一、基于Client/Server架构的数据存储引擎（论文文献综述）
赵文争[1]（2021）在《数据质量管控系统的设计与实现》文中指出在当今时代,计算机技术高速发展,信息化、数字化和智能化的社会正在逐步形成。在许多行业和职能领域中,数据已经成为一种极为重要的信息资产。丰富的数据资产固然可以为人们的分析和决策提供强有力的信息支撑,但是在数据采集和处理过程中可能由于录入错误、人为篡改和机械故障等原因,导致数据值缺失或异常、数据属性丢失或冗余等多种数据质量问题,这些问题可能对数据的后续使用带来严重危害,因此科学合理地对数据质量进行管控具有重要意义。本文旨在通过借鉴已有的数据质量管控经验,结合实际的业务生产需求,设计并实现一套数质量管控系统,为此重点做了以下工作:（1）调查研究数据质量管控的相关技术和理论基础,包括数据存储、同步、分析和计算的相关技术以及分布式集群的相关理论;（2）针对实际业务场景开展系统需求分析,重点从系统用户、系统角色、功能性需求和非功能性需求等方面进行分析与整理,并设计了多种类型的数据质量检查规则及数据质量评价指标;（3）在需求分析的基础上对系统的实现进行概要设计,包括总体架构、功能结构、整体流程、数据模型和运行环境等;（4）针对系统的核心功能点进行详细设计,明确系统各个模块的具体功能、逻辑流程、输入项、输出项、接口规范以及交互界面;（5）设计系统的具体部署与运行方案,包括数据质量检查的多线程实现方案、数据持久化层的部署架构、分布式缓存方案及集群部署方案等;（6）设计测试用例,对系统从功能性和非功能性方面进行测试与验证;（7）针对系统当前的实现状况及未来的改进方向提出总结与展望。通过数据质量管控系统的设计与实现,进一步明确了数据质量检查方案的各类规则检查逻辑以及数据质量评价体系,也为其他相关产品的设计与实现提供了参考依据。
廖沛[2]（2021）在《基于微服务架构的工厂设备监控平台的设计与实现》文中认为随着工业信息时代的到来,云平台逐渐在各行业中广泛使用。基于虚拟化技术,平台为用户提供各种服务,用户通过客户端或网页接入云平台后即可使用。在工业自动化领域,通过大量不同种类的传感器采集设备的实时状态数据,并将海量数据进行存储和分析,实现对设备的监控和维护,这对于工厂设备具有重要的意义。然而随着用户数量增加和功能模块的不断完善和多样化,传统的云平台服务端容易出现耦合度高、性能下降、开发测试速度变慢等问题,因此,需要选定一种合理的方案对云平台服务端进行优化。本论文针对在云平台下构建单体应用存在的一些不足,基于微服务框架对工厂设备监控平台进行设计和实现,通过相关功能组件在一定程度上保证了系统的可靠性、扩展性和容错性。首先借助微服务框架Spring Cloud,完成平台系统的整体设计,主要分为接入层、业务层、服务治理层和持久层。接下来本论文具体设计和实现了云平台服务端的各功能模块,在网络模块中采用Spring Cloud Feign组件和Kafka消息中间件,设计并实现了不同服务之间的同步和异步调用方式。在接入层的服务网关中采用Spring Cloud Gateway组件实现服务请求的路由转发,同时运用Spring Security和OAuth2.0对服务权限进行安全认证和资源过滤等处理。针对后端服务器集群在访问请求量大时负载不均衡的情况,通过收集后端服务器节点的性能参数数据,设计了动态自适应负载均衡算法,实现服务器集群的负载均衡。根据业务层的功能特点和业务边界进行相应的拆分,得到工厂信息管理服务、传感器通用配置服务、实时监控服务、预警触发服务,其中每个服务可以独立的开发、部署和运维。针对设备上传感器采集获取的数据集,可以通过在系统中整合机器学习算法的方法分析设备的剩余使用寿命达到监控维护的目的。服务治理层运用Spring Cloud核心组件简化了微服务管理和开发流程,通过Eureka实现服务的注册管理,Spring Cloud Gateway和Hystrix实现服务请求的熔断限流,Spring Cloud Config完成微服务的依赖配置统一管理,Spring Cloud Sleuth和Zipkin实现服务的链路追踪和监控。最后本论文对新设计的平台系统方案进行了功能和性能测试,测试结果表明采用微服务架构的方式能够在一定程度上解决传统单体服务架构存在的高耦合、性能下降和测试慢等问题,具备一定的可行性和参考意义。
杨键[3]（2021）在《分布式关系型数据库查询方法优化与实现》文中认为信息化时代的不断发展带来了数据的爆发式增长,催化了数据库领域相关技术的更新迭代。从传统的关系型数据库到蓬勃发展的New SQL数据库,从单机数据库到分布式数据库,不断发展的数据库技术旨在解决两个根本问题,其一是如何高效组织存储数据,其二是如何快速查询处理数据。针对快速查询处理数据这一问题,查询优化器作为影响数据库查询效率的关键组件,一直以来都是数据库领域科学研究和工程实现的重点。然而查询优化器在逻辑优化与物理优化两个阶段中依然存在一些问题。在逻辑优化中,查询优化器对关系代数的优化依然停留在启发式阶段,缺乏对查询语句的敏感度和灵活性。在物理优化中,复杂的数据库部署环境及多变的数据分布情况,导致优化器现有的基数估计方案难以适应当前数据状态的变化,决策出较为合理的执行计划。针对以上问题,论文基于Volcano查询优化器模型,结合分布式关系型数据库Ti DB的具体实现,开展逻辑优化和物理优化的相关研究。在逻辑优化阶段,提出一种基于强化学习的自适应逻辑优化规则匹配方法。该方法通过树卷积神经网络提取逻辑计划树及优化器状态信息特征,利用强化学习模型获得匹配的优化规则应用顺序,使优化器选择适合当前查询的优化规则,提高优化器对查询语句的感知能力。在物理优化阶段,设计了一种基于样本统计信息的基数估计方案,通过从数据库原始数据中快速采集样本作为统计信息的补充参与查询优化器基数估计流程,从而提高基数估计精确度。最后,基于TiDB SQL引擎,实现了提出的逻辑优化方法和物理优化方案。测试结果表明,在逻辑优化中,基于强化学习的自适应逻辑优化规则匹配方法能够提高优化器的灵活性和可扩展性。在物理优化中,基于样本统计信息的基数估计方案能够提高原生数据库系统基数估计精度,从而提高了数据库的查询执行效率。
