6篇关于混合云的计算机毕业论文

今天分享的是关于混合云的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到混合云等主题,本文能够帮助到你 基于混合云的高校宽带接入运营管理平台的设计与实现 这是一篇关于混合云

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基于混合云的高校宽带接入运营管理平台的设计与实现

这是一篇关于混合云,宽带接入运营,宽带接入管理的论文, 主要内容为随着网络技术的高速发展,网络资源量的指数增长,网络成为高校科研工作进展的重要支柱,因此高校的网络建设越来越重要,这是实现信息化校园的重要一步。高校师生是用网的重要群体,在富媒体时代,网络带宽的需求和运营成本的矛盾日益突出,出口带宽升级成为高校网络建设的新常态,单一的校园网已经不能满足学校对于网络带宽的需求,学校租赁运营商网络专线的成本居高不下。为解决上述问题,就需要校园网络社会化运营,由企业提供高校网络的运营管理平台,因此,本文提出了基于混合云的高校宽带接入运营管理平台的解决方案,该平台引入了多种运营商网络,解决了高校网络带宽需求增长但是成本却无法有效节省的问题,满足了高校实现扩容,提速,降费的需求,并提高了高校宽带运营管理能力,同时也为运营商带来更多的用户数以及收益增长。基于混合云的高校宽带接入运营管理平台由宽带接入子系统,nethelp自理子系统和宽带运营管理子系统组成,采用了更加安全,适应变化的混合云架构,实现了多租户平台的使用场景。宽带接入子系统部署在私有云,主要用于认证,授权,计费等功能实现用户上网,该子系统部署在私有云的优势在于,学生连接上网认证更加快速,用户数据更加安全。nethelp自理子系统和宽带运营管理子系统是基于公有云平台构建的微服务子系统,主要实现用户的开户,产品的创建,用户下单,以及营销活动的创建和相关营销活动的数据统计,来支撑平台完成运营管理能力。本文首先介绍了高校宽带运营管理的背景,以及本文使用到的相关技术,结合西安某高校的实际情况,对该平台进行需求分析,该平台的需求为学生可以线上办理宽带业务,快速登录上网,管理在线设备并实时查询网络使用情况,企业可为学生开户,下单,处理异常订单,创建各种网络套餐,在学校对学生用网需要管理的时候提供管理溯源的通道,运营商可根据校园网运营的情况,获取学生用户数。本文研究了混合云架构下的公有云与私有云的数据同步,并对本平台的功能模块进行具体的设计。最后通过测试,验证平台是否符合要求。本平台在西安某高校实施后,解决了该校的宽带运营管理问题,通过混合云架构实现了多家学校入驻该平台,大大减少了高校的网络带宽成本以及企业对高校网络的运营管理成本,具有非常重要的实际意义与价值。

