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Docker容器技术的出现为云计算虚拟化技术以及企业IT架构的演进带来了新的革命。Docker相较于传统VM减少了 Hypersior层带来的性能消耗,大幅提高了虚拟化性能,为云上部署的大数据计算集群的性能优化提供了基础。在实际生产环境中,Docker通常以集群方式运行。以Kubemetes、Mesos、Swarm为主的开源容器集群管理架构为新型PaaS平台的构建提供了新的思路。同时,由于IaaS层提供了良好的资源隔离能力,基于IaaS层构建的容器化PaaS平台也将带来更好的多租户与业务拓展能力。本文基于OpenStack与Kubernetes开源云计算框架,设计了基于IaaS的大数据容器集群的整体架构,总结了 OpenStack服务组件安装的基本流程与相关配置,并实现了基于OpenStack的IaaS服务层的部署。在此之上,分析了以Docker和微服务为基础的容器化PaaS平台的基本架构,并完成了 Kubernetes平台的部署。在Kubernetes的基础上,本文依据容器化与微服务化的特点,重点实现了平台的底层网络模型、应用的敏捷化部署、应用管理、服务发现以及平台的资源监控等主要模块。经系统测试,初步实现了基于IaaS的容器化PaaS平台的基本功能与运行。在IaaS与PaaS构建的云平台的基础上,本文主要研究大数据集群的容器化以及敏捷化部署方式,提出了 Hadoop集群的微服务划分模式,并通过Docker镜像技术实现了 Hadoop微服务的镜像化。在此基础上,设计了 Hadoop在容器化平台上的敏捷化部署模板文件,实现了 Hadoop的敏捷化部署,由此简化了原有大数据集群部署中的重复性工作,降低了部署的复杂性。针对容器化平台的稳定性问题,从构成容器化平台的核心服务出发,提出了 一种基于服务监控的实现容器化平台稳定性的解决方案。另外,在IaaS与PaaS两层资源的协同调度方面,还提出了一种基于容器化平台资源监控反馈的协作策略,为IaaS与容器化平台的深度融合提供了新的思路。