丁志坚[4]（2021）在《基于Redis的云数据库的研究与实现》文中指出随着网络的发展,各行各业的业务系统体量越来越庞大,业务内容也越来越复杂。传统数据库已经无法满足人们对于响应时延的要求,因此,Memcached等缓存系统被广泛的应用。实验室现有云平台也使用Memcached作为缓存数据库来提高云应用的打开速度和响应速度,但是在日常开发维护中发现存在高可用、效率、持久化等问题。为此,本文以Redis为基础,研究并实现了一套高可用的云数据库系统CRDB（CAC Redis DataBase）作为云平台的缓存数据库。主要工作如下:首先本文分析了现有实验室Memcached缓存数据库存在的问题并提出解决方案。当前实验室使用的Memcached是单点的,不支持高可用,另外只能处理键值对数据,对于其他复杂的数据类型需要客户端做大量的数据转换工作,影响开发效率。并且Memcached不支持持久化功能,对于一些关键数据很容易丢失。针对以上问题,本文以Redis数据库引擎为基础,基于proxy-based架构,提出了 CRDB云数据库系统,该系统主要由访问模块,代理模块,数据处理模块和管理模块四部分组成。然后本文从系统的四个模块出发,进行了详细的分析设计并给出了具体的实现。（1）访问模块作为系统的入口主要处理来自客户端的大量请求,使用了 LVS和Keepalived的组合架构进行负载均衡,使系统具备处理海量并发数据的能力,同时加入了用户验证以面对多租户访问的场景。（2）代理模块通过对Twemproxy二次开发,添加了多进程功能,以应对云平台的高性能要求。使用代理层对底层节点实现分片,在将海量客户端请求均匀分配转发的同时,也确保了底层能对上层进行透明的扩容操作。（3）数据处理模块实现了数据持久化操作,并对Redis的内存替换策略用LRU-K算法进行改进,提高系统对于云平台热点数据的处理性能,提升应用响应速度。（4）管理模块使用Prometheus开源组件对系统进行监控,开发了各种Exporter业务插件,帮助管理人员对于系统的掌握更全面。另外使用Sentinel架构完成了故障检测和故障处理功能,解决了单点问题,并基于log4cxx二次开发了一套日志系统,为运维和开发人员解决问题提供良好的参考。最后本文在云平台中部署了一台CRDB云数据库,并对CRDB系统进行了全面的功能和性能测试。将结果和原来的Memcached缓存进行对比,该系统符合最初的设计要求,满足云平台的需求,且具备较好的高可用和高并发性。
贺状文[5]（2020）在《基于Microsoft Azure云平台的报告共享系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着5G网络的快速商用,超快的网络会加速云计算在国内应用,极大的推动云计算产业的发展。云计算技术在企业信息管理系统的快速应用,传统的信息技术面临着许多挑战,其中包括报告管理信息系统也面临诸多困难。报告管理信息系统作为企业管理报告的重要信息化工具,在公司业务快速发展的过程中暴露出许多问题,需要更好的信息技术解决方法,例如报告种类的增多、报告管理业务速率加快、报告存储数量快速增加等,都可以通过运用云计算技术来解决。本文完成的主要工作包括:（1）阐述报告管理系统在国内外的研究现状,深入分析了公司的IT环境和报告管理状况,得出报告共享系统开发的需求和期望,在考虑系统的灵活性和通用性的基础上提出了系统设计的基本原则,从整体角度设计了系统的物理架构和逻辑构架。（2）基于Web Role和Worker Role,SQL Azure以及Azure Storage技术构建了审核和验货报告共享系统在Azure云环境中的子系统,并且设计和实现了四个关键模块,其中包含报告业务模块、系统管理模块、数据索引模块和数据存储模块。（3）基于Lucene.Net框架技术与Azure Directory库实现了在Azure云和内部服务器存储系统中的数据索引和检索工作,包括对存储在SQL Azure中的结构化数据以及Azure Storage Blob中的非结构化数据的索引和检索功能,满足了用户使用多种方式来查询报告,很好的増加了系统的灵活性和易用性。（4）基于Windows服务器群集、SQL Server以及Hyper-V技术搭建了内部服务器存储平台,开发了基于微软Azure云的报告共享系统在内部服务器中的存储子系统,运用Azure服务总线技术实现了对机密数据在内部服务器中的安全存储。本文设计和实现的审核和验货报告共享系统己经在QIMA及其分公司中正式使用。相对于传统的报告管理系统,基于Microsoft Azure的报告共享系统不仅满足了公司每个部门的审核和验货报告业务的基本需求,如报告预订、协议、填写、检查、审查、查阅等功能,还能授权客户可以同步查阅有权限的报告,有效的优化公司内部的IT资源,很好的提高了相关人员的工作效率。对公司后续将内部其他信息系统迁移至Microsoft Azure云平台中有很好的借鉴意义。
郭守兵[6]（2020）在《分布式通用物联网数据管理平台的设计与实现》文中研究指明随着物联网技术的飞速发展,越来越多的感知设备接入物联网平台。这些物联网感知设备会产生大量的数据,对这些数据的管理是一项非常重要的工作。传统的物联网平台存在着数据处理模式固定、处理效率不高等缺点。为解决这个问题,需要设计一个通用的平台,让用户可以根据自己的需要完成对数据的管理。本论文旨在设计一个通用的物联网数据管理平台,可以连接各种不同的设备,应用于不同的行业,实现物联网的数据管理,包括数据接入、数据处理、数据存储、数据分发等各个方面。在本平台上设计一个规则引擎,实现数据的处理、存储和分发功能,让用户可以根据自己的需求,自定义数据的处理方式,满足用户对数据处理的个性化需求。本论文通过对现有物联网平台的调研和需求分析,为保证系统的可靠性和稳定性,将本平台的架构设计为分布式架构、集群部署,用ZooKeeper对集群进行协调和管理。在需求分析的基础上,将服务端的业务模块分为用户管理、设备管理、数据接入、规则引擎和文件处理五个模块。数据接入模块采用基于发布/订阅模式的MQTT协议,在基于NIO的Netty框架基础上实现MQTT客户端的设计。文件处理模块使用HDFS分布式文件系统来实现。规则引擎设计可以让用户自定义数据流向和数据处理的规则。本论文最后对本物联网平台进行了全面测试,测试结果验证了平台的可行性和有效性。
单朋荣[7]（2020）在《面向应用的容器集群弹性伸缩方法的设计与实现》文中提出伴随着云基础设施领域内的新一轮技术变革,及国内外各大厂商的落地实践,容器技术已成为新的资源虚拟化计算模型的主流技术。Docker容器作为当前流行的计算引擎技术,近年来迅速崛起,有效的解决了传统虚拟机技术存在的资源利用率低、本地和远端环境栈不一致等问题。在云端环境下,需要大规模容器集群编排工具,与之对应的大规模分布式容器集群管理方案应运而生;其中kubernetes技术因先进的分布式容器编排理念,及开源社区所孕育的二次创新能力等因素,成为了业内构建容器云平台的事实标准。本文对应用的编排场景及业务需求、Docker容器技术和kubernetes集群编排技术架构、原理及伸缩策略等进行深入剖析。设计并实现了基于kubernetes技术的自动伸缩方法,同时针对业内现有方法中在触发伸缩的“自定义”指标上,以及不同方案的结合使用上支撑不足的问题,提出了容器集群动态伸缩方法的设计方案,即弹性伸缩系统的设计。在本系统中,针对伸缩所需指标中所缺失的“业务”指标问题,提出了自定义指标弹性伸缩方案;并在此基础上设计了“监控模块”,完成了业务层指标定义及获取、事件监控和实时显示等一体化方案的开发。进一步的,将水平伸缩模块、集群伸缩模块等方案搭配使用,将弹性伸缩从“水平”方向扩展到多个维度。通过上述两种方案的搭配使用,完成了“伸缩模块”的优化设计;在此基础上,又结合了动态存储、伸缩响应和可视化、报警等支撑模块,以及指标融合、调度策略等,进而实现了整个平台级弹性伸缩系统整体的创新方案。最后,使用多节点分布式平台技术研发了基于kubernetes的分布式集群,并对系统方案进行测试和验证。实验结果表明,本文弹性伸缩设计方案可以维稳的运行在私有云的分布式平台中,满足了不同场景下的弹性伸缩需求;同时增强了应用集群的高可用能力,使得资源和集群组件充满弹性,优化了集群资源的利用方式和使用效率。