基于混合云技术的果园作物动态监测平台研究

这是一篇关于混合云,果园监测,系统设计与开发,多源信息融合的论文, 主要内容为根据新疆生产建设兵团第十四师(昆玉市)农业生产、经营、管理与决策的需求,以红枣为研究对象,构建示范应用信息服务体系。昆玉市位于我国西北部地区,该地区果园种植面积广阔,地处偏远,人口稀少,采用传统人工方式进行果园管理不仅费时费力,而且果园数据获取的实时性也很难保证。本文旨在将互联网、物联网等现代高新技术应用至昆玉市地区的果园监测,促进当地果园管理的数字化、网络化和智慧化发展。其赋能数字化、网络化和智慧化的发展将大力地推进当地水果业生产高效、集约和产业化的发展,促进当地水果业生产节本、提质、增效及产业体系的优化、升级。因此,在此前提下搭建基于混合云技术的果园作物生长动态监测服务平台。本文的主要研究内容和成果如下:(1)多源数据融合。在本系统中数据源有遥感影像数据、地图矢量数据、地面物联网传感器数据、基础信息管理数据等,数据类型多,格式不一。将这些多源信息数据有组织的存储在数据中,则需要了解如何将这些数据存储在数据库中,以及各个数据间联系,通过建立外键、主键等确定表之间的关系。由于遥感影像数据量大,无法直接存储在数据库中,在数据库中仅记录影像在计算机中的存储位置;地图矢量数据的存储使用PostgreSql数据库,并结合PostGIS插件对地图矢量数据进行存储;地面物联网数据与基础信息管理数据在数据库中以基本的字段进行记录。(2)平台信息安全保障研究。为保障用户信息的安全性和计算能力,系统采用混合云模式,利用阿里云提供的云服务搭建混合云。公有云为用户提供系统访问地址,在面对云爆发时,公有云还能够提供弹性计算、负载均衡等服务;私有云用于存储数据,保障数据安全。同时,系统具有分级管理权限,赋予不同用户不同管理权限,用于维护系统信息安全。(3)实现果园基地数字化管理。基于Java语言进行系统开发,实现了分级权限管理、用户基础信息管理、地块信息管理、传感器实时监测、作物种植管理、告警提示;利用Openlayers实现地图可视化,在地图上进行农田种植管理。(4)实现果园环境的监测警示。利用本系统连接外部地面传感器,获取监测数据,对数据进行实时监测,当数据超过指定的阈值时,发出警示信息。本系统使用的地面传感器有温湿度传感器、土壤酸碱度传感器、光照强度传感器、植物茎流计等。在本系统中重点监测土壤温湿度和土壤酸碱度,因为这两个生长因素是人为可控的,也是作物生长比较重要的因素。对于其他果园环境数据可用于农作生长研究,判定这些因素对作物生长的影响。(5)基于混合云的果园监测服务平台设计与实现。本平台主要从平台需求、总体框架、平台安全、网页设计、数据库设计、功能设计等方面进行设计。本平台的开发与实现,后台开发使用Java语言,整合SSM框架;前端开发使用Layui、Bootstrap、Echarts前端框架;传感器开发遵循MQTT协议,并搭建EMQTT服务器,连接客户端与服务器端,进行消息队列的数据传输。

面向多目标任务的慕测混合云调度管理中心的设计与实现

这是一篇关于慕测,自动化测试,云计算,混合云,多目标任务调度的论文, 主要内容为慕测平台是一个连接教育界、企业界和学术界的公共服务平台。该平台将企业需求案例引入到教学中,同时挖掘研究热点提供学术研究支持。目前该平台已得到国内外数百所高校和企业的关注,并成功支持了两届全国大学生软件测试大赛。随着慕测公有云平台的影响性的不断增加,部分高校和企业出于用户数据保密、网络环境等方面的原因,迫切需要能够部署一套慕测私有云系统,同时又能共享使用慕测公有云和其它私有云的空闲资源(企业需求及硬件设备),从而达到资源优化配置的目标。为满足这一需求,本文提出了基于多目标任务调度的混合云架构作为解决方案。这一架构使公有云与私有云相融合,是最近几年云计算的主要模式,利用公有云的可扩展性,私有云突破了自身的硬件限制,随时可以获得更高的计算能力。经过改造,原平台分化为公有云版和私有云版,并通过新增的调度与管理中心进行连接,使得私有云可以通过任务发布的方式使用其他云的资源,并在设备空闲时接受别的云发布的任务来共享自己的资源,提升整体云平台的资源利用率。慕测混合云调度与管理中心作为慕测混合云的核心模块,提供了云注册与管理、云资源管理、任务调度、任务结果汇总和平台监控等功能。调度与管理中心使用java语言在spring-boot和hibernate框架下进行开发,提供http接口给云节点进行节点注册、资源更新、发布/获取任务、结果获取等服务的访问;使用dubbo框架提供rpc接口给公有云访问,使管理员能够在公有云节点上对私有云、资源、任务进行全局监控和管理。使用docker和jekins完成自动化的快速部署。同时为了满足用户和平台的多目标任务调度需求,提高平台整体效率,对任务的调度算法也进行了优化,提出了一种多目标下的任务调度算法,使得任务调度整体效果达到最优。

