基于服务架构资料

基于服务架构资料（精选8篇）

篇1：基于服务架构资料

0引言

随着国际互联网应用技术的快速发展，特别是近年来，以博客、内容聚合、百科全书、社会网络和对等网络等为代表的Web 2.0广泛应用，使得网络数据量和网络用户数高速增长，网络服务的数据处理能力面临着严峻挑战。为了通过互联网将海量的存储与计算资源进行整合和优化，充分提高资源利用率，使互联网服务更加敏捷和随需应变，云计算融合了分布式计算、虚拟化技术、并行计算、网格计算及效用计算的优点应运而生，并且成为目前国内外研究的热点问题。云计算有许多特点，如低成本、灵活性、可伸缩性、安全性、可靠性、多租户、自适应性和提供服务等级协议SLA等。

云计算已被诸多企业和科研机构接受和使用，针对云计算平台和架构的研究也层出不穷。文献中提出了一种基于虚拟技术和面向服务架构SOA的云计算架构，文献[CS]描述了云计算和SOA之间的联系，对云计算平台结构和云服务应用进行了分析，文献口」中提出了一种基于事件驱动服务的云计算服务体系，但仅对云计算的软件即服务层Sans进行了说明，未体现云计算的其它两个层:即平台即服务层Paas和基础设施即服务层Iaas。

针对云计算平台和结构的研究还很多，但大多都是提供一个虚拟的云环境，用户还得根据需要重新定义服务和需求。提出一种云计算服务统一的架构显得尤为重要。

本文提出的基于智能体服务的云计算架构，能充分发挥Agent智能体的优势，为用户提供智能化服务，采用事件驱动和基于语义的方法能够实现混合云的功能。引入了基于本体和策略的方法能为公有云和私有云提供运行框架。

1Agent技术及其应用

Agent技术最早是由美国麻省理工学院的著名计算机学家和人工智能学科创始人之一Minsk提出来的，最初源于人工智能领域。针对Agent的定义很多，特别是来自人工智能界的研究人员认为:Agent除了具备自治、自主等基本特性外，还应具备一些通常人类才具有的能力，即Agent就是具有某类知识，且具有能力和愿望并可做到其能做成的事情的“计算实体”。

Agent不断完善信息服务的方式、质量和内容，以满足用户的个性化需求。在信息服务中引入Agent技术，能够实现智能化、个性化的服务。Agent技术应用方面:如美国的密歇根州大学曾将数字图书馆和三种类型的Agent用户接口Agent、中间Agent和收藏Agent)进行融合，能够根据读者个人喜好的文档实现传送和呈现贮存的信息。新加坡国立图书馆、美国加州数字图书馆、华盛顿大学图书馆等都把Agent技术运用于网络信息服务中，开展个性化服务，并获得了成功。

2基于Agent智能体服务的云计算架构

建立的基于智能体服务的云计算架构共分为五层:基础设施即服务层laas、平台即服务层sans、软件即服务层sans、运行环境层和智能即服务层。其中智能即服务层是整个架构的核心。

2.1运行环境层

该层是虚拟层，整个架构通过平台即服务层和基础设施即服务层提供虚拟的运行环境。用户可以拥有多个运行环境，每个运行环境可以是一个云，或者是用户定义为云的其它事物。各运行环境之间建立了某种关系，这种关系通过用户编写的XML文档生效，用户还可以通过XML文档设置访问权限。

2.2软件即服务层

运行环境层通过该层可以访问各种应用和服务，如企业资源规划ERP、客户关系管理CRM等金融服务和其它任何通过该层可以访问的软件服务。每个运行环境拥有各自的软件即服务层，这两个层一起能够实现云计算的多租技术。

2.3智能即服务层

该层在整个架构中起着重要的作用，一旦智能体感知到了响应，相应的任务就会被调用，最终提供相应的服务。

(1)事件控制智能体

工作流程:事件感知器感知到状态变化或其它Agent的任务请求时，首先查询策略库，查找是否存在与该任务情况类似的服务策略。若存在该策略，则直接送交给服务执行智能体进行执行;若不存在该策略，则经过事件转化器和任务规划器，尝试新的规划并将记录结果保存至知识库，再经过任务规划器重新规划，生成规划序列并送至服务执行智能体。事件控制智能体包括以下智能组件。

事件感知器:是Agent与外界的接口，负责发现和接收运行环境的状态变化或其它Agent的任务请求。事件转化器:根据事件处理网络EPN中预先设定的处理程序，负责转化事件，包括事件合成、分解、协调等。

任务规划器:负责建立中短期的行动计划，是一个局部的规划。局部性主要体现在:第一，每个Agent根据自己对世界和其它Agent的认知模型、自身的状态、目标集合，及以往的经验规划自身的行为，而不是由某个Agent的全局进行规划并将命令分发给其它Agent。第二，Agent并不需要对它的目标做出完全的规划，而只要生成近期的动作序列即可，因为世界是发展变化的，很多情况无法预测，长期规划可能会因为情况的变化而失效。

任务规划器需要从世界模型、其它Agent模型、目标集合、经验库和自身的状态等数据结构中提取信息，经过局部规划器，产生近期的动作序列，提交给知识库系统中的决策器。任务规划器总是试图在经验库中找到与当前情况最为类似的前提条件的范例，再参考其它规划和结果做出新的规划。如果找不到前提条件和当前情况的差异小于某个闽值的范例，则任务规划器只能尝试新的规划并将记录结果保存在知识库中，方便以后查询和使用。

(2)服务执行智能体

工作流程:服务执行智能体接收事件控制智能体发送来的任务规划序列，经过访问智能体将任务序列进行划分，再将任务序列逐个送至决策智能体，进行服务策略匹配。最终将匹配的服务结果经由访问智能体传送给执行智能体。服务执行智能体包括以下智能组件:

访问智能体:负责接收由事件控制智能体发送的任务规划序列，并将规划序列进行划分，逐个发送给决策智能体。并且接收由决策智能体最终确定的服务策略。

决策智能体:负责接收由访问智能体发送的逐个任务规划序列，通过服务查询智能体和知识库确定最佳的服务策略，并将结果发送给访问智能体。

服务查询智能体:针对每一个任务请求，查询知识库中的任务服务库，找到最佳的服务策略，为决策智能体提供服务决策。并且将每次找到的最佳服务策略存储在任务服务库中，方便以后查询。执行智能体:负责接收来自访问智能体的任务服务策略，并通过企业服务总线ESB执行服务。

