容器云的關(guān)鍵理論和方法研究

目錄

第　1章 云計(jì)算平臺　01
1．1　云計(jì)算平臺簡介　01
1．1．1　云計(jì)算的概念　01
1．1．2　云計(jì)算的發(fā)展　02
1．1．3　云計(jì)算分類　02
1．1．4　云計(jì)算技術(shù)　03
1．1．5　云計(jì)算平臺的概念　04
1．1．6　云計(jì)算平臺的優(yōu)勢　04
1．2　從容器到容器云　06
1．2．1　容器技術(shù)　06
1．2．2　Docker是什么　07
1．2．3　Docker的發(fā)展歷程　10
1．2．4　Docker與容器　11
1．2．5　容器云的發(fā)展　12
1．3　可信容器云　15
1．3．1　可信容器云的產(chǎn)生　15
1．3．2　可信容器云的基本概念　17
1．3．3　可信容器云的技術(shù)分類模型　18
1．3．4　可信容器云的研究目標(biāo)　21
第　2章 Docker關(guān)鍵技術(shù)　25
2．1　Docker在Linux環(huán)境下的安裝　25
2．2　CentOS下使用腳本安裝Docker　28
2．3　Windows下安裝Docker　29
2．4　Docker操作之準(zhǔn)備工作　34
2．5　Docker容器　34
2．5．1　運(yùn)行Docker容器　35
2．5．2　操作容器　36
2．5．3　進(jìn)入容器的2種方式　37
2．5．4　容器命名　39
2．5．5　創(chuàng)建守護(hù)式容器　39
2．5．6　導(dǎo)入導(dǎo)出容器　40
2．5．7　刪除容器　41
2．6　Docker鏡像　41
2．6．1　何為鏡像　41
2．6．2　查看本地鏡像　42
2．6．3　拉取鏡像　43
2．6．4　查找鏡像　43
2．6．5　創(chuàng)建鏡像　45
2．6．6　刪除鏡像　47
2．7　Docker網(wǎng)絡(luò)　48
2．7．1　Docker網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論　48
2．7．2　Docker網(wǎng)絡(luò)工作模式　52
2．8　Docker倉庫　56
2．8．1　官方倉庫Docker Hub　56
2．8．2　將鏡像推送到Docker Hub上　59
2．8．3　搭建本地私有倉庫　60
2．9　Docker數(shù)據(jù)管理　61
2．9．1　容器與非持久化數(shù)據(jù)　61
2．9．2　容器與持久化數(shù)據(jù)　62
2．9．3　創(chuàng)建和管理容器卷　62
2．9．4　在集群節(jié)點(diǎn)間共享存儲　64
2．10　Docker應(yīng)用場景　65
2．10．1　簡化配置　65
2．10．2　代碼流水線管理　66
2．10．3　提升開發(fā)效率　66
2．10．4　隔離應(yīng)用　66
2．10．5　整合服務(wù)器　66
2．10．6　調(diào)試能力　66
2．10．7　多租戶環(huán)境　66
2．10．8　快速部署　67
2．11　應(yīng)用實(shí)例在容器中部署靜態(tài)網(wǎng)頁　67
第3章　Kubernetes　71
3．1　Kubernetes概述　71
3．1．1　Kubernetes是什么　71
3．1．2　為什么選擇Kubernetes　72
3．1．3　Kubernetes的集群結(jié)構(gòu)　73
3．1．4　Kubernetes的工作流程　74
3．2　Kubernetes安裝與配置　75
3．3　Kubernetes核心概念　78
3．3．1　節(jié)點(diǎn)　78
3．3．2　pod　78
3．3．3　復(fù)制控制器　80
3．3．4　Service　81
3．4　命令行管理工具kubectl　82
3．4．1　kubectl用法概述　83
3．4．2　常用命令　84
3．4．3　輸出選項(xiàng)　86
3．4．4　kubectl的常用命令示例　87
3．5　Kubernetes應(yīng)用實(shí)例　88
3．5．1　Kubernetes體系框架　88
3．5．2　實(shí)例介紹　88
第4章　容器云平臺OpenShift　93
4．1　開源容器云OpenShift概述　93
4．1．1　容器時(shí)代的IT　93
4．1．2　OpenShift　94
4．1．3　OpenShift與Docker、Kubernetes　95
4．2　OpenShift環(huán)境搭建　97
4．2．1　操作系統(tǒng)準(zhǔn)備　98
4．2．2　操作系統(tǒng)配置　98
4．2．3　安裝Docker　99
4．2．4　下載OpenShift Origin安裝包　99
4．2．5　安裝OpenShift　99
4．2．6　登錄OpenShift Origin控制臺　100
4．3　運(yùn)行容器運(yùn)用　101
4．3．1　項(xiàng)目的創(chuàng)建　101
4．3．2　Docker鏡像的部署　102
4．3．3　訪問容器應(yīng)用　104
4．4　OpenShift架構(gòu)　105