陈孟祥[8]（2020）在《分布式传统民族服饰图案存储平台的设计与实现》文中认为传统民族服饰文化是几千年来祖先留给中华儿女的巨大财富。在数字化智能网络时代,传统民族服饰研究过程中积累的研究资料越来越多,存储与检索的需求巨大,传统民族服饰文化的传承和保护成为了亟待解决的问题。本文针对传统民族服饰研究对存储与检索的巨大需求,提出搭建分布式传统民族服饰图案存储平台,平台划分为存储层、平台层与应用层,各层的主要研究内容如下:（1）存储层采用Ceph分布式文件系统,设计并实现了传统民族服饰研究中的三库,分别是中国民族文化基因标本库,中华民族文化基因库,中华文化素材库（下文简称三库）;部署Elasticsearch分布式检索集群为图像检索提供检索能力;采用Neo4j图形数据库存储传统民族服饰图案之间的关联关系。（2）平台层是平台的核心,负责处理来自应用层的请求。采用REST（Representational State Transfer）构建请求及响应参数规范;通过HTTPS协议保证网络通信的安全;引入图片缓存机制加快图片响应速度,减小存储系统访问压力;采用控制反转、依赖注入及RPC远程过程调用技术,对各部功能进行封装,实现统一调用;针对传统民族服饰研究资料特点,设计相应的存储结构与关联关系构建流程;基于神经网络模型,结合存储层Elasticsearch分布式检索集群的检索能力,实现图像检索。（3）应用层采用MVC（Model View Controller）软件设计典范与B/S（浏览器/服务器）系统架构开发用户与平台的交互应用。本文按照软件工程规范,首先介绍了分布式传统民族服饰图案存储平台的研究背景及关键技术。然后分析了平台的功能性需求与非功能性需求,按照需求对平台的设计与实现进行了详细的阐述。最后完成平台的功能性测试与非功能性测试,验证设计与实现的正确性。
陈旭璇[9]（2020）在《基于智能吊篮的高空作业远程视频监控系统的设计与实现》文中研究说明高空作业平台是一种将施工人员、工具和材料运送到指定高空位置并进行作业的生产设备,被广泛应用于工业制造、建筑工地等各个行业的高空生产领域。安全问题是关系到施工人员生命安全以及高空作业行业发展的重要影响因素,受到高空地理环境因素的影响,目前国内尚无完备的高空作业远程监管方案。本文设计并实现了一套结合目标检测技术、基于智能电动吊篮的高空作业远程视频监控系统,为高空作业企业提供了综合的实时监管方案。首先,对系统进行了需求分析和架构设计,将远程监控系统的功能性需求抽象成了登录注册、设备定位、实时监控和消息中心这四个功能模块,并基于扩展性强、耦合度低的微服务架构划分出了监控服务、消息服务、个人服务、软硬件通信服务与安全帽检测服务这五大服务模块。然后,重点研究了用于检测高空施工人员是否佩戴安全帽的目标检测算法。在对基于深度学习的R-CNN系列算法进行充分的理论研究后,以Faster R-CNN算法为基础设计了高空作业下的安全帽检测算法,在选择特征提取网络、构建监控场景数据集,以及模型训练策略方面对算法进行了优化,并基于Py Torch框架搭建了深度学习平台,对安全帽检测算法进行了测试和性能评估,对漏检、错检的样本进行了分析。该安全帽检测算法每秒能够处理14帧监控图像,检测准确率为91.8%。最后,对系统进行了详细的设计与实现。系统包括应用服务端和Android客户端,其中,应用服务端的开发包括微服务架构组件和微服务模块两个部分:首先基于Spring Cloud微服务框架搭建远程监控应用服务平台,研究了微服务网关、服务发现与注册组件、负载均衡组件等微服务组件的技术实现;接着分别基于消息队列、RTMP流媒体技术以及FTP文件系统研究了参数、视频与图像等多类数据传输的软硬件通信策略;随后对数据库设计、Redis缓存优化、服务端主动消息推送等业务服务设计中的关键技术进行了方案论证与具体实现;最后基于Sidecar实现了对第三方Python-Web安全帽检测算法的集成。Android客户端的开发以满足功能需求、提供直观用户界面为目标,完成了登录注册、设备定位、实时监控和消息中心四个主要功能模块的方案设计与开发实现,并基于LBS定位技术和Baidu Map研究并改进了面向行政区域级别的多点聚合方案。为了充分发挥微服务架构能够快速水平拓展服务模块,以及自动实现负载均衡策和故障转移的优势,本文基于Docker容器虚拟化技术实现了远程监控系统应用服务端的部署,并在真机上测试了监控软件的各个功能模块,系统最终功能完整且运行稳定,达到了预期效果。
朱耀耀[10]（2020）在《空间数据处理微服务框架和服务组合技术研究》文中提出随着导航和测绘等信息技术的持续发展,地理空间数据大量产生,人们的日常生活越来越依赖于空间数据,因此空间大数据时代已经到来。传统地理空间数据服务平台方便了空间数据的存储、处理和查询等服务开发,但它存在平台协议复杂、体量庞大,以及在扩展性和易维护性方面的不足,越来越无法满足用户需求的不断变化。针对上述问题,本文采用Spring Cloud、Docker、Kubernetes等核心技术,设计并实现了空间数据处理微服务系统。该系统实现了各类空间数据服务的微服务化、交互式编排和服务组合等主要功能,满足微服务的解耦合和去中心化等特性,具有敏捷部署,快速上线的优点。本文的主要工作如下:（1）基于Spring Cloud设计并实现一套集成各类空间数据处理微服务的服务器端软件框架,框架支持对各个微服务实例的有效管理和监控,对耗时数据处理微服务支持基于消息机制的异步调用,支持符合空间数据处理服务特点的负载均衡。（2）在第一步基础之上,利用Kubernetes作为编排引擎,Docker作为执行引擎,搭建了一个容器云平台,设计并实现了一种交互式的容器编排方法,支持快速上线。（3）在前两步基础之上,针对WPS空间数据处理微服务类别,基于Medley研究了其微服务组合技术,设计并实现了微服务组合的基础支撑框架,支持微服务组合的DSL。针对空间数据处理微服务系统,本文搭建了分布式实验环境,基于GDELT数据集,通过多项实验对空间数据处理微服务系统的负载均衡、服务编排和服务组合功能分别进行了评估,实验结果表明:（1）当请求具有明显的差异性分布特征时,随着请求数量的增加,特殊场景负载均衡策略比一般负载均衡策略效果表现较为优异;（2）交互式编排方法的效率明显高于传统的命令行;（3）组合服务在不同时长请求下运行平稳。
二、基于Client/Server架构的数据存储引擎（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Client/Server架构的数据存储引擎（论文提纲范文）
