【摘 要】
：
随着互联网的发展,企业的业务规模越来越庞大,企业内服务器数量逐步增多,服务器上部署的应用种类和数量也随之增多,如何高效地、可靠地管理这些服务器与应用是企业要面对的一个重要问题。基于此问题,设计出一个整合多种业务需求的IT运维管理平台。通过在运维管理平台中进行操作,就可以实现对线上服务器和应用运行状态进行监控以及对应用进行快速发布部署等功能,极大地提升了IT运维人员的工作效率。本系统基于某中小型企业
论文部分内容阅读
随着互联网的发展,企业的业务规模越来越庞大,企业内服务器数量逐步增多,服务器上部署的应用种类和数量也随之增多,如何高效地、可靠地管理这些服务器与应用是企业要面对的一个重要问题。基于此问题,设计出一个整合多种业务需求的IT运维管理平台。通过在运维管理平台中进行操作,就可以实现对线上服务器和应用运行状态进行监控以及对应用进行快速发布部署等功能,极大地提升了IT运维人员的工作效率。本系统基于某中小型企业实际的业务发展需求,通过对该企业的内部IT资源的分析和对该企业传统运维方式弊端的总结,设计并实现了本IT运维管理系统。IT运维管理系统主要基于django框架,django采用MVT模式,是一款全栈式一体化web框架,让开发者可以更集中于业务开发。此外,通过使用Node.js框架提供在线终端功能,Node.js通过非阻塞式IO模型处理请求,这使得网页终端与服务端交互非常高效。同时,本系统通过对开源运维软件ansible工具进行了二次开发,实现不需要部署agent就可以实现对主机进行部署和监控。系统集成了celery框架,以redis缓存数据库为消息中间件,通过使用生产者和消费者模型提高了主机批量执行的并发数。本运维管理系统采用前后端分离技术,前后端通过ajax请求和form表单的请求两种方式进行交互。本系统整合了主机管理、用户管理、应用部署等日常运维需要的功能,建立了有效的运维流程,让本系统的运维管理人员更加方便清晰地了解运维情况。通过设计并完成本系统,最终完成了项目的设计要求,使该中小型企业可以更科学、更高效地面对日常运维中遇到的问题。
其他文献
随着医学显像设备的高速发展,正电子发射计算机断层显像（PET,即positron emission tompgraphy）设备面世并在医学可视化领域扮演着越来越重要的作用。与此同时面向PET数据的三维可视化需求也越来越多。然而,目前三维重建方法多应用于CT数据而对PET数据进行数据可视化的方法相对匮乏,因此研究相应的解决方案具有重要的意义。文章对常见的三维重建算法进行了研究,在分析比较面绘制体绘制
智能机器人和无人车具有广阔的应用前景,路径规划作为其核心问题,引起了广泛关注。路径规划问题是在给定起点和终点的情况下,智能体通过各种限制条件比如障碍物等规划出一条最优路径。强化学习模仿人类的学习过程,通过探索环境所得的环境回报作为训练数据,自行训练,不再需要预先设定好的训练数据,适合作用于未知环境,适用于路径规划问题。强化学习在路径规划下的使用,已经取得了不错的效果,但是在实际使用中,由于环境可能
随着现代生活节奏的加快,睡眠疾病和精神疲劳受到人们的广泛关注。而心率和呼吸是其中十分重要的诊断指标,因此准确检测心率和呼吸具有重要价值。现有的研究大多基于额外的精密检测设备,成本较高且不易用于日常检测,所以提出一种便捷且高精度的检测方法是很有必要的。心冲击图信号（BCG,ballistocardiography）相对于其他人体特征信号极具便捷性,且测量过程中可以做到与人体表皮无接触。其中BCG信号
随着移动互联网和信息技术的发展,信息过载问题日益加剧,很多互联网公司的产品纷纷推出千人千面的推荐系统,帮助用户高效地获取其感兴趣的内容,从而增加用户粘性,提高用户转化率,达到公司商业化目标持续增长的最终目的。目前业界使用的推荐系统主要包括召回和排序两个阶段。召回阶段负责从海量候选中筛选出用户潜在感兴趣的内容作为排序阶段的输入,优化召回服务可以为排序阶段提供更优质的内容,进而提升用户体验。为此,论文
如今互联网技术正飞速发展,互联网无时间地域限制、操作成本低、信息量大等突出优点,使得线上招聘逐渐取代传统招聘,成为求职者的主要求职途径。一个理想的招聘系统应该具备用户操作流畅,使用方法简明,界面干净简洁,流程直接不繁琐,求职反馈及时等特点。在需求分析中规划了系统三类用户招聘者、应聘者、系统管理员的功能需求,和系统性能要求;在系统设计中对系统架构、功能模块、数据库表和索引设计,对高并发问题技术选型;
随着智能交通领域兴起,交通标志识别作为其关键技术,发展同样迅速。但传统的交通标志识别需借助大量监督数据,而监督数据获得困难,并且传统的识别方法需要在高成本的重新训练下才能对新的交通标志进行识别,无法适配地区性交通标志差异和满足今后的需求。事实上,交通标志具有原型图像,在此基础上我们利用小样本学习的方法来解决上述难题。而目前的变分原型编码器（VPE）,利用小样本学习与编码器结合将真实图像和原型图像诱
在传统的建筑行业中,若要绘制建筑模型,大多会采用CAD（Computer Aided Design,计算机辅助设计）进行制图,尽管能够通过一些电子设备提高绘制的效率,但是仍需要耗费巨大的人力。随着科技以及数字化技术的蓬勃发展,BIM（Building Information Modeling,建筑信息模型）渐渐被人们所关注,并受到了广大建筑行业人员的青睐,是建筑行业发展的新趋势,在Web端针对BI
网络时代的到来,智能手机的发展,加上流量资费的不断降低,使得基于IP网络的语音通话迅速发展起来,各种语音通话的框架更是层出不穷。但由于这种语音通话基于IP网络,而网络传输情况复杂且存在很多不可控因素,这就意味着语音数据在网络传输时的安全无法得到保障,比如可能出现被第三方监听截取的风险,所以当人们的交流涉及一些个人隐私或者需要保密的信息时,语音通话不再成为人们的选择。因为安全问题,语音通话的发展受到
随着互联网技术的高速发展,网络已成为人们沟通交流、获取信息的主要通道。而网络上的信息多以短文本的形式展现,如何快速有效地提取短文本中的信息,是一个非常有价值的课题。传统的短文本分类方法不仅过度依赖于情感词典的构建,而且需要耗费大量的人工成本进行特征提取。通过对这些问题进行分析,利用短文本的特点,设计了基于LSTM-TextCNN的短文本情感分类模型对传统分类方法作出改进。在课题研究过程中,通过阅读
随着电子计算机断层扫描、磁共振成像、正电子发射计算机断层扫描等医学成像技术的产生与发展,医学成像领域的科研工作者和医务人员可以通过医疗设备获取连续的二维切片断层数据。但是根据这些二维的图像数据,科研工作者和医务人员很难建立生物及其内部器官的三维立体结构,不利于科研工作者进行科学研究、医务人员进行医学诊断。对二维的医学数据进行三维重建,重建出生物及其内部器官对应的三维表面轮廓,并将三维的轮廓模型进行