本文關(guān)鍵詞：云平臺(tái)監(jiān)控系統(tǒng)的研究和實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算 分布式監(jiān)控 時(shí)間序列 預(yù)測(cè)

【摘要】：近年來(lái),云計(jì)算的熱潮席卷全球各地。國(guó)內(nèi)也迎來(lái)了云計(jì)算發(fā)展的高峰期,逐步融入企業(yè)領(lǐng)域。云計(jì)算的難點(diǎn)在于“運(yùn)維”,而監(jiān)控系統(tǒng)是運(yùn)維環(huán)節(jié)中非常重要的一部分。監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)于提高云平臺(tái)的穩(wěn)定性,提高服務(wù)質(zhì)量,降低云平臺(tái)的運(yùn)維成本發(fā)揮著非常關(guān)鍵的作用。因此,研究和實(shí)現(xiàn)云平臺(tái)監(jiān)控系統(tǒng)具有重要意義。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外有很多開(kāi)源的監(jiān)控產(chǎn)品,比如zabbix、cacti、collected等,但是它們都存在不同方面的缺點(diǎn)：沒(méi)有提供預(yù)警機(jī)制,系統(tǒng)安全性和穩(wěn)定性較差；不支持分布式,水平擴(kuò)展性較差；當(dāng)機(jī)器和監(jiān)控項(xiàng)增多時(shí),性能急劇下降；監(jiān)控項(xiàng)比較單一,不支持某些特定服務(wù)和應(yīng)用的監(jiān)控等。本文在研究當(dāng)前多個(gè)系統(tǒng)監(jiān)控解決方案的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套更加通用的、高可用的、具有預(yù)警機(jī)制的分布式監(jiān)控系統(tǒng)。主要工作有：基于時(shí)間序列規(guī)則的實(shí)值預(yù)測(cè)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了流量高峰預(yù)警機(jī)制；優(yōu)化并實(shí)現(xiàn)了推、拉結(jié)合的數(shù)據(jù)采集模型;基本監(jiān)控指標(biāo)自動(dòng)采集,免配置；基于一致性哈希算法,實(shí)現(xiàn)了負(fù)載均衡機(jī)制；制定了規(guī)范的數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn),支持插件擴(kuò)展,可以監(jiān)控大多數(shù)應(yīng)用和服務(wù)：監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采用“雙寫”策略,使數(shù)據(jù)高可用。最后,本文通過(guò)Mysql監(jiān)控實(shí)例,驗(yàn)證監(jiān)控系統(tǒng)的基本功能。經(jīng)過(guò)性能測(cè)試,本監(jiān)控系統(tǒng)在高并發(fā)環(huán)境下仍然具有不錯(cuò)的性能表現(xiàn)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),證明了基于時(shí)間序列規(guī)則的實(shí)值預(yù)測(cè)技術(shù)在流量預(yù)測(cè)上的可行性。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 分布式監(jiān)控 時(shí)間序列 預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP277
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 第1章 緒論12-15
• 1.1 研究背景和意義12-13
• 1.2 本文工作和主要貢獻(xiàn)13-14
• 1.3 本文組織14
• 1.4 本章小結(jié)14-15
• 第2章 相關(guān)工作15-29
• 2.1 數(shù)據(jù)采集技術(shù)15-18
• 2.1.1 pull模型和push模型15-17
• 2.1.2 P&P模型17-18
• 2.2 一致性哈希算法18-24
• 2.2.1 介紹18-19
• 2.2.2 線性哈希算法的缺點(diǎn)19-21
• 2.2.3 一致性哈希的原理21-24
• 2.3 基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)技術(shù)24-25
• 2.3.1 基于時(shí)間序列當(dāng)前值的預(yù)測(cè)24
• 2.3.2 基于時(shí)間序列可伸縮規(guī)則的預(yù)測(cè)24-25
• 2.3.3 基于時(shí)間序列符號(hào)流的預(yù)測(cè)25
• 2.4 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)25-28
• 2.4.1 RRD介紹25-26
• 2.4.2 RRDtool管理監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)26-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第3章 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)29-36
• 3.1 系統(tǒng)架構(gòu)29-32
• 3.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)29-30
• 3.1.2 數(shù)據(jù)模型30-32
• 3.2 核心問(wèn)題32-33
• 3.3 解決方案33-35
• 3.3.1 數(shù)據(jù)采集33-34
• 3.3.2 流量預(yù)警34
• 3.3.3 監(jiān)控系統(tǒng)高可用和數(shù)據(jù)容災(zāi)備份34
• 3.3.4 彈性擴(kuò)容34-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第4章 監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)36-59
• 4.1 數(shù)據(jù)采集模塊的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)36-42
• 4.1.1 自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整采集間隔的P&P-push算法36-39
• 4.1.2 監(jiān)控指標(biāo)分類39
• 4.1.3 插件擴(kuò)展機(jī)制39-40
• 4.1.4 需要?dú)v史點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集40-42
• 4.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)模塊的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)42-47
• 4.2.1 數(shù)據(jù)合法性校驗(yàn)42-43
• 4.2.2 內(nèi)存隊(duì)列緩沖監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)43-44
• 4.2.3 高可用和容災(zāi)備份44-45
• 4.2.4 擴(kuò)容方案設(shè)計(jì)45-46
• 4.2.5 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)46-47
• 4.3 報(bào)警模塊的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)47-53
• 4.3.1 報(bào)警模塊的整體設(shè)計(jì)47-49
• 4.3.2 同步報(bào)警策略49-51
• 4.3.3 歷史數(shù)據(jù)點(diǎn)的存儲(chǔ)51
• 4.3.4 高效的報(bào)警邏輯判斷51-53
• 4.4 基于時(shí)間序列規(guī)則的流量預(yù)警53-57
• 4.4.1 預(yù)測(cè)模型54
• 4.4.2 數(shù)據(jù)表示和數(shù)據(jù)預(yù)處理54-56
• 4.4.3 流量模體發(fā)現(xiàn)56-57
• 4.4.4 構(gòu)造流量預(yù)測(cè)規(guī)則57
• 4.5 本章小結(jié)57-59
• 第5章 系統(tǒng)集成和測(cè)試59-69
• 5.1 Mysql監(jiān)控實(shí)例59-61
• 5.2 流量預(yù)測(cè)仿真實(shí)驗(yàn)61-65
• 5.3 系統(tǒng)性能測(cè)試65-68
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境65-66
• 5.3.2 數(shù)據(jù)查詢性能測(cè)試66-68
• 5.4 本章小結(jié)68-69
• 第6章 總結(jié)和展望69-70
• 6.1 本文主要工作和貢獻(xiàn)69
• 6.2 未來(lái)研究工作展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-73
• 致謝73

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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7 記者 陳巖　王皓;哈爾濱聯(lián)通建設(shè)泊車監(jiān)控系統(tǒng)[N];人民郵電;2010年

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