本文選題：云監(jiān)控系統(tǒng) + 推拉混合模式�。� 參考：《北京郵電大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：云計算的快速發(fā)展?jié)M足了大規(guī)模計算、海量數(shù)據(jù)存儲的要求。對于云平臺來說資源繁多、情況復(fù)雜,有必要利用監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)測整個平臺運(yùn)行狀況、資源使用情況。為了實現(xiàn)云計算資源的高效利用,彈性伸縮服務(wù)也成為不可或缺的一部分。良好的監(jiān)控系統(tǒng)可以方便用戶對云資源的合理調(diào)度,也為發(fā)現(xiàn)故障原因提供數(shù)據(jù)支持。本文針對目前云市場已經(jīng)實現(xiàn)的監(jiān)控系統(tǒng)不足之處進(jìn)行了研究,設(shè)計了 WEB界面、兩級數(shù)據(jù)庫存儲、及時報警多位一體的高內(nèi)聚、低耦合的架構(gòu)。在提高監(jiān)控系統(tǒng)效率方面,本文從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、傳送出發(fā)分別提出利用/proc文件系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、利用推拉混合模式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。在提高監(jiān)控系統(tǒng)可靠方面,本文設(shè)計和實現(xiàn)了故障監(jiān)測、日志分析、通知報警組成的故障處理子系統(tǒng),并引用一主多從的高可用數(shù)據(jù)存儲模型進(jìn)行數(shù)據(jù)持久化保障。當(dāng)前云市場的彈性伸縮服務(wù)在進(jìn)行資源再分配的時候大都需要強(qiáng)制暫停用戶的應(yīng)用任務(wù),給用戶帶來比較差的體驗感。針對上述問題,本文提出基于負(fù)載預(yù)測的動態(tài)彈性伸縮模型,在不影響用戶使用的情況下提高了資源利用率、降低了云平臺的資源投入成本。這個模型分為兩部分,第一部分是負(fù)載預(yù)測,根據(jù)負(fù)載歷史數(shù)據(jù)的相似性和周期性,運(yùn)用線性回歸和負(fù)載數(shù)字串匹配兩種性能互補(bǔ)的算法預(yù)測下一時刻負(fù)載需求量;第二部分是彈性伸縮,在滿足資源伸縮需求的前提,利用整數(shù)規(guī)劃的算法求解出成本最小的水平伸縮量和垂直伸縮量,并進(jìn)行相應(yīng)的資源擴(kuò)展和釋放。為了驗證監(jiān)控系統(tǒng)的高效性、可靠性,本文對設(shè)計方案進(jìn)行了實現(xiàn)和應(yīng)用,對推拉混合模式進(jìn)行了實驗和分析。為了證明基于負(fù)載預(yù)測彈性伸縮模型的優(yōu)越性,本文做了相應(yīng)的對比實驗,表明本文負(fù)載預(yù)測的平均誤差為8%,比自回歸滑動平均模型指數(shù)平滑模型都低,本文伸縮方法比水平伸縮方法節(jié)省成本5.88%,降低了資源使用成本。
[Abstract]:The rapid development of cloud computing meets the requirements of large-scale computing and massive data storage. For the cloud platform, there are many resources and complex situations, so it is necessary to monitor the whole platform running condition and resource usage by using the monitoring system. In order to achieve the efficient use of cloud computing resources, flexible expansion services have become an indispensable part. A good monitoring system can facilitate users to reasonably schedule cloud resources and provide data support for fault detection. In this paper, the shortcomings of the monitoring system which has been realized in the cloud market have been studied, and a Web interface, two-level database storage, high cohesion and low coupling architecture with timely warning and multi-bit integration have been designed. In order to improve the efficiency of the monitoring system, this paper proposes to collect the data by using the Proc file system and to transmit the data using the push-pull mixed mode from the point of view of the data generation and transmission. In order to improve the reliability of the monitoring system, this paper designs and implements a fault processing subsystem composed of fault monitoring, log analysis, notification and alarm, and uses a high availability data storage model of master, multi-slave to ensure data persistence. At present, the flexible expansion service in cloud market needs to force users to suspend their application tasks when redistributing resources, which brings users a relatively poor sense of experience. To solve the above problems, a dynamic elastic expansion model based on load prediction is proposed in this paper, which improves the resource utilization and reduces the cost of resource input of cloud platform without affecting the user's use. The model is divided into two parts. The first part is load forecasting. According to the similarity and periodicity of load historical data, two complementary algorithms of linear regression and load digital string matching are used to predict the load demand at the next moment. The second part is elastic expansion. In order to meet the requirement of resource expansion, we use integer programming algorithm to solve the minimum cost of horizontal expansion and vertical expansion, and carry out the corresponding resource expansion and release. In order to verify the high efficiency and reliability of the monitoring system, the design scheme is implemented and applied, and the push-pull mixed mode is tested and analyzed. In order to prove the superiority of elastic expansion model based on load prediction, a comparative experiment is made in this paper, which shows that the average error of load prediction in this paper is 8, which is lower than the exponential smoothing model of autoregressive sliding average model. In this paper, the expansion method than horizontal expansion method cost savings 5.88, reducing the cost of the use of resources.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2107046