从学习SaaS引申学习的一些关键词概念

SaaS模式是什么


定义

SaaS是Software-as-a-service(软件即服务)。SaaS在业内的叫法是软件运营,或称软营。是一种基于互联网提供软件服务的应用模式。

Docker


定义

Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。

组成

  • dockerClient客户端
  • Docker Daemon守护进程
  • Docker Image镜像
  • DockerContainer容器

起源

Docker 是 PaaS 提供商 dotCloud 开源的一个基于 LXC 的高级容器引擎,源代码托管在 Github 上, 基于go语言并遵从Apache2.0协议开源。

架构

Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式,使用远程API来管理和创建Docker容器。Docker 容器通过 Docker 镜像来创建。容器与镜像的关系类似于面向对象编程中的对象与类。

Docker面向对象
容器对象
镜像

Docker采用 C/S架构 Docker daemon 作为服务端接受来自客户的请求,并处理这些请求(创建、运行、分发容器)。 客户端和服务端既可以运行在一个机器上,也可通过 socket 或者RESTful API 来进行通信。
Docker daemon 一般在宿主主机后台运行,等待接收来自客户端的消息。 Docker 客户端则为用户提供一系列可执行命令,用户用这些命令实现跟 Docker daemon 交互。

原理

Docker核心解决的问题是利用LXC来实现类似VM的功能,从而利用更加节省的硬件资源提供给用户更多的计算资源。同VM的方式不同, LXC 其并不是一套硬件虚拟化方法 - 无法归属到全虚拟化、部分虚拟化和半虚拟化中的任意一个,而是一个操作系统级虚拟化方法, 理解起来可能并不像VM那样直观。所以我们从虚拟化到docker要解决的问题出发,看看他是怎么满足用户虚拟化需求的。

  • 用户需要考虑虚拟化方法,尤其是硬件虚拟化方法,需要借助其解决的主要是以下4个问题:
    1. 隔离性 - 每个用户实例之间相互隔离, 互不影响。 硬件虚拟化方法给出的方法是VM, LXC给出的方法是container,更细一点是kernel namespace
    2. 可配额/可度量 - 每个用户实例可以按需提供其计算资源,所使用的资源可以被计量。硬件虚拟化方法因为虚拟了CPU, memory可以方便实现, LXC则主要是利用cgroups来控制资源
    3. 移动性 - 用户的实例可以很方便地复制、移动和重建。硬件虚拟化方法提供snapshot和image来实现,docker(主要)利用AUFS实现
    4. 安全性 - 这个话题比较大,这里强调是host主机的角度尽量保护container。硬件虚拟化的方法因为虚拟化的水平比较高,用户进程都是在KVM等虚拟机容器中翻译运行的, 然而对于LXC, 用户的进程是lxc-start进程的子进程, 只是在Kernel的namespace中隔离的, 因此需要一些kernel的patch来保证用户的运行环境不会受到来自host主机的恶意入侵, dotcloud(主要是)利用kernel grsec patch解决的.

LXC

LXC为Linux Container的简写。可以提供轻量级的虚拟化,以便隔离进程和资源,而且不需要提供指令解释机制以及全虚拟化的其他复杂性。相当于C++中的NameSpace。容器有效地将由单个操作系统管理的资源划分到孤立的组中,以更好地在孤立的组之间平衡有冲突的资源使用需求。

  • 与传统虚拟化技术相比,它的优势在于:
    (1)与宿主机使用同一个内核,性能损耗小;
    (2)不需要指令级模拟;
    (3)不需要即时(Just-in-time)编译;
    (4)容器可以在CPU核心的本地运行指令,不需要任何专门的解释机制;
    (5)避免了准虚拟化和系统调用替换中的复杂性;
    (6)轻量级隔离,在隔离的同时还提供共享机制,以实现容器与宿主机的资源共享。

总结:Linux Container是一种轻量级的虚拟化的手段。
Linux Container提供了在单一可控主机节点上支持多个相互隔离的server container同时执行的机制。Linux Container有点像chroot,提供了一个拥有自己进程和网络空间的虚拟环境,但又有别于虚拟机,因为lxc是一种操作系统层次上的资源的虚拟化。

VM

虚拟机(Virtual Machine)指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。
虚拟系统通过生成现有操作系统的全新虚拟镜像,它具有真实windows系统完全一样的功能,进入虚拟系统后,所有操作都是在这个全新的独立的虚拟系统里面进行,可以独立安装运行软件,保存数据,拥有自己的独立桌面,不会对真正的系统产生任何影响 ,而且具有能够在现有系统与虚拟镜像之间灵活切换的一类操作系统。

PaaS

PaaS是Platform-as-a-Service的缩写,意思是平台即服务。 把服务器平台作为一种服务提供的商业模式。通过网络进行程序提供的服务称之为SaaS(Software as a Service),而云计算时代相应的服务器平台或者开发环境作为服务进行提供就成为了PaaS(Platform as a Service)。
所谓PaaS实际上是指将软件研发的平台(计世资讯定义为业务基础平台)作为一种服务,以SaaS的模式提交给用户。因此,PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是,PaaS的出现可以加快SaaS的发展,尤其是加快SaaS应用的开发速度。在2007年国内外SaaS厂商先后推出自己的PaaS平台。

Go 语言

Go语言是谷歌2009发布的第二款开源编程语言。
Go语言专门针对多处理器系统应用程序的编程进行了优化,使用Go编译的程序可以媲美C或C++代码的速度,而且更加安全、支持并行进程。

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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