2.4平台即服务层

(1)策略库:保存Agent根据感知信息和当前状态做出反应的服务策略，包括用户分组、用户类别、用户信息、用户认证和安全策略等。每种环境都对应一个策略，当Agent感知到事件发生时，首先遍历策略库，若有最佳的服务策略，则反应器做出动作;若没有合适的策略，则信息被送到规划器和决策器进行推理和决策。

(2)任务服务库:存储执行过的任务服务策略信息，方便事件控制智能体和服务执行智能体执行服务。

(3)本体库:存储各种本体文档，包括事件模型和事件处理网络文档、事件与任务之间的关系等文档。

(4)SLA库:存储用户注册的服务等级协议信息，服务查询智能体通过用户的SLA信息查询最佳的服务策略。

(5)服务注册:注册一些服务描述信息及其服务质量信息，企业服务总线通过注册的信息，查询和选择服务策略。

(6)总线:包括数据总线和服务总线。数据总线用于云内部各库之间的数据传送，服务总线与服务注册相关联，实现了不同服务之间的通信和整合。

(7)云代理:与运行环境建立关系，可以实现与各种软件系统或其它云的融合。

(8)管理入口:超级管理员通过该入口不仅可以使用各种开发工具对云环境进行配置，而且可以设定每个用户所需的服务等级协议。

2.5基础设施即服务层

该层提供了虚拟化计算资源、网络资源和存储资源，并且能够根据用户需求进行资源的动态分配。相对于平台即服务层和软件即服务层，基础设施即服务层所提供的服务都较偏底层，但使用更为灵活。

目前，有关Agent智能体算法的应用很多，如:遗传进化Agent算法、多Agent协同强化算法、基于蚁群的多Agent算法等，都可应用于本文提出的云计算架构中，通过多Agent智能体之间的协同算法，可以实现云计算中服务的协同和调度，为云计算提供智能化服务。

3结束语

随着未来web 3.0时代的到来，以及物联网的实现，信息网络将提供更加人性化、智能化的服务。本文提出的基于智能体服务的云计算架构，由三个实体层(Saas,Paas和Iaas)、一个运行环境虚拟层和一个智能即服务抽象层组成，其中智能即服务层通过其它四个层发挥着核心作用。该架构引入了本体理论和Agent智能体技术，具有很强的灵活性和智能性，通过云代理，可以实现与其它云或软件系统的交互和融合，为用户提供智能的云服务。

篇2：基于服务架构资料

2.1运行环境层

该层是虚拟层，整个架构通过平台即服务层和基础设施即服务层提供虚拟的运行环境。用户可以拥有多个运行环境，每个运行环境可以是一个云，或者是用户定义为云的其它事物。各运行环境之间建立了某种关系，这种关系通过用户编写的XML文档生效，用户还可以通过XML文档设置访问权限。

2.2软件即服务层

运行环境层通过该层可以访问各种应用和服务，如企业资源规划ERP、客户关系管理CRM等金融服务和其它任何通过该层可以访问的软件服务。每个运行环境拥有各自的软件即服务层，这两个层一起能够实现云计算的多租技术。

2.3智能即服务层

该层在整个架构中起着重要的作用，一旦智能体感知到了响应，相应的任务就会被调用，最终提供相应的服务。

(1)事件控制智能体

工作流程：事件感知器感知到状态变化或其它Agent的任务请求时，首先查询策略库，查找是否存在与该任务情况类似的服务策略。若存在该策略，则直接送交给服务执行智能体进行执行;若不存在该策略，则经过事件转化器和任务规划器，尝试新的规划并将记录结果保存至知识库，再经过任务规划器重新规划，生成规划序列并送至服务执行智能体。事件控制智能体包括以下智能组件。

事件感知器：是Agent与外界的接口，负责发现和接收运行环境的状态变化或其它Agent的任务请求。事件转化器：根据事件处理网络EPN中预先设定的处理程序，负责转化事件，包括事件合成、分解、协调等。

任务规划器：负责建立中短期的行动计划，是一个局部的规划。局部性主要体现在：第一，每个Agent根据自己对世界和其它Agent的认知模型、自身的状态、目标集合，及以往的经验规划自身的行为，而不是由某个Agent的全局进行规划并将命令分发给其它Agent。第二，Agent并不需要对它的目标做出完全的规划，而只要生成近期的动作序列即可，因为世界是发展变化的，很多情况无法预测，长期规划可能会因为情况的变化而失效。

任务规划器需要从世界模型、其它Agent模型、目标集合、经验库和自身的状态等数据结构中提取信息，经过局部规划器，产生近期的动作序列，提交给知识库系统中的决策器。任务规划器总是试图在经验库中找到与当前情况最为类似的前提条件的范例，再参考其它规划和结果做出新的规划。如果找不到前提条件和当前情况的差异小于某个闽值的范例，则任务规划器只能尝试新的规划并将记录结果保存在知识库中，方便以后查询和使用。

(2)服务执行智能体

工作流程：服务执行智能体接收事件控制智能体发送来的任务规划序列，经过访问智能体将任务序列进行划分，再将任务序列逐个送至决策智能体，进行服务策略匹配。最终将匹配的服务结果经由访问智能体传送给执行智能体。服务执行智能体包括以下智能组件：

访问智能体：负责接收由事件控制智能体发送的任务规划序列，并将规划序列进行划分，逐个发送给决策智能体。并且接收由决策智能体最终确定的服务策略。

决策智能体：负责接收由访问智能体发送的逐个任务规划序列，通过服务查询智能体和知识库确定最佳的服务策略，并将结果发送给访问智能体。

服务查询智能体：针对每一个任务请求，查询知识库中的任务服务库，找到最佳的服务策略，为决策智能体提供服务决策。并且将每次找到的最佳服务策略存储在任务服务库中，方便以后查询。

执行智能体：负责接收来自访问智能体的任务服务策略，并通过企业服务总线ESB执行服务。

2.4平台即服务层

(1)策略库：保存Agent根据感知信息和当前状态做出反应的服务策略，包括用户分组、用户类别、用户信息、用户认证和安全策略等。每种环境都对应一个策略，当Agent感知到事件发生时，首先遍历策略库，若有最佳的服务策略，则反应器做出动作;若没有合适的策略，则信息被送到规划器和决策器进行推理和决策。

