大数据采集与预处理虚拟仿真实验
技术架构
实验教学技术架构及主要研发技术
| 指标 | 内容 | |
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| 系统架构图及简要说明 |
本平台采用CCBE(Clouds Computing Based Education)“云计算辅助教育”和CCAI(Cloud Computing Assisted Instructions) “云计算辅助教学的技术”的理念构建平台基础架构。底层使用存储技术和分布式计算计算做基础框架，使用虚拟化切分服务器资源，使用网络安全防护技术保护系统安全，使用网络加速技术提升用户网络访问效率。在应用层采用B/S架构，浏览器访问系统，采用主流的互联网技术架构以及最新缓存技术实现。核心技术环节，虚拟化架构图如下：
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| 实验教学 | 开发技术 | HTML5、其他 |
| 开发工具 | 其他 | |
| 运行环境 | 服务器CPU 24核、内存128 GB、磁盘16000 GB、显存 \ GB、GPU型号 操作系统Linux具体版本：Centos 7 数据库Mysql其他 备注说明（需要其他硬件设备或服务器数量多于1台时请说明）大数据资源服务器3台；大数据应用服务器1台；核心交换机1台；千兆交换机3台；机柜1个。 是否支持云渲染：否 |
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| 实验品质（如：单场景模型总面数、贴图分辨率、每帧渲染次数、动作反馈时间、显示刷新率、分辨率等） | （1）通过优化虚拟化技术及资源分配算法，将单台服务器的使用率提升至63%。 （2）使用数据库缓存技术、服务缓存技术，在硬件条件满足前提下，支持至少5万用户同时使用在线虚拟化服务，无卡顿异常。 （3）通过减少系统图形界面负载，Docker启动缓存等方案优化虚拟机桌面开启速度不大于2秒。 （4）批量查看服务器的磁盘容量使用情况、内存使用情况、CPU使用情况。其情况由饼状图或曲线图展示，展示的真实资源情况误差不大于0.1秒。 |
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