4．4．1　基礎(chǔ)架構(gòu)層　105
4．4．2　容器引擎層　106
4．4．3　容器編排層　106
4．4．4　PaaS服務(wù)層　106
4．4．5　界面及工具層　107
4．5　核心組件詳解　107
4．5．1　Master節(jié)點(diǎn)　109
4．5．2　Node節(jié)點(diǎn)　109
4．5．3　Project與Namespace　109
4．5．4　pod　109
4．5．5　Service　110
4．5．6　Router與Route　111
4．5．7　Persistent Storage　111
4．5．8　Registry　111
4．5．9　Source to Image　112
4．5．10　開發(fā)及管理工具集　112
4．6　核心流程詳解　113
4．6．1　應(yīng)用構(gòu)建　113
4．6．2　應(yīng)用部署　113
4．6．3　請求處理　114
4．6．4　應(yīng)用更新　114
4．7　本章小結(jié)　114
第5章　容器云與微服務(wù)　115
5．1　微服務(wù)概述　115
5．1．1　微服務(wù)起源　115
5．1．2　微服務(wù)的基本概念　116
5．1．3　微服務(wù)體系　117
5．1．4　微服務(wù)與容器云的關(guān)系　121
5．1．5　云原生　122
5．2　容器云中的微服務(wù)技術(shù)框架　126
5．2．1　微服務(wù)選型　126
5．2．2　Kubernetes微服務(wù)框架　129
5．2．3　微服務(wù)容器化　131
5．3　應(yīng)用案例與分析　133
5．3．1　應(yīng)用實(shí)踐現(xiàn)狀　133
5．3．2　網(wǎng)易云輕舟微服務(wù)平臺　133
第6章　容器云資源預(yù)測與配置研究　139
6．1　容器云資源預(yù)測與配置概述　140
6．1．1　容器云資源預(yù)測與配置研究背景與意義　140
6．1．2　資源預(yù)測研究現(xiàn)狀　141
6．1．3　資源配置研究現(xiàn)狀　142
6．2　資源負(fù)荷時(shí)間序列預(yù)測模型基礎(chǔ)研究　144
6．2．1　時(shí)間序列分析　144
6．2．2　時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)和處理　145
6．2．3　時(shí)間序列純隨機(jī)性檢驗(yàn)　147
6．2．4　時(shí)間序列分析模型ARIMA　148
6．3　資源動(dòng)態(tài)管理方法研究　148
6．3．1　資源優(yōu)化配置方法　149
6．3．2　資源動(dòng)態(tài)監(jiān)控方法　151
6．4　基于遺傳算法優(yōu)化LSTM網(wǎng)絡(luò)的容器云資源預(yù)測研究　153
6．4．1　長短期記憶網(wǎng)絡(luò)　153
6．4．2　遺傳算法相關(guān)理論及其改進(jìn)　157
6．4．3　基于APMSSGA優(yōu)化LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)　163
6．4．4　基于APMSSGA-LSTM的資源負(fù)荷預(yù)測模型　165
6．5　基于APMSSGA-LSTM資源預(yù)測模型的容器云資源配置研究　168
6．5．1　容器云環(huán)境資源預(yù)測與配置總體架構(gòu)　168
6．5．2　基于KVM和Docker的容器云平臺構(gòu)建　169
6．5．3　容器云平臺資源狀態(tài)的監(jiān)控與預(yù)警　173
6．5．4　基于預(yù)測的容器云資源自適應(yīng)彈性配置機(jī)制研究　175
6．6　實(shí)驗(yàn)與分析　179
6．6．1　實(shí)驗(yàn)環(huán)境　180
6．6．2　基于KVM和Docker的容器云平臺實(shí)現(xiàn)　180
6．6．3　容器云平臺資源預(yù)測實(shí)驗(yàn)　181
6．6．4　資源配置實(shí)驗(yàn)　187
6．7　本章小結(jié)　189
第7章　容器云環(huán)境中基于QoS目標(biāo)優(yōu)化的任務(wù)調(diào)度策略研究　195
7．1　容器云平臺下的任務(wù)調(diào)度　195
7．2　基于QoS目標(biāo)優(yōu)化的容器云任務(wù)調(diào)度模型　197
7．2．1　基于QoS需求的任務(wù)調(diào)度模型　197
7．2．2　QoS目標(biāo)優(yōu)化的任務(wù)調(diào)度模型建立　200
7．3　協(xié)同優(yōu)化文化基因任務(wù)調(diào)度算法　204
7．3．1　文化基因算法　205
7．3．2　協(xié)同優(yōu)化文化基因任務(wù)調(diào)度算法流程　209
7．4　仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析　216
7．4．1　實(shí)驗(yàn)環(huán)境的構(gòu)建及算法仿真相關(guān)設(shè)置　217