（1）数据质量管控系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关技术和理论基础 |
| 2.1 数据存储技术 |
| 2.1.1 RDS |
| 2.1.2 TiDB |
| 2.1.3 MySQL |
| 2.1.4 Redis |
| 2.2 数据同步与分析技术 |
| 2.2.1 Druid |
| 2.2.2 Kafka |
| 2.2.3 Hive |
| 2.3 数据计算任务相关技术 |
| 2.3.1 ECS |
| 2.3.2 Quartz |
| 2.4 后端开发技术 |
| 2.4.1 SpringBoot |
| 2.4.2 Nginx |
| 2.4.3 Tomcat |
| 2.5 前端开发技术 |
| 2.5.1 Vue.js |
| 2.5.2 ECharts |
| 2.5.3 mxGraph |
| 2.6 Paxos算法 |
| 2.6.1 Basic Paxos |
| 2.6.2 Multi Paxos |
| 2.7 Raft算法 |
| 2.7.1 Leader Election |
| 2.7.2 Log Replication |
| 2.7.3 Safety |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 需求分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统用户 |
| 3.3 系统角色 |
| 3.4 功能性需求 |
| 3.4.1 数据标准 |
| 3.4.2 质量管理 |
| 3.4.3 知识库 |
| 3.4.4 元数据 |
| 3.4.5 系统健康监控 |
| 3.5 非功能性需求 |
| 3.5.1 易用性 |
| 3.5.2 数据精度 |
| 3.5.3 性能需求 |
| 3.5.4 容错性 |
| 3.5.5 扩展性 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 概要设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 总体架构 |
| 4.3 功能结构 |
| 4.4 整体流程 |
| 4.5 数据模型 |
| 4.5.1 数据模型概述 |
| 4.5.2 逻辑结构设计 |
| 4.5.3 物理结构设计 |
| 4.6 运行环境 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 详细设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 规约 |
| 5.3 数据标准 |
| 5.3.1 用户字典 |
| 5.3.2 数据规范 |
| 5.4 质量管理 |
| 5.4.1 质量模型 |
| 5.4.2 实体表 |
| 5.4.3 表关联关系 |
| 5.4.4 检查规则 |
| 5.4.5 质检方案 |
| 5.4.6 质量监控 |
| 5.4.7 质量分析 |
| 5.4.8 质检报告 |
| 5.5 知识库 |
| 5.6 元数据 |
| 5.7 系统健康监控 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 系统部署与运行方案 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 质量检查多线程方案 |
| 6.3 主从复制与读写分离方案 |
| 6.4 分布式缓存方案 |
| 6.5 集群部署方案 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 系统测试与验证 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 功能性测试 |
| 7.2.1 数据标准 |
| 7.2.2 质量管理 |
| 7.2.3 知识库 |
| 7.2.4 元数据 |
| 7.2.5 系统健康监控 |
| 7.3 非功能性测试 |
| 7.3.1 性能测试 |
| 7.3.2 可用性测试 |
| 7.3.3 扩展性测试 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于微服务架构的工厂设备监控平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 相关技术分析研究 |
| 2.1 微服务架构 |
| 2.1.1 微服务架构的概述 |
| 2.1.2 微服务的优势 |
| 2.1.3 微服务的拆分原则 |
| 2.2 Spring Cloud微服务框架 |
| 2.2.1 Spring Boot |
| 2.2.2 Spring Cloud |
| 2.3 服务接口技术 |
| 2.4 数据存储相关技术 |
| 2.4.1 数据库MySQL |
| 2.4.2 分布式文件系统HDFS |
| 2.5 Kafka消息中间件 |
| 2.6 负载均衡 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 工厂设备监控平台的分析和设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 功能性需求 |
| 3.1.2 非功能性需求 |
| 3.2 系统整体架构设计 |
| 3.3 基于改进动态自适应负载均衡算法的服务网关模块的设计 |
| 3.4 业务逻辑模块的设计 |
| 3.4.1 工厂信息管理服务的设计 |
| 3.4.2 传感器通用配置服务的设计 |
| 3.4.3 实时监控服务的设计 |
| 3.4.4 预警触发服务的设计 |
| 3.5 微服务治理模块的设计 |
| 3.5.1 服务注册与发现功能的设计 |
| 3.5.2 限流熔断功能的设计 |
| 3.5.3 配置中心的设计 |
| 3.5.4 服务链路追踪与监控的设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 工厂设备监控平台的实现 |
| 4.1 服务网关模块的实现 |
| 4.1.1 网络模块的实现 |
| 4.1.2 过滤模块的实现 |
| 4.1.3 负载均衡模块的实现 |
| 4.2 业务模块的实现 |
| 4.2.1 工厂信息管理服务的实现 |
| 4.2.2 传感器通用配置服务的实现 |
| 4.2.3 实时监控服务的实现 |
| 4.2.4 预警触发服务的实现 |
| 4.3 微服务治理模块的实现 |
| 4.3.1 服务注册与发现功能的实现 |
| 4.3.2 限流熔断功能的实现 |
| 4.3.3 配置中心的实现 |
| 4.3.4 服务链路追踪的实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试与分析 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.2 主要功能测试 |