(2)任务服务库：存储执行过的任务服务策略信息，方便事件控制智能体和服务执行智能体执行服务。

(3)本体库：存储各种本体文档，包括事件模型和事件处理网络文档、事件与任务之间的关系等文档。

(4) SLA库：存储用户注册的服务等级协议信息，服务查询智能体通过用户的SLA信息查询最佳的服务策略。

(5)服务注册：注册一些服务描述信息及其服务质量信息，企业服务总线通过注册的信息，查询和选择服务策略。

(6)总线：包括数据总线和服务总线。数据总线用于云内部各库之间的数据传送，服务总线与服务注册相关联，实现了不同服务之间的通信和整合。

(7)云代理：与运行环境建立关系，可以实现与各种软件系统或其它云的融合。

(8)管理入口：超级管理员通过该入口不仅可以使用各种开发工具对云环境进行配置，而且可以设定每个用户所需的服务等级协议。

2.5基础设施即服务层

该层提供了虚拟化计算资源、网络资源和存储资源，并且能够根据用户需求进行资源的动态分配。相对于平台即服务层和软件即服务层，基础设施即服务层所提供的服务都较偏底层，但使用更为灵活。

目前，有关Agent智能体算法的应用很多，如：遗传进化Agent算法、多Agent协同强化算法、基于蚁群的多Agent算法等，都可应用于本文提出的云计算架构中，通过多Agent智能体之间的协同算法，可以实现云计算中服务的协同和调度，为云计算提供智能化服务。

3结束语

篇3：基于服务架构资料

近年来, 视听新媒体正在以锐不可挡之势在全国迅速推广和普及。随着视听新媒体的社会地位日益主流, 继而引发了大量政治攻击、网络色情、血腥暴力、盗版侵权等现象。一些不法分子通过视听新媒体肆意传播有害节目, 不仅侵蚀着人们的心灵, 对社会的安定团结亦造成严重影响。同时, 在三网融合逐渐深入的大背景下, IPTV、移动互联网、互联网电视等视听新媒体业务形态日渐成熟, 新形态、新业态不断出现, 有害节目传输通道日益多样化、科技化。新形势下对视听新媒体有害节目的监管不得不提高到战略级的高度, 而视听新媒体监管业务也因此应运而生。

由于视听新媒体监管业务开展时间尚短, 日常监管资料的处理仍采用传统的电子版存档和纸质版存档两种方式。两种方式均存在一定的弊端, 一是审核、上报、存储等操作流程较为繁琐, 使得工作效率低下;二是电子版资料无记忆功能, 容易被肆意篡改;三是视听新媒体监管数据量大, 各类音视频资料存储的条理性较差, 整理、查阅极为不便。因此, 研发一个专用数据资料处理系统, 把新技术应用和新技术管理结合起来, 可以改进和完善监管资料处理方式, 大幅度提高监管能力, 保障监管资料信息安全需求, 推动视听新媒体监管业务向前发展。

1 系统架构

该系统可采用基于B/S三层架构的方式进行开发, 分别由显示层、中间层、数据层组成, 突破传统资料上报、存档管理模式, 直接跟用户进行交互, 满足多个办公人员从不同的地理位置进行访问和操作。系统通过网络浏览器将用户提交的操作信息向WEB服务器IIS (互联网信息服务) 发出HTTP请求, IIS通过asp.net等技术手段访问视听新媒体数据库实现系统的业务逻辑功能, 最终将操作结果以HTML页面的形式返回前端网络浏览器。

2 系统主要功能模块

根据目前视听新媒体监管的业务形态、工作流程、每日产生的数据文件等相关内容, 视听新媒体数据资料处理系统主要包括几大模块:发文管理模块、收文管理模块、统计分析模块、任务管理模块、资料库管理模块、公共信息管理模块、系统管理模块等。视听新媒体数据资料处理系统的总体功能模块如图1所示。

2.1 发文管理模块

发文管理模块主要包括报告上报和发文查询两个子模块。其中, 报告上报子模块包括原始报告上传、报告审核、报告修改、报告上报等功能类别, 可实现不同角色对报告的操作处理, 上报流程更加规范, 处理界面更加清晰。资料员可将初步已经编辑完毕的报告上传至报告类别子菜单对应的报告类型中, 确认无误后向审核员发送“审核提醒”, 通知审核员尽快审核, 报告有误则重新上传。审核员对原始报告进行一级审核, 若发现错误对其修改保存后提交负责人进行二级审核, 负责人审核无误后正式上报。详细流程如图2所示。报告上传至该系统的同时, 也上传至系统管理中已设置的上报地址, 并可实现断点续传功能, 同时显示上报进度条和上报状态 (成功或错误) , 错误则详细描述错误原因以及上传进度 (哪些文件已成功上传, 哪些未成功上传) 。

发文查询可设置筛选条件, 如拟稿人、发文日期、报告类别、报告标题等。筛选后, 则以EXCEL表形式详细显示发文报告的具体信息, 如报告标题、发文日期、拟稿人、链接条数、报告类别、报告内容。其中, 报告内容可查看详细信息, 包括附表、报告、取证文件等, 并支持导出功能。

2.2 收文管理模块

部门收文管理模块包括收文处理和收文查询两大功能, 可实现查询、归档、删除、导出等功能。部门收文处理接口连接业务邮箱收文地址, 自动下载业务邮箱中的新邮件, 并对审核员发送提醒通知。审核员签收后, 按照业务收文和行政收文不同的收文类别分类对其进行归档。详细流程如图3所示。

同样, 收文查询也可设置筛选条件, 如收文日期、收文标题、收文类别。筛选后, 则以EXCEL表形式详细显示收文的具体信息, 如收文标题、收文日期、收文类别、收文内容。其中, 收文内容查看详细信息, 并支持导出功能。

2.3 统计分析模块

设计该模块之目的, 一来可以结合近期节目排查上报的情况统计分析有害节目的传播范围、网站具体违规情况, 方便为管理部门提供管理依据;二来更直观、具体、形象地展示部门以及个人的成绩, 为年底工作统计、员工考核评优提供参考依据。主要包括节目传播情况分析、网站违规情况分析、部门及个人发文统计、部门及个人查找链接统计等四个子模块。

其中, 节目传播情况分析子模块可根据近期有害节目的排查情况统计分析每类违规节目集中传播的网站范围和时期, 以便管理部门针对特定时期制定相应的监管方案;网站违规情况分析子模块则按照网站名称统计对应网站传播的违规节目量及违规节目类型, 从而加大力度跟踪监管指定有害节目类型传播量较大的违规网站, 导出结果如图4所示。

部门发文统计子模块可实现从所有发文中按照报告类别统计一定时期内每项任务发文数量, 自动生成部门发文工作量统计EXCEL表格、柱状图、饼状图, 并支持导出功能。导出的结果如图5所示。

