自2009年全球首个云计算应用完成以来,以云计算平台为支撑的应用涵盖了各个领域,如企业协同办公、直播聊天室、IM即时通讯等应用场景。然而目前国内所使用的教学管理平台主要关注于教学场景的扩展,忽视了系统繁重带来的一系列问题。因此,本文提出基于微服务框架的教学管理云平台,重点解决当前教学资源分布不均匀、课堂资源无法整合、业务更新迭代效率较低等行业痛点。通过使用Spring Cloud开发框架与Docker容器相结合的模式,将平台中独立的业务模块云端化。本文面向传统教学管理平台模式,对平台业务进行服务拆分与框架升级,从而形成以微服务框架为核心的教学管理云平台。针对本文的研究和实现具体工作如下:首先,根据教学任务的需求分析将系统功能边界划分为六个相对独立的子服务,包括CMS门户配置管理子系统、考试/测试子系统、题库子系统、学习管理子系统、实验项目子系统、图书资源管理子系统。平台中每个子系统以松耦合、高内聚的原则进行独立完成。因此,通过技术选型使用Spring Cloud为微服务框架并对Eureka(服务注册和发现)、Zuul(网关设计)、Config Server(配置中心)等组件实现进行探索。其次,本文引入Elasticsearch(全文搜索引擎)技术对海量数据进行实时处理,实现跨数据源分类检索数据信息。例如在微服务教学管理云平台的图书资源管理子系统中,即需要对庞大的图书资源库进行检索,本文设计使用Elasticsearch对大容量文件存储的数据进行结构化检索,通过对Spring Data Elasticsearch进行整合并将数据同步到索引库中,使用API调用请求访问Elasticsearch索引库完成多条件匹配搜索,从而提高检索速度。最后,针对微服务教学管理云平台部署过程中存在的配置复杂和资源分配不均衡等问题,使用传统的编排部署技术对于部署云平台存在很大的局限性。因此本文面向Baa S平台,提出使用Docker容器技术和Kubernetes编排相结合的部署方案,并在此方案的基础上完成Resource-Balance算法和Filtering Preading Priority算法的设计,用于解决微服务教学管理云平台部署过程中资源不均衡问题。其中Resource-Balance算法模型从RL(资源负载算法)、RRs(剩余资源量算法)、RWB(资源平衡权值算法)三个方面进行算法分析。而Filtering Preading Priority算法是在Kubernetes自带的调度算法基础上进行改进,使得同一组的Pod尽可能不在同一拓扑域的工作节点运行。实验结果表明两种算法分别对于不同规模的工作节点宕机情况能够显著的提高资源可用性。