基于MongoDB与REST的通航云数据中心的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本课题研究内容及创新 | 第14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 云数据中心相关技术研究 | 第16-32页 |
| 2.1 云计算技术 | 第16-18页 |
| 2.1.1 云计算架构 | 第16-17页 |
| 2.1.2 云计算核心服务 | 第17-18页 |
| 2.2 MongoDB数据库 | 第18-23页 |
| 2.2.1 MongoDB数据模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 MongoDB复制集机制 | 第19-21页 |
| 2.2.3 MongoDB分片集群架构 | 第21-23页 |
| 2.3 REST服务 | 第23-28页 |
| 2.3.1 REST基本概念 | 第23-24页 |
| 2.3.2 REST基本组成元素 | 第24-26页 |
| 2.3.3 REST与传统RPC比较 | 第26-28页 |
| 2.4 MapReduce编程模型 | 第28-31页 |
| 2.4.1 MapReduce编程模型介绍 | 第28-29页 |
| 2.4.2 MapReduce实现原理 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 云数据中心系统分析 | 第32-38页 |
| 3.1 需求分析 | 第32-35页 |
| 3.1.1 功能分析 | 第32-33页 |
| 3.1.2 数据分类 | 第33-35页 |
| 3.2 关键问题 | 第35-36页 |
| 3.2.1 应对大数据的挑战 | 第35页 |
| 3.2.2 设置良好对外接 | 第35-36页 |
| 3.2.3 大数据分析处理 | 第36页 |
| 3.2.4 有效保障数据安全 | 第36页 |
| 3.3 性能需求 | 第36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 云数据中心系统设计 | 第38-60页 |
| 4.1 系统的总体设计 | 第38-41页 |
| 4.1.1 系统架构设计 | 第38-39页 |
| 4.1.2 各层功能设计 | 第39-41页 |
| 4.2 系统业务流程设计 | 第41-44页 |
| 4.2.1 态势数据更新 | 第41-42页 |
| 4.2.2 飞行计划增改 | 第42-43页 |
| 4.2.3 地理位置纠偏 | 第43-44页 |
| 4.3 系统组件详细设计 | 第44-58页 |
| 4.3.1 云数据中心数据存储设计 | 第45-50页 |
| 4.3.2 云数据中心对外访问接.设计 | 第50-55页 |
| 4.3.3 云数据中心机器学习平台设计 | 第55-56页 |
| 4.3.4 云数据中心内部数据交换设计 | 第56-57页 |
| 4.3.5 云数据中心数据分发服务设计 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 云数据中心系统实现及测试 | 第60-70页 |
| 5.1 MongoDB分片集群搭建 | 第60-65页 |
| 5.1.1 集群部署简介 | 第60-61页 |
| 5.1.2 集群部署及测试 | 第61-65页 |
| 5.2 机器学习平台搭建 | 第65-67页 |
| 5.2.1 集群部署简介 | 第65页 |
| 5.2.2 机器学习平台搭建及测试 | 第65-67页 |
| 5.3 其它组件实现及测试 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
