Детальная информация
Название | Система аналитики данных в Kubernetes кластере с использованием СХД Pravega: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта» |
---|---|
Авторы | Сафронов Данил |
Научный руководитель | Никифоров Игорь Валерьевич |
Другие авторы | Локшина Екатерина Геннадиевна |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2020 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | потоковая обработка данных ; система оркестровки контейнеров Kubernetes ; сервис-ориентированная архитектура ; клиент-сервер ; data stream processing ; Kubernetes container orchestration tool ; service-oriented architecture ; client-server |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Бакалавриат |
Код специальности ФГОС | 09.03.04 |
Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
Ссылки | Отзыв руководителя ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-890 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\6465 |
Дата создания записи | 10.07.2020 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Данная выпускная квалификационная работа описывает подход к повышению эффективности системы аналитики данных с помощью использования инструмента потоковой обработки данных Pravega и системы оркестровки контейнеров Kubernetes. В работе проведен обзор преимуществ контейнерной архитектуры, возможностей оркестратора Kubernetes и сравнительный анализ систем хранения данных, способных к потоковой обработке данных. В ходе работы на основе сервис-ориентированной архитектуры был спроектирован высокоуровневый дизайн такой системы на модульном уровне и на уровне ресурсов, предоставляемых оркестратором Kubernetes. Все компоненты системы были реализованы согласно стандартам и лучшим практикам программирования. Система была развернута в кластере Kubernetes и протестирована на открытых данных пользователей популярной социальной сети.
The thesis is devoted to increasing performance of the data analysis system using Kubernetes orchestration tool and Pravega data processing tool. It contains a review of the advantages and disadvantages of container architecture, features of Kubernetes, comparative analysis of data stream processing tools and principles of their operation. In the work, the high-level design of the system was developed based on service-oriented architecture and related to resources included in Kubernetes. All components were realized as a software application with standards and best practices of programming. The system was deployed to Kubernetes cluster and tested on open data collected from a popular social network.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 19
За последние 30 дней: 0