个人发文统计子模块可实现从所有发文中按照拟稿人、报告类别统计一定时期内每人发文数量, 自动生成个人发文工作量统计EXCEL表格、柱状图、折线图。导出的结果如图6所示。

部门查找链接统计子模块可实现从所有发文中按照报告类别统计一定时期内每项任务查找链接数量, 自动生成部门查找链接工作量统计EXCEL表格、柱状图、饼状图;个人查找链接统计子模块可实现从所有发文中按照拟稿人、报告类别统计一定时期内每人查找链接数量, 自动生成个人查找链接工作量统计EXCEL表格、柱状图、折线图。

2.4 任务管理模块

任务管理模块包括任务签收以及状态查询两大模块。审核员可通过邮箱接到任务收文, 通过系统对其处理并分类归档。对任务进行分工后, 将分工结果输入系统任务管理模块, 同时对负责该项任务的资料员发送提醒通知。具体流程如图7。

状态查询模块显示所有任务的处理进度, 可用进度条显示以下状态:已签收、已分工、正在执行、已上报、已存档。每一环节的进展状态由审核员实时更新, 此项设计避免了各项任务的漏收或延误, 保证了任务的及时上报以及员工的工作量相对均衡。

2.5 资料库管理模块

部门所有的工作相关资料库, 如AVSP库、有害关键字库、报告模板等均在此模块中由审核员上传收录。此模块可实现各项资料库的及时更新收录, 方便业务人员参考学习。

2.6 公共信息管理模块

公共信息管理模块中收录的内容为与部门员工利益相关的各种表格, 如考勤表、考核表、值班表、工作安排以及出差人员表等其他文件。

2.7 系统管理模块

系统管理菜单栏中可展开用户管理、系统日志、发文上报路径管理、报告类别管理等四个子模块。

用户管理实现对系统输入登记的部门工作人员角色定义和权限分配。其中, 角色可分为资料员、审核员、负责人等三个角色, 审核员对系统中用户信息实施维护。系统日志实时显示不同用户对各模块的操作信息, 包含用户名、操作时间、操作信息等内容, 可及时了解不同角色登录系统后各模块的变动以及资料改动情况。发文上报路径管理实现对不同报告类别对应的指定上报路径的管理, 由审核员根据文件要求输入指定的上报路径。报告类别管理可根据业务类型划分为不同报告, 审核员可详细命名每一个报告类别。

3 小结

视听新媒体监管资料处理、上报、存储是监管工作的重要组成部分, 资料处理上报的快捷化、自动化已成为衡量监管工作效率的指标之一。本文结合目前视听新媒体监管的业务形态、工作流程, 详细分析了研发视听新媒体数据资料处理系统的需求和特点, 设计了集资料处理、上报、存储为一体的视听新媒体数据资料处理系统, 同时对各模块的功能及操作流程进行了详细的阐述。该项研究对搭建视听新媒体监管资料的自动化、智能化处理平台, 进一步推进监管工作的高效快捷提供了可行性的参考建议。

参考文献

[1]范斌.基于BS架构的公文审批与处理系统分析与设计[D].云南大学, 2012.

篇4：基于服务架构资料

医疗保险一直是我国社会保险的重要组成部分，医疗保险信息管理系统也是社会保险信息管理系统的重要组成部分。

由于各地的医保待遇政策的差异，各地医保系统的核心算法各不相同，必须通过在各地的服务之间交换数据才能准确地完成异地就医待遇计算。可是各个独立的系统采用的技术不同，采用的接口方式也不相同，所以无法简单地采用网络把这些独立的系统连接起来。为了实现这些独立的系统之间的通信，可以重新制作一个可以适应各地医保待遇算法的统一的程序框架，把各地的医保待遇算法“填充”进去；也可以封装现有的系统，通过统一的接口和互操作协议使原有系统可以互相理解。面对服务的架构才能够适应这种需求。

2 设计

2.1 面向服务架构

总的来说面向服务开发具有以下特点：

（1）重用：创建能够被各种应用重用的服务，提高服务的适应性。

（2）效率：较少改变原有系统，集中精力于数据共享，组合现有服务以达到快速创建新的服务与应用的目的。

（3）低复杂度：较少关心底层实现、执行环境，通过对服务建模和建立接口契约来连接系统。

（4）高操作性：将业务问题和技术问题尽量分离，使业务人员和技术人员通过服务契约进行高效协同。

开发服务与开发对象不同：因为一个服务，是由它与其他服务交换的信息而不是由一个方法的结构来定义的；服务定义所在的抽象层次必须比对象定义所在的抽象层次要高，因为这样可以把一个服务的定义映射到某种面向过程的语言、消息排队系统或面向对象系统上。理解服务定义的粒度也同样重要。一般来说，服务都会定义粗粒度的接口。相对于对象的调用来说，对服务的单次调用会接收更多的数据，消耗更多的计算资源，因为它需要进行执行环境的映射和xml处理等工作，而且对服务的访问通常都是远程的。当然，对象接口也可以是粗粒度的。关键在于，服务是用来解决应用的互操作问题以及用于组合新应用或者应用系统，而不是为应用创建具体业务逻辑。通过进行Web服务的聚合，可以发布封装了多个其他服务的Web服务。这样，可以将一个粗粒度的接口分解为多个细粒度的服务，或者，用多个细粒度的服务组合为一个粗粒度的接口。粗粒度的服务更适合用于发布，而细粒度的服务则更适合作为仅供前者使用的“私有”服务。

结合目前的医保系统，医保中心对医院端提供了许多功能，如门诊和住院登记、交易结算、药品目录下载、对账报表生成等。这些交易中有的在中心端和客户端之间的数据交换量很大，不适合作为实时系统的一部分进行封装。考虑到异地医保业务中，只有属地的医保中心待遇核心算法对异地的医保系统有意义，所以我们只要封装属地的医保中心待遇核心算法部分，作为我们新系统的服务。向异地提供一些如待遇审批、待遇结算等医保待遇核心功能即可，其它不涉及到账户消费的功能就不需要加入实时系统部分。

在努力减小业务中交换的数据量的同时，也要减少每次业务在属地和异地医保系统之间的往来次数。

2.2 结算中心

将各地的系统进行封装之后，还需要建立一个结算中心。其目的有二：

(1)由于医保业务的特殊性，每个业务请求都必须要被处理，所以系统不能采用自动发现服务的方式，需要有一个模块来登记和维护这些已知服务的信息，进行数据的调度。

(2)各地的医保的结算系统是独立结算的，异地之间的业务的结算信息要被记录，然后通过银行系统对这些结算记录进行冲减，这为保证数据一致提供了依据。

为了实现以上这两个目的，结算中心需要至少具备以下几个功能：服务登记、数据转发、保证事务完整性、保存交易记录。通过在已知的服务地址列表中检索某个描述，找到对应的地址作为请求的目的地址。如要进行异地医保垫付给用结算，可根据保存的请求数据记录，通过调用银行提供的接口来完成。

