CloudSuite环境搭建

本文介绍如何使用CloudSuite 3.0进行云服务性能测试,包括采用Docker部署、配置Hadoop和Mahout等步骤,并记录内存访问情况以辅助分析。

2016-4-13更新:


CloudSuite已经更新到3.0版本,安装方式发生了很大的变化,本文不再有效。

现在CloudSuite采用Docker镜像的方式分发,只需要安装Docker后docker pull几个镜像就可以运行了,十分简单。

Docker是利用Linux Kernel中的容器技术,做的轻量级虚拟化。和虚拟机的类似之处在于直接下载镜像文件即可运行。和虚拟机不同之处在于,性能损失非常小,但当前也做不到绝对的隔离。




1.http://parsa.epfl.ch/cloudsuite/cloudsuite.html CloudSuit是一套用于测试服务器云服务性能的工具,我们采用这套软件提供的测试工具进行测试,同时用Pin来记录对于内存的访问情况,以便进行后续的分析。

2.系统安装:Fedora 19,在数次进入安装的过程中遭遇黑屏重启后,意识到了Fedora19采用了GNOME3,很可能是显卡的问题。于是选择basic graphical mode,成功安装。(SSD果然神速)

3.系统配置:Fedora19虽然也用的是RPM包,但和OpenSUSE强大的YaST不同,我们需要用yum来进行包管理。yum的具体使用,查看man就能知晓不少,不过常用的也就update和install。/etc/yum.repos.d/下是所有的源的配置文件。显卡驱动一直是Linux用户的心病,所以就不强求了,有1024×768就够用了,虽然是1065×1028的显示器。(应该是这个分辨率)数次安装Nvidia的官方驱动,最终都以640*480的分辨率告败。

4.Benchmark 1:Data Analytics 采用Mahout提供的库,基于Hadoop,对Wikipedia的全部数据进行分析。

5.Hadoop配置:新建用户组,添加用户,修改密码;配置SSH,启用sshd服务,生成密钥,注意修改密钥的权限为只读;解压Hadoop,设置所属用户,修改配置文件;格式化HDFS;尝试启动和停止Hadoop。

6.Maven配置:Mahout需要使用Maven来进行编译安装;编译Maven;设置环境变量,加入到PATH中。

7.Java配置:OpenJDK对于很多软件存在兼容性问题,而且自带的只有JRE,没有开发环境;下载SunJDK的tar包,解压缩,放到合适的位置;设置.bashrc的JAVA_HOME、PATH和CLASSPATH;采用update-alternetives --config java(java -version)来查看配置是否成功。

8.Mahout配置:

mvn -DskipTests install;cd core;mvn -DskipTests compile;mvn -DskipTests install;cd ../examples;mvn -DskipTests compile
其中-DskipTests是跳过测试,测试会耗费大量时间,大概在一个多小时左右,而直接编译安装只需要几分钟。

9.Run Benchmark 1:下载维基百科的数据,解压缩出XML文件,放到Mahout下的temp中;采用Mahout对数据进行分块

10.Benchmark 2:Data Caching 采用memcached做缓存服务器,使用loader来发起请求,twitter的数据作为测试数据,得到最大的rps(requst per second)

11.Server配置:安装Memcached;启动Memcached

12.Client配置:编译loader(保证依赖的库齐全)

13.Server Warm-Up:用twitter的unscaled data来生成因子为30的测试数据;同时预热服务器。

14.Run Benchmark 2:用loader来对服务器发起大量请求,通过不断调整rps来找到最大的rps。

15.内存访问记录:Pin,Intel的工具,记录进程对于寄存器、内存的访问;Pintools,基于Pin开发的一系列工具,此处我们用到Footprinter(不包含在默认的包里);loclab


内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案,专为软件工程和计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务,结合Vue.js前端框架,实现了完整的权限控制和管理功能,适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架,提供高性能的HTTP服务;使用GORM作为ORM框架,简化数据库操作;集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发,提供现代化的用户界面和交互体验。系统采用分层架构和模块化设计,确保代码的可维护性和可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查和状态管理;角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限;权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制;菜单管理模块动态生成前端导航菜单;操作日志模块记录系统关键操作,便于审计和追踪。 技术栈方面,后端使用Go语言开发,结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架;前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术;数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库;采用RESTful API设计规范,确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式,提升代码质量和可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目,它提供了完整的源码和论文文档,帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范,代码结构清晰,注释完整,非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明和毕
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