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基于云計算的網(wǎng)絡(luò )監控系統研究論文

時(shí)間:2021-04-14 11:27:34 論文 我要投稿

基于云計算的網(wǎng)絡(luò )監控系統研究論文

  摘 要:云計算環(huán)境下文件系統監測技術(shù)是存儲領(lǐng)域的一項重要技術(shù),對系統進(jìn)行預測分析也應用得越來(lái)越廣泛。本文針對基于RPC的云計算文件系統平臺,著(zhù)重研究了云計算文件系統個(gè)性信息(服務(wù)端命令處理速率)的監測以及預測分析技術(shù)。

基于云計算的網(wǎng)絡(luò )監控系統研究論文

  關(guān)鍵詞:云計算系統;個(gè)性網(wǎng)絡(luò )監測;預測分析

  1.背景介紹

  隨著(zhù)云計算系統的深入研究,基于對象的云計算存儲系統的日益完善,帶來(lái)以下兩個(gè)問(wèn)題:一是現有的云計算監測軟件只能滿(mǎn)足對硬件信息(節點(diǎn)網(wǎng)絡(luò )輸入/輸出,CPU信息,內存信息)的監測,無(wú)法滿(mǎn)足使用者對云計算文件系統的軟件個(gè)性信息(如服務(wù)端命令處理速率)的監測需求;二是沒(méi)有建立數學(xué)模型,描述云計算系統服務(wù)端軟硬件信息的相關(guān)性,從而進(jìn)行一定的預測與分析工作。

  針對上述問(wèn)題,通過(guò)對云計算系統監測技術(shù)的研究,以及對預測方法的學(xué)習和調研,本文提出了一種基于遠程過(guò)程調用協(xié)議(Remote Procedure Call Protocol,RPC)的個(gè)性監測技術(shù)與預測分析技術(shù)相結合的監測系統。

  2. 個(gè)性監測技術(shù)

  2.1服務(wù)端個(gè)性監測的實(shí)現框架

  基于RPC的云計算系統分為服務(wù)器端和監控端兩部分。個(gè)性監測模塊插入在元數據服務(wù)端代碼中,然后通過(guò)監控端的設計將提取的信息發(fā)送到WEB端進(jìn)行分組顯示。系統的模塊劃分如圖2.1所示。

  圖2.1 系統模塊劃分圖

  本系統主要是基于RPC的云計算系統仿真平臺,實(shí)現對云計算系統服務(wù)端對來(lái)自不同客戶(hù)端命令處理速率的統計和計算。

  2.2服務(wù)端個(gè)性信息的獲取與管理

  個(gè)性監測技術(shù)的應用使得系統監測得到更微觀(guān)的監測。為此,在系統中加入了個(gè)性監測功能模塊,首先需要從服務(wù)端代碼中設置監測點(diǎn),將每個(gè)客戶(hù)端請求的命令都記錄在一個(gè)哈希表中,并對此表進(jìn)行定期更新和刪除,并能將表中數據定時(shí)刷到指定文件中。

  個(gè)性監測功能模塊上層與個(gè)性監測機制模塊交互,負責給個(gè)性監測機制模塊提供監測信息;下層與服務(wù)端軟件模塊交互,負責將服務(wù)端接受到的命令及時(shí)刻點(diǎn)存入到哈希表中,并及時(shí)刷到磁盤(pán)文件中。

  圖2.2 個(gè)性監測功能模塊

  2.3個(gè)性監測信息處理模塊

  個(gè)性監測信息處理模塊的主要功能為將本地個(gè)性監測文件信息傳送到監測管理服務(wù)器中,并按照指定格式顯示在WEB頁(yè)面上。如圖2.3所示,個(gè)性監測信息處理模塊主要包括個(gè)性監測的環(huán)境配置和個(gè)性監測腳本實(shí)現模塊兩個(gè)方面。

  圖2.3 個(gè)性監測信息處理模塊設計圖

  3.預測分析技術(shù)

  預測分析技術(shù)一直是國內外長(cháng)期探討研究的重點(diǎn)課題,它廣泛應用于各個(gè)學(xué)科之中,如地質(zhì)勘測、計算機性能、生物醫學(xué)等重要領(lǐng)域。因此,對云計算系統的.監測數據進(jìn)行預測分析是一個(gè)重要的課題方向。

  通過(guò)對云計算系統監測的研究可知,服務(wù)端節點(diǎn)有兩類(lèi)監測信息,一是可以通過(guò)云計算監測軟件獲取的硬件信息,二是可以通過(guò)上述個(gè)性監測方法獲取的軟件信息。利用現有的硬件信息和軟件信息建立一個(gè)數學(xué)模型,這個(gè)模型可以預測在某種硬件環(huán)境下,系統可以達到的吞吐率,同時(shí),通過(guò)對系統吞吐率的性能要求,可以人為設定一組硬件環(huán)境,來(lái)滿(mǎn)足既定的性能要求。

  3.1預測模型

  通過(guò)對云計算系統的監測可知,每個(gè)節點(diǎn)的硬件信息都是時(shí)間序列型的數據,因此可以選擇回歸預測模型作為分析模型;又由于預測對象為元數據服務(wù)器的命令處理速率,此速率與多項因素相關(guān),因此需要建立一個(gè)單因變量-多自變量的預測模型 何麗萍,劉立程.改進(jìn)的基于Ganglia的網(wǎng)格監測系統.

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