2.3 层次结构

实时系统可以在医院客户端和医保中心端之间加入一个中间层，通过这个中间层来完成对原有医保系统的封装，同时也利用这个中间层来完成对异地医保系统请求的转发。如果发现一个请求的属地信息不是本地，则直接请求转给结算中心。同时还要完成本地医保中心的数据和异地之间传输的xml之间的数据格式转换。

3 实现

3.1 各地医保系统改造

异地就医业务发生时由异地医疗保险系统要多传入一个异地的区域编号，这个编号可以是全国统一编制的，也可以是局部的结算中心可以识别的，然后调用上一级结算中心进行交易。属地医保中心要提供接口给结算中心调用。每一个医保中心都具备异地和属地的双重角色。具体改动如下表：

表1 原系统改动列表

3.2 结算中心功能

结算中心是一个独立的新增模块，要在省级或部级进行开发。结算中心负责连接各地的医保中心，接收并转发各地的异地医保请求，将这些请求保存起来而不保存返回的处理结果。同时还要和银行接口连接，根据保存的请求数据，完成异地医保垫付。

3.3 结算中心接口

结算中心对外接口由Tuxedo编制的服务程序提供。主要完成两个任务：向结算中心数据库内保存请求数据、解析请求串并转发到指定的医保中心服务器。对于数据库操作由Tuxedo自动完成事务控制。使用Tuxedo主要原因是Tuxedo支持C语言编制的服务，执行效率较高；而且Tuxedo的并发性能很好，可以满足大量数据交换的需要。

结算中心提供给各医保系统的是一个jar，无用户界面，要求输入输出必须遵守接口规范。程序文件名：ddb_interface.jar。此接口完成远程服务接口调用，用于医保中心java程序调用jar的相应接口，完成调用Tuxedo服务：将此jar在医保中心WebLogic服务器部署为EJB，完成医保中心处理Tuxedo调用。

在这个jar中一共有5个消息类和2个功能类。5个消息类分别为MessageRequest：与Tuxedo交互过程中使用到的交互消息请求对象；MessageResponse：与Tuxedo交互过程中使用到的交互消息回应对象；MessageBody：交互消息休；MessageRequestHeader：交互消息请求头信息；MessageRequestHeader：交互消息回应头信息。2个功能类为RemoteTusedoServiceClient：远程Tuxedo服务客户端接口，负责调用Tuxedo服务；DDBException：接口异常类。由于目前只是一个原型系统，所以没有异常类的具体实现。

3.4 数据封装

对数据的封装采用xml的格式，在信息头中包括了：数据来源地、数据目的地、请求类型、交易编号、交易响应码、错误措述等几个部分。信息体中又分为参数和数据项，数据项中有多个数据元素。设置数据项是因为WebLogic和Tuxedo进行数据格式转换时，不支持xml的元素属性，所以要把元素属性转化成元素。根据需要，这些xml的内容可以加密后传输，来提高安全性。

针对具体业务，以住院异地结算为例，请求方必须发送包括请求业务类型、住院流水号、个人编号、医疗费总额、符合基本医疗费用总额、自费金额、自付金额、结算日期等项，应答方必须发送包括应答业务类型、执行成功标识、统筹支付金额、个人账户支付、个人现金支付等项。这些数据项都是选取出的待遇计算所必须的重要数据项。

4 测试

4.1 测试环境

测试模拟同一省内两城市医保中心，通过省级办理异地业务，其中属地医保中心为两台Sun V20z，每台机器上安装WebLogic，建立一个Server，2个Server形成Cluster。异地医保中心的系统搭建方式与属地医保中心相同。省级交换中心为两台SumV20z搭建的Tuxedo Cluster。属地医保中心、异地医保中心和省级交换中心分别建立用户，共用一个数据库，数据库服务器机型为Hp4640。

4.2 测试软件

监控工具：

操作系统vmstat /mpstat/iostat/netstat/prstat、中间件WebLogic8.1.4Console、数据库Oracle9.2OEM、statspack。

负载生成工具：

模拟负载场景Loadrunner v8.0。

4.3 测试数据及分析

在测试这个场景时，通过处方数量一定（300条处方），逐步增加并发人数；并发人数达到100个用户时，逐步增加处方量进行分别测试。跟踪后台的出错信息，根据这些错误信息分析、定位原因。通过调整中间件配置、应用等，最终达到并发100个用户、每人处方量达到500条的要求。详细数据见表2。

通过观察表2中列出的数据看到，所有的交易请求都能得到响应，说明系统有效。随着并发用户数的增加，交易请求的最小响应时间变化不明显，最大响应时间逐渐增加，说明这个实验环境中，系统的并发处理能力有限，交易请求要在队列中等待，但最后还是可以成功被处理的。每种业务的最小响应时间和最大响应时间都有一定差距，随着并发用户数的增加这种差距明显增加，这种增加也不是线性的，主要由于测试服务器只有一台，没有进行负载均衡，在后台处理时采用随机抢先机制造成的。

5结语

面向服务的架构概念和J2EE、web service、xml、中间件的结合使其更实用有效，通过面向服务的架构来重组现有的医疗保险系统，对原系统改动小，而且技术复杂度低，可以降低开发和维护成本。利用结算中心进行调度，利用交易中间件来进行消息的转发，保证了系统的可靠和效率。实验证明方案切实可行，但在性能优化方面仍有提升空间。

参考文献

[1]Thomas Erl.. PRENTICE HALL PTR，2006.

