Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2015, Vol. 31 Issue (11): 91-95     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2015.11.13
  应用论文 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于Drupal的KVM私有云管理系统解决方案
秦学东
深圳大学图书馆 深圳 518060
Solution for KVM Private Cloud Management System Based on Drupal
Qin Xuedong
Shenzhen University Library, Shenzhen 518060, China
全文: PDF (875 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

[目的]借鉴主流私有云管理软件, 基于Drupal实现开源虚拟化KVM虚拟机云计算化管理。[应用背景]深圳大学图书馆目前部署的KVM虚拟化应用是通过系统自带的管理工具进行管理, 不仅管理效率低, 而且数据安全性也不高。[方法]通过在Drupal平台下开发自定义模块, 并结合PHP扩展SSH2, 调用KVM管理程序Libvirt API, 构建KVM虚拟机管理系统。[结果]实现KVM虚拟机系统化管理, 可弥补主流私有云软件对服务器性能要求过高, 及无法管理现有服务器的局限性。[结论]本系统不仅实现了虚拟机的系统化管理, 而且具备管理现有环境中虚拟机的能力, 具有良好的扩展性和独立性。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
Abstract

[Objective] Based on the mainstream private cloud management software and Drupal to virtualize cloud computing KVM system.[Context] The KVM application operated by Shenzhen University at present is managed through the system own management tool, which is not only less efficient, but also low security in data.[Methods] Developing custom modules, combing with PHP-SSH2, taking KVM middleware Libvirt API, then building KVM system.[Results] The KVM system is achieved, and the limitation of high requirements for mainstream private cloud severs and inability to manage the existing servers is made up.[Conclusions] This system can achieve the systemized management, while it also has the ability to manage existing virtual machines, and has excellent expansibility and independency.

收稿日期: 2015-06-16      出版日期: 2016-04-06
:  TP393  
基金资助:

本文系深圳大学人文社会科学青年教师扶持项目“基于Drupal的KVM私有云管理系统的研究与开发”(项目编号:14QNFC51)的研究成果之一。

通讯作者: 秦学东, ORCID: 0000-0003-4847-0901, E-mail: qinxd@szu.edu.cn。     E-mail: qinxd@szu.edu.cn
引用本文:   
秦学东. 基于Drupal的KVM私有云管理系统解决方案[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(11): 91-95.
Qin Xuedong. Solution for KVM Private Cloud Management System Based on Drupal. New Technology of Library and Information Service, 2015, 31(11): 91-95.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2015.11.13      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2015/V31/I11/91

[1] 朱芳菲. 私有云与高校图书馆[J]. 科技情报开发与经济, 2011, 21(18): 14-16, 19. (Zhu Fangfei. Private Cloud and University Library[J]. Sci-Tech Information Development & Economy, 2011, 21(18): 14-16,19.)
[2] KVM [EB/OL]. [2013-10-10]. http://www.linux-kvm.org.
[3] Libvirt [EB/OL]. [2013-10-10]. http://www.libvirt.org/goals. html.
[4] 姜毅, 王伟军, 曹丽, 等. 基于开源软件的私有云计算平台构建[J]. 电信科学, 2013, 29(1): 68-75. (Jiang Yi, Wang Weijun, Cao Li, et al. Construction of Private Cloud Computing Platform Based on Open Source Software [J]. Telecommunications Science, 2013, 29(1): 68-75.)
[5] Drupal [EB/OL]. [2013-12-03]. http://baike.baidu.com/link? url=Di-bp5SWm3cw6neN-1ERn0ir1e2ZaUIAVyRktStWnQa_Y9A6k5E1FCmZdKuELbPe.
[6] SSH2 [EB/OL]. [2014-02-01]. http://php.chinaunix.net/manual/ zh/book.ssh2.php.
[7] 秦学东, 陈大庆, 崔晓松. 基于开源虚拟化的高可用服务器架构[J]. 现代图书情报技术, 2011(6): 46-50. (Qin Xuedong, Chen Daqing, Cui Xiaosong. High-availability System Architecture with Open Source Virtualization [J]. New Technology of Library and Information Service, 2011(6): 46-50.)
[8] Libvirt Internal Drivers [EB/OL]. [2013-10-10]. http://libvirt.org/ drivers.html.

[1] 陈杰,马静,李晓峰. 融合预训练模型文本特征的短文本分类方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 21-30.
[2] 李文娜,张智雄. 基于置信学习的知识库错误检测方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 1-9.
[3] 孙羽, 裘江南. 基于网络分析和文本挖掘的意见领袖影响力研究 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[4] 王勤洁, 秦春秀, 马续补, 刘怀亮, 徐存真. 基于作者偏好和异构信息网络的科技文献推荐方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(8): 54-64.
[5] 李文娜, 张智雄. 基于联合语义表示的不同知识库中的实体对齐方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 1-9.
[6] 王昊, 林克柔, 孟镇, 李心蕾. 文本表示及其特征生成对法律判决书中多类型实体识别的影响分析[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 10-25.
[7] 杨晗迅, 周德群, 马静, 罗永聪. 基于不确定性损失函数和任务层级注意力机制的多任务谣言检测研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 101-110.
[8] 徐月梅, 王子厚, 吴子歆. 一种基于CNN-BiLSTM多特征融合的股票走势预测模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 126-138.
[9] 黄名选,蒋曹清,卢守东. 基于词嵌入与扩展词交集的查询扩展*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 115-125.
[10] 王晰巍,贾若男,韦雅楠,张柳. 多维度社交网络舆情用户群体聚类分析方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 25-35.
[11] 阮小芸,廖健斌,李祥,杨阳,李岱峰. 基于人才知识图谱推理的强化学习可解释推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 36-50.
[12] 刘彤,刘琛,倪维健. 多层次数据增强的半监督中文情感分析方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 51-58.
[13] 陈文杰,文奕,杨宁. 基于节点向量表示的模糊重叠社区划分算法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 41-50.
[14] 张国标,李洁. 融合多模态内容语义一致性的社交媒体虚假新闻检测*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 21-29.
[15] 闫强,张笑妍,周思敏. 基于义原相似度的关键词抽取方法 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 80-89.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn