流處理技術(shù)在網(wǎng)管系統(tǒng)中的應(yīng)用
本文選題:流處理 + Spark ; 參考:《北京郵電大學(xué)》2017年碩士論文
【摘要】:計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展使人類社會(huì)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。隨著全球數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng),原先的單機(jī)處理模式已經(jīng)無(wú)法滿足海量數(shù)據(jù)的計(jì)算需求。另一方面,很多數(shù)據(jù)源,包括互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、商業(yè)操作和科學(xué)儀器等,每天都在生成海量高速的數(shù)據(jù)流。“海量”是指數(shù)據(jù)規(guī)模龐大,“高速”是指數(shù)據(jù)的到達(dá)速度快。如何對(duì)這些海量高速的數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,開(kāi)始引起人們的廣泛關(guān)注。數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)和海量高速數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)處理需求,催生了一批通用流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái),同時(shí)向它們提出了挑戰(zhàn):流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)不僅要支持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的集群擴(kuò)展,還需要提供對(duì)海量數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)處理的支持。本文在深入調(diào)研并分析流式數(shù)據(jù)處理技術(shù)和典型流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的基礎(chǔ)上,著眼于網(wǎng)管系統(tǒng)中的告警數(shù)據(jù)處理需求:當(dāng)網(wǎng)管系統(tǒng)中的被管設(shè)備發(fā)生異常時(shí),會(huì)向SNMP管理站發(fā)送告警信息。在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大、被管設(shè)備較多的情況下,管理站需要對(duì)海量高速的告警數(shù)據(jù)流進(jìn)行去重、波動(dòng)性過(guò)濾等處理,以便減少告警數(shù)量,幫助網(wǎng)絡(luò)管理員快速定位設(shè)備問(wèn)題。本文的主要工作包括:1.調(diào)研并剖析流式數(shù)據(jù)處理技術(shù)和流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái),重點(diǎn)分析了一些典型的流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。針對(duì)流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái),剖析了其架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、消息處理機(jī)制和數(shù)據(jù)處理引擎。基于前述的一般性概念和技術(shù),進(jìn)一步對(duì)Storm、S4、Spark Streaming等典型的流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)進(jìn)行深入分析。2.分析并指出網(wǎng)管系統(tǒng)中告警數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理的難點(diǎn)。在對(duì)簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)議及SNMP Trap報(bào)文格式進(jìn)行調(diào)研的基礎(chǔ)上,分析了網(wǎng)管系統(tǒng)中告警數(shù)據(jù)的處理需求,并指出傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)處理方法存在的問(wèn)題。最后,結(jié)合網(wǎng)管系統(tǒng)中的告警數(shù)據(jù)處理需求,對(duì)重復(fù)告警和閃斷告警做出詳細(xì)定義,并進(jìn)一步定義了跨時(shí)間窗的重復(fù)告警和閃斷告警。3.提出了基于Spark Streaming的重復(fù)告警過(guò)濾算法和跨時(shí)間窗的重復(fù)告警過(guò)濾算法;谇笆鲋貜(fù)告警和跨時(shí)間窗重復(fù)告警的定義,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Spark Streaming的重復(fù)告警過(guò)濾算法和跨時(shí)間窗的重復(fù)告警過(guò)濾算法。最后,在集群環(huán)境中對(duì)算法進(jìn)行了充分的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了算法的可行性,并對(duì)算法的時(shí)延和吞吐量作出評(píng)估。4.提出了基于Spark Streaming的閃斷告警過(guò)濾算法和跨時(shí)間窗的閃斷告警過(guò)濾算法;谇笆鲩W斷告警和跨時(shí)間窗閃斷告警的定義,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Spark Streaming的閃斷告警過(guò)濾算法和跨時(shí)間窗的閃斷告警過(guò)濾算法。最后,在集群環(huán)境中對(duì)算法進(jìn)行了充分的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了算法的可行性,并對(duì)算法的時(shí)延和吞吐量作出評(píng)估。5.將前述的告警過(guò)濾算法應(yīng)用到實(shí)際的網(wǎng)管系統(tǒng)中。結(jié)合具體的業(yè)務(wù)需求,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了 SNMP報(bào)文的接收與解析、數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)和頁(yè)面展示邏輯,將告警過(guò)濾算法應(yīng)用到實(shí)際的網(wǎng)管系統(tǒng)中。本文深入調(diào)研流處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀,分析通用流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)和組件,結(jié)合網(wǎng)管系統(tǒng)中告警數(shù)據(jù)流的特點(diǎn)及處理需求,提供了告警過(guò)濾的方案設(shè)計(jì)和算法實(shí)現(xiàn)。因此,本文的研究工作及成果為網(wǎng)管系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及應(yīng)用提供了新的思路,對(duì)流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)在傳統(tǒng)場(chǎng)景下的應(yīng)用有著重要的指導(dǎo)意義和參考價(jià)值。
[Abstract]:The rapid development of computer technology and network technology makes the human society enter the age of big data . With the explosion of global data volume , the original single - machine processing mode has not met the demand of mass data . On the other hand , many data sources , including Internet application , commercial operation and scientific instrument , generate massive high - speed data stream every day . This paper analyzes the processing requirement of alarm data in network management system based on the above - mentioned general concept and technology , and puts forward some challenges to the real - time processing of alarm data in network management system . Therefore , the research work and results of this paper provide a new idea for the design and application of the network management system , which has important guiding significance and reference value to the application of streaming data processing platform in the traditional scene .
【學(xué)位授予單位】:北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:TP393.07
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,本文編號(hào):1817708
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