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文档简介

1、技术交流云计算工作简介2022/7/20吴恒软件工程技术研发中心中国科学院软件研究所北京实验室整体工作-个人理解面向大数据和云计算理论模型云计算支撑技术可视化开发框架大数据计算模型自动化测试/编排方法内存计算支撑技术云计算关注点-大数据运行的时效性我们对大数据的理解：1、时效性2、准确性1、大数据处理系统核心是采用并行思想，利用资源换时间2、我们关注大数据处理系统在云计算上优化问题云计算中为什么需要优化-大数据处理系统特点大数据计算模型云计算调度算法未考虑大数据任务关联性相关研究表明，性能最多相差两倍云计算资源调度算法虚拟机云计算中为什么需要优化-云计算实现机制问题云计算实现虚拟机和容器两类前

2、者OS冗余，影响大数据处理系统性能，最高3倍后者具有配置变更，计算和存储分离特点，影响大数据处理系统性能宿主机OS虚拟机OS大数据处理系统容器宿主机OS(IP3)大数据处理系统IP1大数据处理系统IP2数据调度机制IP索引任务正在开展的优化工作-面向大数据运行支撑虚拟化容器功能开发核心优化精简OS发现任务关联度DPDK（联想研究院）容器配置管理改造Mesos集成Etcd集成ActiveMQ改造（乾云研究院）虚拟化后台升级和改造（2016.12月前）已有合同支撑情况1、虚拟化平台（2.5人/月）2015.12-：安全认证（22个不满足项，4个不满足项，主要和硬件相关）2016.2-：新点维护/普

3、天测试2、容器平台（3人/月）2015.12-：ActiveMQ改造（Demo走通，Topic组织模型设计与交付）2016.3-： Mesos集成合同候选项-软件栈资源供给层资源调度层服务封装层服务协作层应用接入层Amazon/Azure/AliyunVMWare/OpenStackPhysical MachineDockerOpenvswitchDocker-RegistrySwarm with TLS(Transport Layer Security)/Kubernetes/Mesos存储服务MysqlRedisMycat（分库分表+读写分离）计算服务HadoopStormEtcd服务注册

4、Kafka数据分发ActiveMQ消息分发Nginx+WebNginx+WebNginx+WebNginx+WebJenkins（持续集成）Ansible（自动部署）Compose（可视编排）应用管理层系统维护层日志收集Kibana定时调度Quartz系统监控Zabbix维护规则Drools系统配置Zookeeper系统报表iReport正在开展的优化工作-面向大数据运行支撑1、软件栈的容器化2、软件编排3、分库分表谢谢传统方式-以应用为中心，频率和耦合问题源代码开发者测试者基于文档和脚本OS运行环境应用配置OS运行环境应用配置运维者监测现在模式以资源为中心源代码开发者测试者CI运维者监测应用配置运行环境应用配置运行环境服务编排OSO

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