基于混合云技术的果园作物动态监测平台研究

这是一篇关于混合云,果园监测,系统设计与开发,多源信息融合的论文, 主要内容为根据新疆生产建设兵团第十四师(昆玉市)农业生产、经营、管理与决策的需求,以红枣为研究对象,构建示范应用信息服务体系。昆玉市位于我国西北部地区,该地区果园种植面积广阔,地处偏远,人口稀少,采用传统人工方式进行果园管理不仅费时费力,而且果园数据获取的实时性也很难保证。本文旨在将互联网、物联网等现代高新技术应用至昆玉市地区的果园监测,促进当地果园管理的数字化、网络化和智慧化发展。其赋能数字化、网络化和智慧化的发展将大力地推进当地水果业生产高效、集约和产业化的发展,促进当地水果业生产节本、提质、增效及产业体系的优化、升级。因此,在此前提下搭建基于混合云技术的果园作物生长动态监测服务平台。本文的主要研究内容和成果如下:(1)多源数据融合。在本系统中数据源有遥感影像数据、地图矢量数据、地面物联网传感器数据、基础信息管理数据等,数据类型多,格式不一。将这些多源信息数据有组织的存储在数据中,则需要了解如何将这些数据存储在数据库中,以及各个数据间联系,通过建立外键、主键等确定表之间的关系。由于遥感影像数据量大,无法直接存储在数据库中,在数据库中仅记录影像在计算机中的存储位置;地图矢量数据的存储使用PostgreSql数据库,并结合PostGIS插件对地图矢量数据进行存储;地面物联网数据与基础信息管理数据在数据库中以基本的字段进行记录。(2)平台信息安全保障研究。为保障用户信息的安全性和计算能力,系统采用混合云模式,利用阿里云提供的云服务搭建混合云。公有云为用户提供系统访问地址,在面对云爆发时,公有云还能够提供弹性计算、负载均衡等服务;私有云用于存储数据,保障数据安全。同时,系统具有分级管理权限,赋予不同用户不同管理权限,用于维护系统信息安全。(3)实现果园基地数字化管理。基于Java语言进行系统开发,实现了分级权限管理、用户基础信息管理、地块信息管理、传感器实时监测、作物种植管理、告警提示;利用Openlayers实现地图可视化,在地图上进行农田种植管理。(4)实现果园环境的监测警示。利用本系统连接外部地面传感器,获取监测数据,对数据进行实时监测,当数据超过指定的阈值时,发出警示信息。本系统使用的地面传感器有温湿度传感器、土壤酸碱度传感器、光照强度传感器、植物茎流计等。在本系统中重点监测土壤温湿度和土壤酸碱度,因为这两个生长因素是人为可控的,也是作物生长比较重要的因素。对于其他果园环境数据可用于农作生长研究,判定这些因素对作物生长的影响。(5)基于混合云的果园监测服务平台设计与实现。本平台主要从平台需求、总体框架、平台安全、网页设计、数据库设计、功能设计等方面进行设计。本平台的开发与实现,后台开发使用Java语言,整合SSM框架;前端开发使用Layui、Bootstrap、Echarts前端框架;传感器开发遵循MQTT协议,并搭建EMQTT服务器,连接客户端与服务器端,进行消息队列的数据传输。