| 5.2.1 工厂信息管理服务测试 |
| 5.2.2 传感器通用配置服务测试 |
| 5.2.3 实时监控服务测试 |
| 5.2.4 预警触发服务测试 |
| 5.3 性能测试 |
| 5.3.1 服务管理测试 |
| 5.3.2 服务可靠性测试 |
| 5.3.3 服务链路追踪与监控测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（3）分布式关系型数据库查询方法优化与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 关系型数据库发展 |
| 1.2.2 查询优化研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 分布式关系型数据库查询优化相关理论 |
| 2.1 TiDB整体架构 |
| 2.2 SQL引擎架构 |
| 2.3 查询优化器 |
| 2.3.1 逻辑优化 |
| 2.3.2 物理优化 |
| 2.4 统计信息概述 |
| 2.4.1 统计信息 |
| 2.4.2 收集机制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 逻辑优化规则匹配研究 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 整体方案与架构设计 |
| 3.3 规则应用与信息采集模块设计与实现 |
| 3.3.1 模块架构 |
| 3.3.2 规则应用 |
| 3.3.3 信息采集 |
| 3.4 机器学习模块设计与实现 |
| 3.4.1 模块架构 |
| 3.4.2 强化学习 |
| 3.4.3 状态编码 |
| 3.4.4 逻辑优化规则匹配网络 |
| 3.5 数据交换模块设计与实现 |
| 3.6 系统测试 |
| 3.6.1 测试环境 |
| 3.6.2 可行性测试 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 物理优化基数估计研究 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.2 整体方案与架构设计 |
| 4.3 统计信息设计与实现 |
| 4.3.1 样本统计信息 |
| 4.3.2 选择率计算 |
| 4.4 触发机制设计与实现 |
| 4.5 样本收集设计与实现 |
| 4.5.1 模块架构 |
| 4.5.2 数据采样 |
| 4.6 系统测试 |
| 4.6.1 准确性评估 |
| 4.6.2 性能评估 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 课题展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）基于Redis的云数据库的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 相关理论技术 |
| 2.1 分布式一致性理论 |
| 2.1.1 共识性和一致性 |
| 2.1.2 Raft协议 |
| 2.2 Redis技术 |
| 2.2.1 Redis内存数据结构 |
| 2.2.2 Redis集群 |
| 2.3 缓存常见问题 |
| 2.4 高可用架构模式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析及设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.2 系统体系架构设计 |
| 3.3 访问模块设计 |
| 3.3.1 负载均衡 |
| 3.3.2 数据验证 |
| 3.4 代理模块设计 |
| 3.4.1 分片管理 |
| 3.4.2 多进程改造 |
| 3.5 数据处理模块设计 |
| 3.5.1 数据存储 |
| 3.5.2 持久化处理 |
| 3.6 管理模块设计 |
| 3.6.1 监控管理 |
| 3.6.2 日志管理 |
| 3.6.3 维护管理 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 系统实现 |
| 4.1 访问模块实现 |
| 4.1.1 负载均衡实现 |
| 4.1.2 数据验证实现 |
| 4.2 代理模块实现 |
| 4.2.1 分片管理实现 |
| 4.2.2 多进程实现 |
| 4.3 数据处理模块实现 |
| 4.3.1 数据存储实现 |
| 4.3.2 持久化处理实现 |
| 4.4 管理模块实现 |
| 4.4.1 监控管理实现 |
| 4.4.2 日志管理实现 |
| 4.4.3 维护管理实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统测试及分析 |
| 5.1 测试目标 |
| 5.2 测试环境 |
| 5.2.1 测试环境搭建 |
| 5.2.2 测试环境配置 |
| 5.3 测试结果与分析 |
| 5.3.1 功能测试 |
| 5.3.2 性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文主要工作 |
| 6.2 后续展望工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）基于Microsoft Azure云平台的报告共享系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 本课题研究进展 |
| 1.2.1 云计算平台国内外发展现状 |
| 1.2.2 报告管理系统国内外硏究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.3.1 论文主要研究方面 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第二章 相关技术的研究 |
| 2.1 数据存储技术 |
| 2.1.1 Azure Storage技术 |
| 2.1.2 SQL Server和 SQL Azure |
| 2.2 数据传输技术 |
| 2.2.1 Azure服务总线技术介绍 |
| 2.2.2 Azure服务总线队列技术研究 |
| 2.3 Lucene.Net搜索技术 |
| 2.3.1 Lucene.Net框架组成及特点 |
| 2.3.2 Lucene.Net运行原理 |
| 2.3.3 Azure Directory Library for Lucene.Net |
| 2.4 Web Role和 Worker Role技术 |
| 2.4.1 Web Role和 Worker Role概念 |
| 2.4.2 Web Role和 Woker Role协作原理 |
