[发明专利]一种基于云存储的BLOG系统运行方法有效
申请号: | 201210048934.3 | 申请日: | 2012-02-28 |
公开(公告)号: | CN102638566A | 公开(公告)日: | 2012-08-15 |
发明(设计)人: | 江铭炎;梁景雯 | 申请(专利权)人: | 山东大学 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08;G06F17/30 |
代理公司: | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人: | 许德山 |
地址: | 250100 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 存储 blog 系统 运行 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种基于云存储的BLOG系统运行方法,属于云计算技术领域。
背景技术
随着时代的发展,博客这种网络应用技术已经进入了千家万户。随着博客系统的日益复杂化,以及使用用户的逐渐增加,传统的集中式存储方法已经难以满足其发展的需求,文件存储的架构性改变也就成为了一种时代的趋势。如何能够对博客用户的日志、人档案等资料进行及时、有效、安全的存储和管理,如何能够在保证服务器稳定性的同时能够在有限度额硬件资源上实现存储的最大化就成为了目前各大企业需要解决的关键性问题。而布式文件存储以及服务器的虚拟化技术的出现则恰恰能够解决上述的种种问题。
传统的博客系统的存储一般都是集中共享式存储,即,所有资源以一种直接写入的方式存储到同一台服务器上,造成了硬件资源的浪费,并且不能保证博客系统数据资源的安全性和可靠性。这种存储方式同样对博客系统的运算速度、数据的传输速度以及服务器内数据的备份能力都有着极为不利的影响,并且加大了企业的运营和管理的成本。
本发明可以通过云存储技术的使用实现对博客系统数据资源低成本高效率高安全性的存储,与传统的博客系统存储体系有着结构性的差异。云存储技术能够把博客系统的存储空间部署到大量不同型号不同规模的硬件存储设备上,并进行统一的管理和配置。通过云存储架构中的大型服务器集群、分布式文件系统等联合起来的协同工作,向用户提供存储服务和访问服务的接口或软件。云存储技术的使用极大的提高了博客系统的存储效率、存储空间的可扩展性、以及存储数据资源的安全性。如专利号为200620167567.9,名称为《基于虚拟专用网和分布式存储方式的分布式电子邮件系统》,虽然采用了分布式文件存储的算法,但是却没有实现服务器的虚拟化,所以依然无法解决服务器集群的负载均衡、数据资源的自动备份等功能。
博客系统的数据存储量一般都是极为庞大的,传统的存储方式已经很难再满足如此庞大的数据的存储,然而云存储技术却可以对这种大批量的数据进行分布式运算,实现了数据的高效存储并且保证了数据资源在服务器存储空间内的安全性。
发明内容
针对传统的博客系统存储技术的不足,本发明提出了一种基于云存储的BLOG(博客)系统运行方法。
本发明的技术方案如下:
一种基于云存储的BLOG(博客)系统运行方法,主要由以下系统来实现,该系统包括博客系统和云存储系统,云存储系统主要由分布式文件系统以及虚拟化服务器集群组成,其中分布式文件系统采用HADOOP,虚拟化服务器集群采用了VMWare WorkStation企业型虚拟化软件,HADOOP系统主要包括底层HDFS架构、上层MapReduce算法以及Client客户端HADOOP系统接收来自Client客户端的请求,通过HDFS(HADOOP的分布式文件系统模块)的NameNode节点(分布式文件系统的控制模块)响应请求,并把具体操作任务分配到其下属的DateNode节点(分布式文件系统的存储模块)上,经过DataNode节点上MapReduce函数的运算,得到最终结果,并把结果返回到Client上,该运行方法步骤如下:
a.在服务器端安装VMWare WorkStation,完成多个虚拟机的创建以及Linux操作系统的安装,并实现虚拟机集群的搭建;
b.将HADOOP部署到该服务器集群上,选择一个虚拟机作为Client,一个作为NameNode节点,其余的作为DataNode节点,并在每一个节点上配置好MapReduce函数;
c.在HADOOP的Client上部署LAMP(Linux+Apache+MySQL+PHP)架构,并将博客系统的源文件及数据库文件分别放到LAMP的Apache和MySQL中,分别转入步骤d、步骤e和步骤f;
d.用户登陆博客系统,上传文件,HADOOP通过Client接收到用户的请求,并执行写入文件的操作,将文件通过NameNode节点分配部署到下属的DataNode节点上,通过MapReduce函数实现文件的分布式存储,转入步骤g;
e.用户下载文章图片,HADOOP通过Client接收到用户的请求,执行读取操作,通过NameNode节点的管理,从DataNode节点上读取数据资源,并通过MapReduce函数实现数据的整合,并将整合好的数据输出到Client端,传送给用户,转入步骤g;
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