篇5：基于服务架构资料

一、微服务架构模式

1.1 模式描述 1.2 模式拓扑 1.3 避免依赖与调度 1.4 注意事项 1.5 模式分析 二、Android中的微服务架构 三、结语

前段时间我们翻译的《软件架构模式》( 完整书籍的地址 ) 对外发布之后得到了大家的一致好评，书中讲述了五种经典、流行的软件架构模式，同时分析了五种模式的实现、优缺点等，为我们的开发工作提供了很有价值的指导，但是《软件架构模式》的问题在于没有结合具体的示例来让这些理论知识更易于吸收，因此有些同学在我的开发群反馈: 书看起来是挺好的，但是没有具体的示例感觉看得迷迷糊糊的。因此在下打算写一些结合Android源码或者开发的文章来更深入的讲述这些架构模式，理论与实践相结合，让大家更深刻、更具体的学习到这些架构的魅力所在。

篇6：基于服务架构资料

1.1 模式描述

不管你选择哪种实现,有几个常见的核心概念都需要进行了解。第一个概念是独立部署单元。如图4-1所示，微服务架构的每个组件都作为一个独立单元进行部署，让每个单元可以通过有效、简化的传输管道进行通信，同时它还有很强的扩展性，应用和组件之间高度解耦，使得部署更为简单。

也许要理解这种模式，最重要的概念就是服务组件。不要考虑微服务架构内部的服务，最好是考虑服务组件，从粒度上讲它可以小到单一的模块，或者大至一个应用程序。服务组件包含一个或多个模块（如Java类），这些模块可以提供一个单一功能，例如为特定的城市或城镇提供天气情况，或也可以作为一个大型商业应用的一个独立部分，例如火车票的余票查询系统。在微服务架构中，正确设计服务组件的粒度也是一个很大的挑战。在接下来的服务组件部分对这一挑战进行了详细的讨论。

微服务架构模式的另一个关键概念是它可能是一个分布式的架构，这意味着架构内部的所有组件之间是完全解耦的，并通过某种远程访问协议（例如， JMS, AMQP, REST, SOAP, RMI等）进行访问。这种架构的分布式特性是它实现一些优越的可扩展性和部署特性的关键所在。

微服务架构另一个令人兴奋的特性是它是由其他常见架构模式存在的问题演化来的，而不是作为一个解决方案被创造出来等待问题出现。微服务架构的演化有两个主要来源：使用分层架构模式的单体应用和使用面向服务架构的分布式应用。

提示 : 单体应用, 即一个应用就是一个整体。

从单体应用到微服务的发展过程主要是由持续交付开发促成的。单体应用通常是由紧耦合的组件组成，这些组件同时又是另一个单一可部署单元的一部分，这使得它繁琐，难以改变、测试和部署应用。这些因素通常会导致应用变得脆弱，以至于每次有一点新功能部署后，如果由于这些新功能引发了异常，那么整个应用就不能运行。微服务架构模式通过将应用分隔成多个可部署的单元（服务组件）的方法来解决这一问题，这些服务组件可以独立于其他服务组件进行单独开发、测试和部署。

另一个导致微服务架构模式产生的演化过程是由面向服务架构模式（SOA）应用程序存在的问题引起的。虽然SOA模式非常强大，提供了无与伦比的抽象级别、异构连接、服务调度，并保证通过IT能力调整业务目标，但它仍然是复杂的、昂贵的,它很难理解和实现，对大多数应用程序来说它过于重量级。微服务架构通过简化服务概念，消除调度需求、简化服务组件连接和访问来解决复杂度问题。

1.2 模式拓扑

虽然有很多方法来实现微服务架构模式,但三个主要的拓扑结构脱颖而出，最常见和流行的有:基于REST API的拓扑结构,基于REST的应用拓扑结构和集中式消息拓扑结构。

基于REST的API拓扑

基于REST的API拓扑适用于网站，通过某些API对外提供小型的、自包含的服务。这种拓扑结构,如图4 - 2所示,由粒度非常细的服务组件（因此得名微服务）组成，这些服务组件包含一个或两个模块并独立于其他服务来执行特定业务功能。在这种拓结构扑中,这些细粒度的服务组件通常被REST-based的接口访问，而这个接口是通过一个单独部署的web API层实现的。这种拓扑的例子包含一些常见的专用的、基于云的RESTful web service，大型网站像Yahoo, Google, and Amazon都在使用。

图 4-2

基于REST的应用拓扑结构

基于REST的应用拓扑结构与基于REST API有所不同，它通过传统的基于web的应用或者客户端应用来接收客户端请求，而不是通过一个简单的API层。如图4-3所示，应用的UI层是一个web应用，可以通过简单的基于REST的接口访问单独部署的服务组件。该拓扑结构中的服务组件与基于REST API拓扑结构中的不同，这些服务组件往往会更大、粒度更粗、代表整个业务应用程序的一小部分，而不是细粒度的、单一操作的服务。这种拓扑结构常见于中小型企业等复程度相对较低的应用程序。

图 4-3

集中式消息拓扑

微服务架构模式中另一个常见的方法是集中式消息拓扑，如图4-4所示。该拓扑与前面提到的基于REST的应用拓扑类似，不同的是基于REST的应用拓扑结构使用REST进行远程访问，而该拓扑结构则使用一个轻量级的集中式消息中间件（如，ActiveMQ, HornetQ等等）。不要将该拓扑与面向服务的架构模式混淆或将其当做SOA简化版，这点是极其重要的。该拓扑中的轻量级消息中间件（Lightweight Message Broker）不执行任何调度,转换,或复杂的路由;相反,它只是一个轻量级访问远程服务组件的传输工具。

集中式消息拓扑结构通常应用在较大的业务应用程序中，或对于某些对传输层到用户接口层或者到服务组件层有较复杂的控制逻辑的应用程序中。该拓扑较之先前讨论的简单基于REST的拓扑结构，其好处是有先进的排队机制、异步消息传递、监控、错误处理和更好的负载均衡和可扩展性。与集中式代理相关的单点故障和架构瓶颈问题已通过代理集群和代理联盟（将一个代理实例为分多个代理实例，把基于系统功能区域的吞吐量负载划分开处理）解决。

图 4-4

1.3 避免依赖和调度

微服务架构模式的主要挑战之一就是决定服务组件的粒度级别。如果服务组件粒度过粗，那你可能不会意识到这个架构模式带来的好处（部署、可扩展性、可测试性和松耦合）。然而,服务组件粒度过细将导致额外的服务调度,这可能会导致将微服务架构模式变成一个复杂、容易混淆、代价昂贵并易于出错的、重量级的面向服务架构。

如果你发现需要从应用内部的用户接口或API层调度服务组件，那么很有可能你服务组件的粒度太细了。同样的，如果你发现你需要在服务组件之间执行服务间通信来处理单个请求,要么是你服务组件的粒度太细了，要么是没有从业务功能角度正确划分服务组件。

服务间通信，可能导致组件之间产生耦合，但可以通过共享数据库进行处理。例如，若一个服务组件处理网络订单而需要用户信息时，它可以去数据库检索必要的数据，而不是调用客户服务组件的功能。

共享数据库可以处理信息需求，但是共享功能呢？如果一个服务组件需要的功能包含在另一个服务组件内，或是一个公共的功能,那么有时你可以将服务组件的共享功能复制一份，因此违反了DRY规则。为了保持服务组件独立和部署分离，微服务架构模式实现中会存在一小部分由重复的业务逻辑而造成的冗余，这在大多数业务应用程序中是一个相当常见的问题。小工具类可能属于这一类重复的代码。

提示 : DRY，即don’t repeat yourself.