| 2.5 内部存储平台关键技术研究 |
| 2.5.1 高可用技术研究 |
| 2.5.2 Hyper-V虚拟化技术研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析与概要设计 |
| 3.1 系统功能需求分析 |
| 3.1.1 系统业务总体需求 |
| 3.1.2 系统面向的用户群体 |
| 3.1.3 系统功能需求分析 |
| 3.2 系统非功能性需求分析 |
| 3.2.1 性能需求 |
| 3.2.2 可靠性需求 |
| 3.2.3 安全性需求 |
| 3.2.4 易用性需求 |
| 3.3 系统概要设计 |
| 3.3.1 系统设计原则 |
| 3.3.2 系统结构与工作原理 |
| 3.3.3 系统模块概要设计 |
| 3.3.4 系统数据存储总体设计 |
| 3.4 部署环境设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统详细设计与实现 |
| 4.1 报告业务模块的详细设计与实现 |
| 4.1.1 报告业务模块的功能要求 |
| 4.1.2 报告业务模块设计方案 |
| 4.1.3 报告业务模块设计实现 |
| 4.2 信息索引模块的详细设计与实现 |
| 4.2.1 信息索引模块设计需求 |
| 4.2.2 信息索引模块设计方案 |
| 4.2.3 信息索引模块设计实现 |
| 4.3 机密数据处理模块设计与实现 |
| 4.3.1 机密数据处理模块设计需求 |
| 4.3.2 机密数据处理模块设计方案 |
| 4.3.3 机密数据处理模块具体实现 |
| 4.4 数据存储详细设计与实现 |
| 4.4.1 数据存储设计需求 |
| 4.4.2 关系数据库详细设计与实现 |
| 4.4.3 非关系数据存储详细设计与实现 |
| 4.5 内部服务器存储平台设计与实现 |
| 4.5.1 内部服务器存储平台设计需求 |
| 4.5.2 内部服务器存储平台的设计方案 |
| 4.5.3 报告共享系统在公司内部存储平台设计实现 |
| 4.6 Azure云平台环境的实现 |
| 4.6.1 开发环境及工具 |
| 4.6.2 Azure云平台配置 |
| 4.6.3 使用VS发布Azure云服务 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统测试与运行情况分析 |
| 5.1 测试环境搭建 |
| 5.1.1 安装配置Microsoft Azure SDK模拟器 |
| 5.1.2 部署测试系统到模拟器 |
| 5.2 测试及结果分析 |
| 5.2.1 测试内容与过程 |
| 5.2.2 功能测试与分析 |
| 5.2.3 性能测试与分析 |
| 5.2.4 安全性测试与分析 |
| 5.3 系统运行情况分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）分布式通用物联网数据管理平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 Spring相关技术 |
| 2.1.1 Spring Boot |
| 2.1.2 Spring Security |
| 2.2 Hibernate |
| 2.3 MQTT协议 |
| 2.3.1 基本概念 |
| 2.3.2 消息数据格式 |
| 2.3.3 MQTT中的消息通信 |
| 2.4 Netty |
| 2.5 ZooKeeper |
| 2.6 RabbitMQ |
| 2.7 Akka |
| 2.8 HDFS |
| 2.9 本章小结 |
| 第三章 平台需求分析与概要设计 |
| 3.1 平台架构需求分析与设计 |
| 3.1.1 平台整体架构设计 |
| 3.1.2 数据交换格式设计 |
| 3.2 平台功能模块需求分析与概要设计 |
| 3.2.1 用户管理模块 |
| 3.2.2 设备管理模块 |
| 3.2.3 数据接入模块 |
| 3.2.4 规则引擎模块 |
| 3.2.5 文件处理模块 |
| 3.3 数据库设计 |
| 3.3.1 用户管理模块 |
| 3.3.2 设备管理模块 |
| 3.3.3 规则引擎模块 |
| 3.3.4 警报信息模块 |
| 3.3.5 设备数据模块 |
| 3.3.6 活动日志模块 |
| 3.4 非功能性需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 平台详细设计与实现 |
| 4.1 平台架构设计 |
| 4.1.1 ZooKeeper的使用及相关配置 |
| 4.1.2 服务注册与发现 |
| 4.1.3 类设计 |
| 4.2 平台业务的设计与实现 |
| 4.2.1 用户管理模块 |
| 4.2.2 设备管理模块 |
| 4.2.3 数据接入模块 |
| 4.2.4 规则引擎模块 |
| 4.2.5 文件处理模块 |
| 4.3 非功能性需求设计与实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 平台测试与验证 |
| 5.1 测试目标及环境 |
| 5.1.1 测试目标 |
| 5.1.2 测试环境 |
| 5.2 功能测试 |
| 5.2.1 用户管理模块测试 |
| 5.2.2 设备管理模块 |
| 5.2.3 数据接入测试 |
| 5.2.4 规则引擎模块 |
| 5.2.5 文件处理模块 |
| 5.3 非功能性测试 |
| 5.3.1 可靠性测试 |
| 5.3.2 响应速度测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）面向应用的容器集群弹性伸缩方法的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.1.1 容器集群下的技术变革背景 |
| 1.1.2 云端应用资源弹性需求背景 |
| 1.1.3 论文研究的意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 本文的创新点 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第2章 容器集群相关理论综述 |
| 2.1 Docker容器技术基本原理 |
| 2.1.1 Docker容器技术简介 |
| 2.1.2 Docker容器技术核心概念 |
| 2.1.3 Docker容器架构设计 |
| 2.1.4 Docker容器技术和虚拟机技术的对比 |
| 2.1.5 Docker容器与Pod技术 |
| 2.2 kubernetes技术 |
| 2.2.1 kubernetes技术简介 |
| 2.2.2 kubernetes设计理念与整体架构 |
| 2.2.3 kubernetes核心概念 |
| 2.3 云原生程序设计 |