基于混合云的临床试验管理平台的研究与实现

这是一篇关于临床试验,临床试验管理平台,混合云,医疗数据集成,医疗数据安全的论文, 主要内容为临床试验是药物研发过程中的重要阶段,它是在人体内验证药物安全性和有效性的唯一手段,也是药物上市前必经的阶段。而实现临床试验规范化管理,是实现简化试验环节,提高试验质量,确保试验结果的准确、可靠和完整的关键,从而有效缩短新药研发周期,加快新药申报注册进程。本论文研究了基于混合架构的临床试验管理平台的设计和实现。通过对临床试验全流程管理需求的深度调研和分析,设计并实现了一体化临床试验管理平台,包含立项及审查管理、临床试验运行管理和系统后台管理三个层级共七个子系统:机构项目管理系统、伦理审查管理系统、受试者全流程管理系统、试验用药品管理精细化系统、财务个性化管理系统、质控标准化管理系统、权限及系统维护管理。同时基于临床试验全流程管理要求研究基于混合云架构的临床试验管理平台与医院临床业务系统(HIS、LIS、RIS、PACS、EMR等)的高效数据集成、数据库设计标准化及术语一致性、临床试验数据安全和受试者隐私保护。最终实现基于混合云的一体化临床试验管理平台作为临床试验专用数据库,充分保障临床试验全流程、高效率、高质量、规范化运行。具体工作内容有:1、对临床试验全流程管理进行深度需求调研、分析和系统设计,提出系统功能性需求、数据集成需求、数据安全需求及非功能性需求。基于需求分析进一步提出了系统的设计目标,设计了系统的总体架构、拓扑结构、层次结构、数据集成方式和数据安全框架。基于系统总体框架设计的基础上从临床试验立项及审查管理、临床试验运行管理和系统后台管理三个层次进行功能模块的设计。2、针对基于混合云的一体化临床试验管理平台设计和实现过程中需要解决的关键技术问题进行深入研究,包括基于业务流的闭环管理、标准化数据库构建、医疗混合云平台架构、医疗数据高效集成和医疗数据安全和隐私保护。3、针对实现临床试验全流程管理的核心功能模块进行设计与实现,涵盖项目管理、伦理审查、受试者、试验用药品、财务、质控等核心功能模块。4、系统进行功能测试和性能测试,测试结果表明,设计及实现的功能完全满足临床试验全流程管理的需求,并且系统运行稳定可靠,满足性能指标要求。同时对系统应用的效果作了分析。

面向多目标任务的慕测混合云调度管理中心的设计与实现

这是一篇关于慕测,自动化测试,云计算,混合云,多目标任务调度的论文, 主要内容为慕测平台是一个连接教育界、企业界和学术界的公共服务平台。该平台将企业需求案例引入到教学中,同时挖掘研究热点提供学术研究支持。目前该平台已得到国内外数百所高校和企业的关注,并成功支持了两届全国大学生软件测试大赛。随着慕测公有云平台的影响性的不断增加,部分高校和企业出于用户数据保密、网络环境等方面的原因,迫切需要能够部署一套慕测私有云系统,同时又能共享使用慕测公有云和其它私有云的空闲资源(企业需求及硬件设备),从而达到资源优化配置的目标。为满足这一需求,本文提出了基于多目标任务调度的混合云架构作为解决方案。这一架构使公有云与私有云相融合,是最近几年云计算的主要模式,利用公有云的可扩展性,私有云突破了自身的硬件限制,随时可以获得更高的计算能力。经过改造,原平台分化为公有云版和私有云版,并通过新增的调度与管理中心进行连接,使得私有云可以通过任务发布的方式使用其他云的资源,并在设备空闲时接受别的云发布的任务来共享自己的资源,提升整体云平台的资源利用率。慕测混合云调度与管理中心作为慕测混合云的核心模块,提供了云注册与管理、云资源管理、任务调度、任务结果汇总和平台监控等功能。调度与管理中心使用java语言在spring-boot和hibernate框架下进行开发,提供http接口给云节点进行节点注册、资源更新、发布/获取任务、结果获取等服务的访问;使用dubbo框架提供rpc接口给公有云访问,使管理员能够在公有云节点上对私有云、资源、任务进行全局监控和管理。使用docker和jekins完成自动化的快速部署。同时为了满足用户和平台的多目标任务调度需求,提高平台整体效率,对任务的调度算法也进行了优化,提出了一种多目标下的任务调度算法,使得任务调度整体效果达到最优。

本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等)均来源于该信息及资料的相关主题。发布者:代码货栈 ,原文地址:https://bishedaima.com/lunwen/45183.html

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