7．4．2　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析　219
7．5　本章小結(jié)　222
第8章　容器云環(huán)境中基于信任的調(diào)度算法的研究　225
8．1　云計(jì)算任務(wù)調(diào)度與可信計(jì)算技術(shù)　225
8．1．1　可信計(jì)算技術(shù)　225
8．1．2　禁忌搜索算法與禁忌表　228
8．1．3　基于信任的任務(wù)調(diào)度算法研究　228
8．2　容器云環(huán)境下基于QoS及信任的模型研究　229
8．2．1　信任模型的研究　229
8．2．2　基于容器平臺的QoS的信任模型的設(shè)計(jì)　231
8．2．3　基于信任機(jī)制的容器云平臺的調(diào)度模型設(shè)計(jì)　234
8．3　基于容器云平臺的PSO-ACO任務(wù)調(diào)度算法　236
8．3．1　粒子群優(yōu)化算法　236
8．3．2　蟻群算法　239
8．3．3　基于容器平臺的PSO-ACO融合任務(wù)調(diào)度算法設(shè)計(jì)　244
8．3．4　PSO算法和ACO算法之間的關(guān)聯(lián)　248
8．3．5　基于容器云平臺的PSO-ACO任務(wù)調(diào)度算法的流程　249
8．4　算法仿真及分析　250
8．4．1　實(shí)驗(yàn)環(huán)境的構(gòu)建及算法仿真相關(guān)設(shè)置　250
8．4．2　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析　253
8．5　本章小結(jié)　256
第9章　云制造環(huán)境下容器云資源調(diào)度研究　259
9．1　概述　259
9．1．1　云制造的背景及意義　259
9．1．2　云制造的研究現(xiàn)狀　260
9．1．3　云制造資源調(diào)度研究現(xiàn)狀　262
9．2　云制造環(huán)境下資源調(diào)度的相關(guān)理論　264
9．2．1　云制造　264
9．2．2　云制造資源　270
9．2．3　云制造環(huán)境下的資源調(diào)度　275
9．3　云制造環(huán)境下資源調(diào)度模型優(yōu)化研究　281
9．3．1　云制造調(diào)度問題的復(fù)雜性　281
9．3．2　資源調(diào)度過程分析　282
9．3．3　云制造環(huán)境下多目標(biāo)靜態(tài)資源調(diào)度模型　284
9．3．4　云制造環(huán)境下混合資源調(diào)度模型　287
9．4　云制造環(huán)境下免疫粒子群資源調(diào)度優(yōu)化算法　292
9．4．1　免疫算法　292
9．4．2　云制造環(huán)境下免疫粒子群優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)　294
9．5　仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析　301
9．5．1　實(shí)驗(yàn)仿真環(huán)境與參數(shù)的設(shè)置　302
9．5．2　仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析　303
9．5．3　實(shí)例驗(yàn)證與分析　305
9．6　本章小結(jié)　309
第　10章 混合容器云調(diào)度的關(guān)鍵技術(shù)與方法研究　313
10．1　混合容器云概述　313
10．1．1　混合容器云的產(chǎn)生及發(fā)展　314
10．1．2　混合容器云的基礎(chǔ)知識　318
10．1．3　混合容器云的架構(gòu)　325
10．1．4　混合容器云的調(diào)度　330
10．2　基于DHT網(wǎng)絡(luò)的云合作平臺　334
10．2．1　需求背景　334
10．2．2　云合作平臺架構(gòu)　335
10．2．3　DHTNode網(wǎng)絡(luò)　336
10．2．4　DHTClient　337
10．2．5　基于智能合約的可信機(jī)制　337
10．2．6　私有CaaS層與數(shù)據(jù)中心層　338
10．3　基于循環(huán)反向拍賣的任務(wù)調(diào)度　339
10．3．1　需求背景　339
10．3．2　作業(yè)與資源　341
10．3．3　反向拍賣　342
10．3．4　均衡分析　343
10．4　基于超節(jié)點(diǎn)和改進(jìn)GA的容器調(diào)度　344
10．4．1　需求背景　345
10．4．2　基于超節(jié)點(diǎn)的資源管理　345
10．4．3　容器云調(diào)度　347
10．4．4　基于改進(jìn)GA的資源分配　349
10．5　實(shí)戰(zhàn)與分析　357
10．5．1　自動(dòng)部署　357
10．5．2　資源伸縮　359
10．5．3　資源分配　361
10．5．4　資源選擇　363
10．6　本章小結(jié)　364