基于Zenoss的云平台监控系统研究与实现

研究了Cloud Stack云计算管理平台的系统架构以及监控情况,通过建立分布式云平台监控系统,实现了对云平台进行有效监控的想法。详细分析了构建云平台监控系统的问题与阻碍,通过分层化分布式的部署方式解决了云平台二层网络隔离方式的限制,通过动态调整监控节点的方式实现了基于Zenoss云平台监控自动化管理,并结合实际论述了分布式监控系统对大数据量的良好支持。     

云计算集群服务器系统监控方法的研究

随着云计算技术越来越多地应用到信息产业的各个领域,云计算环境下集群服务器系统的监控与管理的需求越来越大。云计算下的集群服务器系统主要是通过一系列基于分布式架构的服务器集群组成,其下的服务器数量可能多达上万台。要管理好数量如此大的云计算集群服务器系统,保证其高性能运行,必然需要一套有效的云计算集群监控系统对其进行监测与调控。但是,传统的集群监测系统存在一些不足与弊端。本文对于云计算集群系统的高性能监测调度方案进行了研究,从云监控系统的架构、数据采集、负载均衡调度方面进行了探讨,构建了一个保证云计算集群系统高性能运营的云系统方案。     

多云平台监控系统的设计与实现

近年来,随着云计算的兴起和逐步发展,云平台已成为各类企业和机构提供服务的主要方式,为保证云平台高效稳定运行,需要对云平台进行实时监控。针对以上需求,基于开源监控工具Ganglia和Ceilometer,设计并实现了一个多云平台监控系统,提供云平台、物理机和虚拟机中内存、CPU和硬盘等资源使用情况的监控能力,同时,通过物理资源管理、监控策略管理、日志管理和用户管理等功能,提升监控系统的可扩展水平和用户友好程度。最终,实现对多云平台全方位可视化的管理和控制。     

SHMA:一种云平台的监控框架

由于云平台架构的复杂性和工作负载的不可预测性,云监控对保证云平台的高可用性有重要意义,云平台上资源的动态性、多样性以及资源规模巨大给云平台监控带来了一定的困难。研究并提出一种面向云平台的可扩展多层次监控框架SHMA,SHMA采用微服务架构构建监控系统中可扩展的各个相互独立的服务组件,实现对云平台不同层次的应用服务、中间件和基础设施资源的监控。通过对部署并运行在CloudStack基础设施云平台上的某综合减灾空间信息服务应用系统进行案例分析,验证了该监控框架的有效性。     

云资源经济学管理架构中组合成本模型研究

云计算是一种新兴的商业计算模式,具有经济学特性。本文在介绍云资源经济学管理架构的基础上,针对特定领域团体使用云计算时成本估算的需求,提出成本估算和监控组合模型,并设计出支持成本估算实时监控的服务。组合成本模型有实际应用意义,有助于帮助研究团体更有效地、低成本地使用云资源,成本估算和监控服务最终可以与云资源管理和执行服务结合支持资源调度,最大限度满足消费方需求。     

云数据中心分布式监控架构研究与平台设计

对云数据中心大规模资源监控的架构进行研究,并在监控平台中实现了研究的成果。提出一种多线程、分布式监控架构,支持云数据中心在规模增加时,监控平台的水平扩展。设计一种可扩展的适配器框架,实现监控协议或自定义监控接口的动态扩展。设计一种主/被动轮询检测模型,在监控主机工作负载和监控数据准确可靠之间形成平衡。在系统实现中设计了平台总体架构,并重点对监控数据采集处理层进行详细设计和实现。实际应用表明分布式监控架构具有良好的扩展性和适应性,能满足大规模云数据中心资源监控的要求。     

数据处理中心云服务综合架构的研究与应用

分析云计算研究和应用的现状,阐述了综合型项目中基于云服务架构建设数据处理中心的典型模式,采用了理论分析和实践设计的方法,重点研究并提出了数据处理中心的云服务综合架构,包括云计算平台、资源管理、架构管理、计算资源部署和云存储数据仓库,在建设成本、移植风险和业务性能方面分析了云架构的基础优势,并展望了云架构发展前景。     

