數據中心監(jiān)控系統(tǒng)的研究.pdf

1、近些年來，云計算產業(yè)的飛速發(fā)展使得社會信息化程度得到了進一步提高，各個行業(yè)都開始在云服務上發(fā)力，為了不斷滿足人們對信息服務方面的需求，企業(yè)數據中心的規(guī)模也開始不斷擴大，數據中心的設備數量和環(huán)境狀況也變得越來越復雜，為了保證數據中心服務的可靠性，對數據中心的各個資源進行實時監(jiān)控就顯得尤為重要，但規(guī)模的不斷擴大使得數據中心的資源種類和數量也越來越多，這使得監(jiān)控任務變得越來越復雜，傳統(tǒng)的監(jiān)控方式逐漸難以滿足現代數據中心不斷擴大的規(guī)模。

2、　　為了滿足數據中心規(guī)模不斷擴大所帶來的監(jiān)控需求，論文通過分析數據中心的資源特征和信息采集方法數設計了監(jiān)控系統(tǒng)的基本架構，主要從數據傳輸和存儲方面為監(jiān)控系統(tǒng)提供橫向擴展能力；為降低監(jiān)控任務負載和監(jiān)控數據體量，論文在數據采集方面設計了動態(tài)采集算法，通過數據采集周期自適應的方式來達到降低監(jiān)控任務負載和提高監(jiān)控靈活性的目的。
　　論文通過對數據中心監(jiān)控的相關技術和主流監(jiān)控系統(tǒng)的詳細調研，分析了現有監(jiān)控系統(tǒng)的功能特點和不足，并在此基礎上結

3、合數據中心監(jiān)控的具體需求提出了研究的兩個方面，分別是降低監(jiān)控任務負載和監(jiān)控可擴展性研究。在降低監(jiān)控任務負載方面設計了數據動態(tài)采集算法，動態(tài)采集算法能夠根據監(jiān)控數據的波動狀態(tài)來預測數據出現異常的可能性，并由此動態(tài)調整監(jiān)控數據的采集頻率；監(jiān)控可擴展性方面主要從監(jiān)控數據的傳輸和存儲方面進行研究，以分布式集群監(jiān)控系統(tǒng)Ganglia為基礎，分別采取分布式消息隊列Kafka和NoSQL數據庫MongoDB在數據傳輸和存儲方面為監(jiān)控系統(tǒng)提供橫向擴展能