| 2.4 自动伸缩技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 弹性伸缩需求分析与方法优化 |
| 3.1 应用场景需求分析 |
| 3.1.1 资源弹性需求 |
| 3.1.2 多场景覆盖需求 |
| 3.1.3 丰富指标类型需求 |
| 3.1.4 体验性、系统性需求 |
| 3.1.5 性能需求 |
| 3.2 整体方案需求分析 |
| 3.3 云平台下弹性伸缩困境分析 |
| 3.4 弹性伸缩策略及算法分析 |
| 3.5 弹性伸缩流程执行方式 |
| 3.6 弹性伸缩系统实现方式 |
| 3.6.1 指标采集原理 |
| 3.6.2 指标聚合方式 |
| 3.6.3 控制器模式 |
| 3.7 弹性伸缩优化方法设计 |
| 3.7.1 优化指标 |
| 3.7.2 优化动态存储 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 弹性伸缩系统设计与实现 |
| 4.1 整体架构设计 |
| 4.2 指标采集模块的设计与实现 |
| 4.2.1 资源指标采集与转换 |
| 4.2.2 应用指标采集与转换 |
| 4.2.3 指标加载模块 |
| 4.3 监控模块的设计与实现 |
| 4.3.1 监控模块架构 |
| 4.3.2 监控模块实现 |
| 4.4 伸缩服务模块的设计与实现 |
| 4.4.1 架构设计 |
| 4.4.2 伸缩方式及流程分析 |
| 4.4.3 水平伸缩模块 |
| 4.4.4 集群伸缩模块 |
| 4.5 资源调度模块的设计与实现 |
| 4.5.1 整体架构图 |
| 4.5.2 伸缩调度算法设计 |
| 4.6 执行模块的设计与实现 |
| 4.6.1 伸缩响应模块架构图 |
| 4.6.2 伸缩响应模块执行流程 |
| 4.6.3 节点执行模块 |
| 4.7 分布式动态存储模块的设计与实现 |
| 4.7.1 存储流程 |
| 4.7.2 实现方案 |
| 4.8 可视化与报警模块的设计与实现 |
| 4.8.1 多功能可视化页面 |
| 4.8.2 Alertmanager集群报警器 |
| 4.9 本章总结 |
| 第5章 实验结果与分析 |
| 5.1 实验环境说明 |
| 5.2 功能测试与结果分析 |
| 5.3 查看应用伸缩结果 |
| 5.4 本章总结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、其他科研成果 |
（8）分布式传统民族服饰图案存储平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关理论及技术介绍 |
| 2.1 存储技术 |
| 2.1.1 分布式存储技术 |
| 2.1.2 Neo4j图型数据库 |
| 2.1.3 内存数据库 |
| 2.2 分布式检索技术 |
| 2.2.1 Elasticsearch框架 |
| 2.2.2 神经网络相关技术 |
| 2.3 系统开发技术 |
| 2.3.1 web开发技术 |
| 2.3.2 通信技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 分布式传统民族服饰图案存储平台的需求分析 |
| 3.1 需求概述 |
| 3.1.1 传统民族服饰存储需求分析 |
| 3.1.2 总体需求 |
| 3.2 功能性需求 |
| 3.2.1 传统民族服饰图案存储库 |
| 3.2.2 具有反馈的图像检索 |
| 3.2.3 关联关系网络 |
| 3.2.4 应用层Web门户 |
| 3.3 非功能性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 分布式传统民族服饰图案存储平台的设计 |
| 4.1 总体设计 |
| 4.2 存储层设计 |
| 4.3 平台层设计 |
| 4.4 应用层系统设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 分布式传统民族服饰图案存储平台的实现 |
| 5.1 存储层实现 |
| 5.2 平台层实现 |
| 5.3 应用层系统实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 分布式传统民族服饰图案存储平台的测试 |
| 6.1 测试目标 |
| 6.2 测试环境 |
| 6.3 功能性测试 |
| 6.4 非功能性测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于智能吊篮的高空作业远程视频监控系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 视频监控系统的发展现状 |
| 1.2.2 图像处理技术在视频监控系统中的应用现状 |
| 1.3 课题的研究内容与研究重点 |
| 1.4 本文的章节安排 |
| 第二章 远程监控系统的总体设计 |
| 2.1 智能吊篮的高空作业场景及现有模式中存在的问题 |
| 2.1.1 高空作业场景分析 |
| 2.1.2 现有模式存在的问题 |
| 2.2 需求分析 |
| 2.2.1 需求推导 |
| 2.2.2 应用服务端需求 |
| 2.2.3 Android客户端需求 |
| 2.3 架构设计 |
| 2.3.1 软件架构设计模式选择 |
| 2.3.2 基于微服务的架构设计 |
| 2.4 系统结构层次划分 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习的安全帽检测算法研究 |
| 3.1 安全帽检测问题的算法抽象 |
| 3.2 目标检测算法概述 |
| 3.2.1 传统的目标检测算法 |
| 3.2.2 基于深度学习的目标检测算法 |
| 3.2.3 目标检测算法对比 |
| 3.3 R-CNN系列算法研究 |
| 3.3.1 R-CNN |
| 3.3.2 SPP-Net与 Fast R-CNN |
| 3.3.3 Faster R-CNN |
| 3.4 基于Faster R-CNN的安全帽检测算法 |
| 3.4.1 安全帽检测方案 |
| 3.4.2 算法改进策略 |
| 3.4.3 Res Net50-FPN特征提取网络 |
| 3.4.4 数据集的构建与扩充 |
| 3.4.5 端到端的训练策略 |
| 3.5 算法实现 |
| 3.5.1 深度学习平台搭建 |
| 3.5.2 模型参数选择 |
| 3.5.3 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于微服务架构的应用服务端的设计与实现 |
| 4.1 开发框架 |
| 4.1.1 Spring Framework |
| 4.1.2 Spring Boot与 Spring Cloud |
| 4.1.3 My Batis |
