弹性扩缩集群大小。当设置报警任 务时，系统会在集群的特定指标达到阈值后弹性扩缩集群的大小。本系统达到了预期目标。

Keyword ：

ARIMA OpenStack 私有云 弹性集群

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为了解决传统远程体育教学平台资源利用率低,开发成本和维护成本高的问题,文中开发设计了基于云平台的远程体育教学系统.其采用OpenStack搭建云平台,采用Spring+SpringMVC+Hi-bernate框架进行远程体育教学平台主体部分设计.平台架构采用分层的形式,分为基础设施层、逻辑层、支撑层、远程教育平台层.浏览器端采用SpringMVC框架实现控制功能,并通过Hibernate框架以及Spring JDBC封装类实现底层数据库与业务逻辑层的交互.通过实验测试,该平台稳定运行,能满足设计要求.

Keyword ：

Hibernate框架 OpenStack项目 Spring JDBC封装类 远程体育教学 云平台

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本发明公开了一种在IaaS环境中面向负载均衡的应用感知虚拟机调度方法，包括以下步骤：步骤1：OpenStack自动为宿主机们上的虚拟机自省库LibVMI和内存分析框架Volatility配置相关文件；步骤2：获取应用感知数据并将其存储在数据库中；步骤3：在每个负载过重的宿主机上挑选出一个待迁移的虚拟机，得到待迁移虚拟机集合；步骤4：为每个待迁移的虚拟机挑选一个合适的宿主机，并使用实时迁移技术将其迁移。相比于传统方法，本发明在负载频繁变化的情况下有效地减少SLA违约次数，并且在CPU、内存以及带宽等多种资源上都实现了更好的负载均衡，具有很好的适应性和实用价值。

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基于SDN的网络虚拟化技术是当前通信网络研究中的热门方向之一，同时也是进行网络创新实验环境部署的一种关键技术和有效解决思路。SDN主要通过将控制逻辑和数据转发在物理上进行分离，将所有网络转发设备的控制权集中交给一个控制器或者远程控制中心，从而可以在全局的视角进行网络控制转发策略的决策。在应用SDN技术构建的网络创新实验环境中，网络虚拟化管理方案是其中最重要的部分。FlowVisor是当前众多SDN虚拟化管理方案中应用最为广泛的，但在实际的研究应用中却暴露出了越来越多的缺点。 本研究中首先在对物理SDN设备功能进行分析整合的基础上，引入了虚拟网元的概念，借助Openstack等纯软件化的方式对网元进行了虚拟化的构建。并通过Openstack和SDN架构的融合，设计提出了一种基于Opensack的SDN虚拟环境构建策略，并选取了相关性能指标对该部署策略与固件SDN网络进行了对比，体现了该策略优势。其次，通过对FlowVisor在设计和使用中暴露出的缺点的分析，设计提出了针对性的改进策略分层模型。重新设计了对于OpenFlow信令的处理机制。进行了相关改进策略的设计。并分别设计提出了基于Bitmap表与冲突检测二叉树的改进算法、基于虚网拓扑表与虚网流规则表的改进方案等，对这些缺点和不足进行了针对性的改进。新的策略和算法对FlowVisor虚拟化管理方案在虚拟设备配置，虚网流空间冲突检查，虚网地址空间复用等方面存在的问题进行了有效的改进。 依据本研究提出的基于OpenStack的SDN虚拟网元构建策略，设计了相关仿真实验拓扑，并借助Minninet进行了拓扑的生成，以Floodlight作为虚网控制器，部署实现了相关的SDN仿真实验网络环境。通过进行相关的仿真实验，借助WireShark封包分析软件对仿真网络对于OpenFlow信令的处理流程和结果进行了分析，验证了改进策略的合理性。并选取了冲突检测耗时、带宽利用率、网络吞吐量、数据流接受率等性能指标，对改进策略和FlowVisor进行了对比，验证了其在性能上的优势，体现了改进策略的有效性。

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Openflow协议 软件定义网络 网络虚拟化 网络虚拟化平台

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随着云计算技术的发展，OpenStack已经发展成为最火的开源云平台。私有云因其安全性和可控性，深受政府、高校等单位的青睐。但是OpenStack在私有云领域资源监控的方案还不是很完善，一些监控项目还处在发展的阶段，现有的解决方案功能还比较单一。 Cube是基于OpenStack的私有云平台，本文以公司项目为背景，以Cube云平台为基础，设计实现了资源监控系统。本文完成的主要工作包括：根据采集资源的不同设计了不同的采集方案，物理主机和虚拟机资源采用的是Ceilometer；日志资源采集采用的是Fluentd，存储和查询采用的是ElasticSearch。通过对采集到的资源数据进行分析实现了云资源报警功能和云资源动态调度功能。云资源报警功能是根据用户设置的报警规则进行资源的报警。云资源动态调度功能是根据资源数据，结合资源调度算法，实现虚拟机动态迁移。在资源调度算法中会进行虚拟机迁移时机的判断，迁移虚拟机的选择以及迁移目的主机的选择。同时为了满足云平台的日常运维需求，设计了高级运维功能，包括服务状态巡检和数据状态巡检。鉴于资源数据对监控系统的重要性，设计了数据库的高可用方案，来保证数据库服务的稳定运行。最后本文设计了友好且易用的资源展示和操作界面，大大降低了云平台中资源监控的难度，满足了云平台的日常监控需求。 本文设计实现了一套集资源采集、报警、调度、运维为一体的资源监控系统，实现了对云平台资源监控的需求，完成了论文需求分析和设计阶段的目标。目前该系统已经实际上线运行。

Keyword ：

Ceilometer OpenStack 数据库高可用 私有云 虚拟机动态迁移

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网络在现代人们生活中扮演着不可或缺的角色。然而随着网络使用规模的不断加大，传统网络在性能上和管理上逐渐无法满足人们的需求。对此，人们提出了SDN，这是一种将控制与转发相分离的新型网络理念。其核心思想是网络控制平面和数据平面的分离、网络的可编程化和网络的集中控制。 在SDN的影响下，一种新型的云数据中心随之出现。新型数据中心采用网络虚拟化的方法，将物理网络虚拟成由虚拟节点和虚拟链路组成的等效逻辑网络。方便租户根据需求构建或调整网络。然而，网络的安全隔离问题和负载均衡问题一直是制约云数据中心发展的重要因素。 为了解决这两大难题，本文提出了一种虚拟网络管理系统的设计与实现，本系统将开源SDN控制器OpenDaylight和开源云平台OpenStack相结合，并引入OpenFlow协议，对虚拟网络可以进行高效的管理和有效的安全隔离；并且从主机和链路两个角度分析了负载均衡问题，设计了有效的负载均衡算法并形成负载均衡模块。 文章首先介绍了云计算中心，网络虚拟化以及SDN控制器的相关研究和发展背景，引出了本文使用的开源控制器OpenDaylight及开源云平台OpenStack，并且对国内外目前的研究状况进行了简要分析并对相关知识进行了深入的了解。在此基础上对系统的关键问题进行了分析，并根据现有的解决方案，对比其优劣，给出了自己的解决方法。之后是对系统的需求进行了一定的分析，明确了设计目标，根据设计目标给出了系统的总体层次与模块间关系设计。接下来是全文的核心部分，系统的详细设计和实现。对系统的主要层次和关键模块的具体设计和实现做了详细的介绍。最后部分是对系统的功能与性能的测试工作以及对接下来工作的展望。

Keyword ：

OpenDaylight OpenStack 负载均衡 网络隔离 虚拟网络管理

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