如果你发现就算不考虑服务组件粒度的级别，你仍不能避免服务组件调度,这是一个好迹象,可能此架构模式不适用于你的应用。由于这种模式的分布式特性，很难维护服务组件之间的单一工作事务单元。这种做法需要某种事务补偿框架回滚事务,这对此相对简单而优雅的架构模式来说，显著增加了复杂性。

1.4 注意事项

微服务架构模式解决了很多单体应用和面向服务架构应用存在的问题。由于主要应用组件被分成更小的、单独部署单元,使用微服务架构模式构建的应用程序通常更健壮,并提供更好的可扩展性,支持持续交付也更容易。

该模式的另一个优点是,它提供了实时生产部署能力，从而大大减少了传统的月度或周末“大爆炸”生产部署的需求。因为变化通常被隔离成特定的服务组件，只有变化的服务组件才需要部署。如果你的服务组件只有一个实例，你可以在用户界面程序编写专门的代码用于检测一个活跃的热部署,一旦检测到就将用户重定向到一个错误页面或等待页面。你也可以在实时部署期间，将服务组件的多个实例进行交换，允许应用程序在部署期间保持持续可用性（分层架构模式很难做到这点）。

最后一个要重视的考虑是，由于微服务架构模式可能是分布式的架构，他与事件驱动架构模式具有一些共同的复杂的问题，包括约定的创建、维护，和管理、远程系统的可用性、远程访问身份验证和授权等。

1.5 模式分析

下面这个表中包含了微服务架构模式的特点分析和评级，每个特性的评级是基于其自身特点，基于典型模式实现的能力特性,以及该模式是以什么闻名的。

特性评级分析整体灵活性高整体的灵活性是能够快速响应不断变化的环境。由于服务是独立部署单元,因此变化通常被隔离成单独的服务组件,使得部署变得快捷、简单，

篇7：游戏服务器架构

导入备份数据库

星辰小屋

星辰小屋

星辰小屋

星辰小屋

再导入这个（方法和上面同样）

星辰小屋

多了两个数据库，这就是游戏的数据库

星辰小屋

现在数据库完了，可以为自己注册个账号来测试了

服务器做好

了，现

在来

安

装

客

户

端

星辰小屋

现在只要把服务器的服务开启客户端就可能进入游戏了

我没有全部开启因我只是做测试，一个人玩就开这么多就行了，要是多人玩就全开

星辰小屋

开启服务时在winows2003中正规服务器1线到3线可能开启不了，解决方法：我的电脑-属性-高级-设置

实验结果：

星辰小屋

篇8：基于服务架构资料

关键词：PaaS,云计算,Docker

云计算作为近些年学术界和企业界研究的热点领域, 正被越来越多的人所熟知和重视。按照云计算的服务模型划分, 云计算可分为软件即服务 (Saa S) 、平台即服务 (Paa S) 、基础设施即服务 (Iaa S) 。基于Paa S提供的平台运行时, 用户 (开发者) 可以便捷地开发和部署应用程序, 将应用程序托管在Paa S管理的云基础设施中, 从而节省大量的平台搭建和维护工作, 并达到缩短开发周期, 降低运维成本的目的[1]。Docker作为一个容器引擎向Paa S提供了基础的资源隔离和标准化打包部署能力, 从而使得基于其上的Paa S平台构建简单高效。

1 研究背景

Paa S主要受众就是web服务的开发者。开发者开发的web应用对外提供服务除本身的程序代码外, 还需要基础的语言运行环境, 存储空间等[2]。Paa S为开发者提供了快速构建web服务的能力[3]。Paa S主要向用户提供三种服务能力:1.基础的语言运行环境。比如谷歌的GAE支持Python和Java的应用部署。2.服务能力 (存储、计算等) 的动态扩展。3.通用基础服务的能力, 比如消息中间件, 分布式缓存等基础服务。通过这些服务的提供使得开发人员将关注点集中在自身的业务需求上, 这对于开发人员快速提高开发效率具有重要意义[4]。Docker的出现让开发和运维都变得简单, Docker像集装箱一样将应用及其相关依赖进行整体打包, 移植到任何支持Docker的环境中运行。

2 关于Docker

Docker是一个基于Linux Container的Container容器引擎, 并遵从Apache2.0协议开源。目前Docker已经获得了包括IBM、Google、Red Hat等公司的关注和技术支持。Docker利用轻量级虚拟化技术进行资源隔离, 并可以将各种环境依赖和web应用一起打包, 并可方便的移植和重新部署。

2.1 Docker和传统的虚拟化技术

Docker区别于传统的虚拟化技术。如图1所示, 传统的虚拟化技术如v Sphere和Hyper-V目标是建立一个可以执行应用的整套操作系统的沙盒环境, 即虚拟机。而Docker使用的Container技术则是将应用所需要的相关源码、依赖库、环境配置等都打包起来建立一个沙盒执行环境。Container采用公用操作系统的方式, 不需要安装Guest OS, 所以Container拥有快速的启动速度, 方便建立和销毁。

2.2 Docker解决的主要问题

2.2.1 复杂的环境依赖

Web应用正常提供服务需要有很多环境依赖, 包括操作系统、中间件以及其他后端服务。这给应用的快速开发带来很多麻烦, 并使得开发团队增加很多不必要的困扰。Docker通过将多种依赖打包成image的形式, 方便地进行环境移植和搭建, 并且Docker支持image的叠加。从而以一种撘积木的形式构建环境。

2.2.2 虚拟化成本

传统的虚拟化技术包括KVM、Xen等都是通过在Host OS上构建Guest OS来达到资源环境的隔离。但Geust OS本身就需要占用很大的资源。这对于资源是一种极大的浪费。Web应用需要的仅仅是一个可用的完整运行环境, 而非整个操作系统。Docker利用LXC (Linux Container) 对系统资源进行隔离, 从而实现了类似虚拟机的隔离效果, 但是性能更加优秀。

2.2.3 应用的快速部署

Docker将应用程序标准化, 将其进行整体打包后存储在Docer Registry中, 部署时只需要从Doc而Registry中获取需要的image进行移植即可。因此, Docker将传统的应用部署流程:安装、配置、运行转变为复制、运行, 从而大大简化了应用的部署成本。

