基于Docker的工业大数据平台持续服务关键技术研究



基于Docker的工业大数据平台持续服务关键技术研究

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基于Docker的工业大数据平台持续服务关键技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-16页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-14页
1.3 论文研究内容	第14页
1.4 论文结构安排	第14-16页
第2章工业大数据平台的相关技术与方法	第16-26页
2.1 Docker 容器技术	第16-17页
2.2 Rancher 介绍	第17-18页
2.3 平台的主要大数据技术	第18-23页
2.3.1 分布式消息系统Kafka	第18-20页
2.3.2 数据仓库Hive	第20-21页
2.3.3 实时流计算框架 SparkStreaming	第21-23页
2.4 机器学习及其基本流程	第23-25页
2.4.1 机器学习的背景与研究方向	第23页
2.4.2 机器学习应用的基本流程	第23-25页
2.5 本章小节	第25-26页
第3章基于Docker的工业大数据平台设计	第26-36页
3.1 平台设计需求	第26-28页
3.1.1 基础数据服务	第26页
3.1.2 机器学习模型服务	第26-27页
3.1.3 资源管理	第27-28页
3.2 平台架构	第28-34页
3.2.1 基础设施与容器编排	第29页
3.2.2 数据服务与模型管理	第29-33页
3.2.3 应用层	第33-34页
3.3 平台执行流程	第34-35页
3.4 本章小节	第35-36页
第4章平台持续服务的关键技术与实现机制	第36-47页
4.1 持续化容器服务	第36-39页
4.1.1 健康检查机制	第36-37页
4.1.2 资源弹性伸缩	第37-39页
4.2 Orchestrator	第39-44页
4.2.1 模型接口和元数据设计	第39-41页
4.2.2 模型评估	第41-43页
4.2.3 基于适应性误差的调度算法	第43页
4.2.4 模型的平滑切换策略	第43-44页
4.3 周期性任务	第44-45页
4.4 本章小节	第45-47页
第5章平台在某1000MW火电机组上的部署与测试	第47-60页
5.1 1000 MW火电机组的序列预测	第47-48页
5.2 平台部署实施方案	第48-52页
5.2.1 硬件环境	第48页
5.2.2 软件环境	第48-49页
5.2.3 DCS数据接入	第49-50页
5.2.4 自动化容器部署	第50-52页
5.3 场地测试	第52-58页
5.3.1 资源隔离测试	第52-53页
5.3.2 三种模型调度算法的对比测试	第53-55页
5.3.3 模型切换开销	第55-56页
5.3.4 机组大修后的模型演化与更新	第56-58页
5.4 基于Web的数据可视化	第58-59页
5.5 本章小节	第59-60页
第6章总结与展望	第60-62页
6.1 论文总结	第60-61页
6.2 下一步工作与展望	第61-62页
参考文献	第62-65页
在读硕士期间取得的科研成果	第65-66页
致谢	第66页

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