| 4.2 微服务架构组件的实现 |
| 4.2.1 服务注册发现组件 |
| 4.2.2 客户端侧负载均衡组件 |
| 4.2.3 API网关组件 |
| 4.2.4 声明式REST客户端组件 |
| 4.3 微服务模块结构 |
| 4.4 软硬件通信服务模块的设计与实现 |
| 4.4.1 智能吊篮硬件环境 |
| 4.4.2 软硬件通信服务的整体设计 |
| 4.4.3 基于Rabbit MQ的双向文本传输 |
| 4.4.4 基于RTMP的流媒体传输 |
| 4.4.5 基于FTP的图像传输 |
| 4.5 客户端业务相关服务模块的设计与实现 |
| 4.5.1 数据库设计 |
| 4.5.2 数据库的缓存优化 |
| 4.5.3 个人服务模块 |
| 4.5.4 监控服务模块 |
| 4.5.5 消息服务模块 |
| 4.6 安全帽检测服务模块在监控系统中的接入 |
| 4.6.1 微服务系统对第三方服务的集成 |
| 4.6.2 定时检测任务 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于Android的监控客户端的设计与实现 |
| 5.1 Android平台技术概述 |
| 5.1.1 Android系统架构 |
| 5.1.2 Android应用组件 |
| 5.2 客户端功能模块的通用设计 |
| 5.2.1 基于MVVM的功能模块结构 |
| 5.2.2 与服务端通信方式的约定与实现 |
| 5.2.3 应用授权 |
| 5.3 登录注册模块的设计与实现 |
| 5.3.1 新用户注册 |
| 5.3.2 用户登录 |
| 5.4 设备定位模块的设计与实现 |
| 5.4.1 LBS空间定位服务 |
| 5.4.2 基于Baidu Map SDK的吊篮分布定位 |
| 5.4.3 改进的针对行政区域的多点聚合 |
| 5.5 实时监控模块的设计与实现 |
| 5.5.1 实时工况参数监控 |
| 5.5.2 实时视频监控 |
| 5.5.3 历史图片查询 |
| 5.6 消息中心模块的设计与实现 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 系统的部署与运行 |
| 6.1 系统部署方案 |
| 6.1.1 部署环境 |
| 6.1.2 基于Docker的容器化部署 |
| 6.2 客户端运行效果 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文与获奖情况 |
（10）空间数据处理微服务框架和服务组合技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地理信息系统发展与现状 |
| 1.2.2 微服务框架研究现状 |
| 1.2.3 容器云平台研究现状 |
| 1.2.4 服务组合研究现状 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 相关技术概述 |
| 2.1 OGC标准 |
| 2.1.1 OWS规范 |
| 2.1.2 WPS服务 |
| 2.2 软件体系结构 |
| 2.2.1 面向服务体系结构 |
| 2.2.2 微服务体系结构 |
| 2.3 容器云平台 |
| 2.3.1 Docker |
| 2.3.2 Harbor |
| 2.3.3 Kubernetes |
| 2.4 微服务组合方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 微服务框架和服务组合总体设计 |
| 3.1 空间数据处理微服务框架设计 |
| 3.2 容器云平台设计 |
| 3.2.1 容器云平台总体架构设计 |
| 3.2.2 容器云平台功能架构设计 |
| 3.3 容器编排交互式设计 |
| 3.3.1 容器编排原理 |
| 3.3.2 交互式前端 |
| 3.4 服务组合方案设计 |
| 3.4.1 WPS服务拆分 |
| 3.4.2 WPS服务组合设计 |
| 3.4.3 服务组合机制设计 |
| 3.5 总体设计方案分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 空间数据处理微服务框架实现 |
| 4.1 空间数据处理微服务框架实现 |
| 4.1.1 Web API层 |
| 4.1.2 应用服务层 |
| 4.1.3 服务管控层 |
| 4.2 框架负载均衡技术实现 |
| 4.2.1 Ribbon负载均衡 |
| 4.2.2 特殊场景负载均衡实现 |
| 4.2.3 特殊场景负载均衡测试 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 服务编排与组合实现 |
| 5.1 服务编排交互式实现 |
| 5.1.1 交互式实现 |
| 5.1.2 交互式测试 |
| 5.1.3 测试结果与分析 |
| 5.2 服务组合实现 |
| 5.2.1 基于Medley的DSL实现 |
| 5.2.2 服务组合测试与结论 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 参考文献 |
四、基于Client/Server架构的数据存储引擎（论文参考文献）
- [1]数据质量管控系统的设计与实现[D]. 赵文争. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]基于微服务架构的工厂设备监控平台的设计与实现[D]. 廖沛. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]分布式关系型数据库查询方法优化与实现[D]. 杨键. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]基于Redis的云数据库的研究与实现[D]. 丁志坚. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]基于Microsoft Azure云平台的报告共享系统的设计与实现[D]. 贺状文. 华南理工大学, 2020(02)
- [6]分布式通用物联网数据管理平台的设计与实现[D]. 郭守兵. 北京邮电大学, 2020(05)
- [7]面向应用的容器集群弹性伸缩方法的设计与实现[D]. 单朋荣. 齐鲁工业大学, 2020(02)
- [8]分布式传统民族服饰图案存储平台的设计与实现[D]. 陈孟祥. 北京邮电大学, 2020(05)
- [9]基于智能吊篮的高空作业远程视频监控系统的设计与实现[D]. 陈旭璇. 东南大学, 2020(01)
- [10]空间数据处理微服务框架和服务组合技术研究[D]. 朱耀耀. 西安电子科技大学, 2020(05)
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