2.3 Docker的核心技术

2.3.1 隔离性

对于不同业务实例之间相互隔离, 一般的方式是采用虚拟机的手段进行业务间的隔离。但Docker基于LXC, 采用container的方式进行隔离。主要通过内核的namespace将进程、网络、文件系统等隔离开。

2.3.2 资源可度量

cgroups (control groups) 是Linux内核提供的一种可以限制、记录、隔离进程组所使用物理资源的机制。其提供了类似文件的接口, 通过将数据写入文件的形式实现资源控制度量。cgroups可以实现对bikio、CPU、cpuacct、cpuset、devices、freezer、memory、net_cls、ns九大子系统的限制。

2.3.3 便携性

AUFS是Docker支持的一种文件系统。其可以将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下, 并可以为每一个成员目录设定readonly、readwrite和writeable权限。Docker中具有readonly的文件称为镜像 (image) 。AUFS有一个分层的概念, 通常将readonly和writeable的层联合在一起, 从而在readonly层不变的基础上对writeable层进行写操作。Docker利用AUFS的这种层级关系可以将多个具有依赖关系的image组合在一起。有了层级化的Image做基础, 理想中, 不同的APP就可以既可能的共用底层文件系统, 相关依赖工具等, 同一个APP的不同实例也可以实现共用绝大多数数据, 进而以copy on write的形式维护自己的那一份修改过的数据等。

2.4 Docker主要核心组件

Docker整体采用C/S架构, 其主要核心模块包括Docker Client、Docker Daemon、Docker Registry以及Docker Container[5]。

2.4.1 Docker Client

Docker Client是用户用来和Docker Daemon建立通信的客户端。Docker Client发出的请求由Docker Daemon进行处理。通过使用Docker命令行工具发起请求, 从而对Docker Container进行管理。Docker Client支持多种通信方式包括tcp、unix socket等, 此外还支持安全传输层协议 (TLS) 。

2.4.2 Docker Daemon

Docker Daemon是Docker中一个常驻后台的模块, 其主要包括两个部分, Docker Server和Docker Engine。Docker Server主要负责接收Docker Client的请求, 将请求分发给相应的handler进行处理。Docker Engine是整个Docker的核心执行组件。其将每一次具体的操作抽象为一个job的执行, 比如说一个容器的创建过程。job类似于操作系统中的进程的概念。

2.4.3 Docker Registry

Docker是一个存储容器镜像的仓库。通过镜像的加载可以创建容器的初始化文件目录。Docker Docker Registry支持镜像的搜索、下载和上传功能。Docker Registry可以使用官方的公有仓库Docker Hub, 也可以搭建自由的私有Docker Registry。

2.5 Docker工作流

Docker的强大之处在于其轻量级的资源需求和灵活的可移植性。一个Docker的典型工作流如图2所示:

Dockerfile描述了一个镜像的构建过程, 包括环境变量的设置、依赖软件的安装和启动、暴露的服务端口等。通过Dockerfile构建镜像后通过push指令将镜像上传到Docker Registry。部署有Docker Engine的其他宿主只需要搜索Docker Registry中自己需要的镜像, 就可以将其整个下载 (pull) 下来。完整的镜像包含了应用运行的所有依赖, 所以在新的宿主系统上应用可以直接对外提供服务, 不需要再进行安装依赖软件、配置环境变量等工作。

3 基于Docker的Paa S架构

基于Docker的Paa S平台 (DPaa S) 包括控制层和运行层两大核心部分以及相关的接入层、通用服务、平台监控、日志处理几大辅助模块, 平台整体的架构图如图3所示。

3.1 接入层

所有的请求通过负载均衡模块后转发给接入层, 接入层将请求区分为平台的自身的RESTful API调用以及普通用户的服务请求。RESTful API会被转发给平台控制层进行处理, 而用户的应用请求则直接路由给了运行层, 由运行层中的Docker容器提供服务。

3.2 控制层

控制层是整个Paa S平台的控制核心, 其负责整个平台的控制调度、流程管理、镜像构建与存储等功能。控制器负责处理控制请求, 发消息给其他模块, 协调整个平台组件间的协同运行。构建器主要负责镜像构建的具体工作, 并和Docker Registry进行交互, 实现镜像的存储调度。

3.3 运行层

运行层实际部署Docker容器, 对外提供各种Web服务。接入层将不同服务的应用请求分发给暴露服务端口的Docker容器, Docker容器实际处理各种应用请求。Docker容器通过向发布器注册自己的服务信息, 从而使得接入层可以发现服务, 并向其发送应用请求。日志采集组件采集Docker容器运行过程中产生的各种日志, 并将其传输给日志处理模块。健康检查模块检测Docker容器的运行状态, 将其健康信息定期发送给监控模块。

3.4 通用服务

通用服务是平台向平台使用者提供的各种公共服务组件, 比如数据缓存服务、消息队列服务、URL抓取服务等。这些公共服务有平台托管, 用户只需按需计费即可。通用服务使得应用的开发者只需要将经历完全关注在自身业务逻辑的实现上, 而无需关系其他。

3.5 平台监控

平台监控负责整个运行层的状态监控。监控信息由健康检查组件提供。通过平台监控, 平台可以实现应用的动态扩展, 根据容器负载情况动态的创建删除服务容器, 下线问题容器等。

3.6 日志处理

日志处理模块将日志采集模块传输到的日志进行分类、重建、存储以供其被其他数据挖掘服务使用。

4 结论

随着云计算技术的发展, Iaa S和Saa S都有了长足的发展, 而Paa S由于公有Paa S限制过多、使用复杂、迁移不够灵活的特点, 使其并没有Iaa S和Saa S普及。本文在分析Docker相关技术的基础上, 提出了基于Docker的轻量级私有云Paa S架构, 为Paa S平台的设计提供了参考。

参考文献

[1]林琳, 滕腾, 李伟彬.Paa S的范畴及架构标准化研究[J].信息技术与标准化, 2012 (10) :25-32.

[2]姜文周, 马明丽, 李先毅.基于Cloud Foundry的Paa S云平台的设计与实现[J].微型机与应用, 2014, 33 (2) :60-62.

[3]Walraven, Stefan, Truyen, et al.Comparing P a a S o f f e r i n g s i n l i g h t o f S a a S development:A comparison of Paa S platforms based on a practical case study[J].Computing, 2014, 96 (8) :669-724.

[4]Garcia-Garcia.Andres, De Alfonson, et al.Overview ofcurrent commercial paas platforms[C]//ICSOFT2011-Proceedings of the6th International Conference on Software and Database Technologies.Seville, Spain:INSTICC Press, 2011:368-376.