基于云控制系统的监控系统设计与实现

基于云计算的控制系统(简称云控制系统)由以云节点形式存在的控制器、传感器和执行器组成,各节点之间通过网络交换数据.针对云控制系统中云节点分布式运行和矩阵类型数据被广泛使用使系统运行状态难以观测的问题,设计并实现了一种云监控系统.该系统采用客户端/服务器架构,使用重构技术将性能稳定、功能丰富的控件以API的形式集成在系统中,满足了自定义监控界面的需求,提高了系统的可靠性.基于TCP/IP协议实现同云节点的双向通信,在获得云节点数据的同时支持数据在线调整,以达到连续监控的目的.通过设置线程池,以异步通信的方式实时获取并显示云节点的数据,达到监控与云节点数据同步.针对云计算中被广泛使用的矩阵类型数据,提供全元素的监控支持.最后,以直流电机系统为被控对象,基于阿里云平台的动态仿真和本地云平台的实际实验,验证了所提出云监控系统的可行性和实用性,促进和完善控制系统与云计算结合在实际中的应用.     

基于私有云平台的云主机资源监控方案

针对传统网格计算中的监控工具已无法满足云计算平台中虚拟资源监控的问题,本文基于OpenStack云平台设计并实现一套完整的私有云平台中云主机资源监控方案.实验表明该方案可以有效地进行虚拟资源的监控,满足企业私有云中对虚拟资源的监控需求,且系统方案具有良好的可扩展性.     

基于云计算的智能资源中心设计研究

本文在深入探讨中职教育资源建设的现状和云计算技术的基础上,重点研究了优化资源建设,云计算资源中心智能代理和云计算认知管理技术对学生学习过程的监控、指导作用,搭建了云计算资源中心体系架构,扩展认知模型在职教的应用研究领域,为深入开展云服务相关研究做了些有益的尝试。     

云计算服务持续监管研究

云计算环境的复杂性和动态性,难以及时掌握云计算服务安全运行状态、评估云计算服务风险。为确保云计算服务的安全能力持续符合国家相关标准要求,对云计算服务持续监管相关内容进行了研究,定义了云服务商、客户和持续监管方角色,明确各角色的监管责任、评估指标体系以及接口规范,确保政府部门、重点行业客户稳定且安全地使用云计算服务。     

基于资源监控统计的云计算主动调度方法

现有的云计算资源调度策略没有考虑资源池的总体资源需求,造成了资源的损耗,影响虚拟机的正常运行．提出了一种基于资源监控统计的云计算主动调度方法,充分考虑资源池的总体资源需求情况,引入监控数据采集模块和监控数据分析模块,同时加入监控数据库作为系统的基础,定制一套适用于资源调度的虚拟机监控数据统计和分析的方法,使得基于监控统计数据的虚拟机调度方法可以轻松实现．     

云计算与质量技术监督信息化

云计算改变了传统的计算资源的应用模式。分析了质量技术监督信息化存在的问题,简要介绍了云计算的概念和应用,提出了质量技术监督信息化中应用云计算技术的软件服务和云存储服务模型,探讨云计算在应用中面临的问题。     

Eucalyptus 开源框架下云平台的构建与性能分析

基于Eucalyptus开源框架的云计算平台能够为用户提供硬件资源按需分配的服务。对云平台系统架构、网络及资源管理的解决方案进行了论述,并构筑了相应的云服务环境。通过对云环境下虚拟机实例与普通PC机在CPU、Memory、Disk I/O等性能的比较,验证了所构建云计算平台的可用性和可扩展性。     

基于迁移技术的云资源动态调度策略研究

现有云资源管理平台存在着瞬时资源利用率峰值易引发迁移、动态负载效果不佳等问题。依据云资源动态调度模型,提出了有效的基于迁移技术的虚拟机动态调度算法。算法将物理节点负载与虚拟机迁移损耗评估、多次触发控制、目标节点定位三者有机结合,实现云计算数据中心高效的动态负载均衡。实验结果表明,该算法优于CloudSim的DVFS调度策略,在保证应用服务水平的同时能减少虚拟机迁移次数和物理机启用数量。     

企业云服务体系结构设计框架

云计算应用和企业私有云建设不是简单的虚拟化和传统意义上的主机托管.为了着力提升企业信息资源的重用性、敏捷性和快速服务响应水平,以国防部体系结构框架DoDAF V2.0的服务视图模型为主体,提出一个基于面向服务体系结构（SOA）的企业云服务体系结构设计框架.通过服务视图模型间约束关系的研究和融合云计算模式的面向服务体系解析,建立相应的企业云服务体系结构设计规范和企业云计算应用实施环境.最后,提出了一个基于松耦合SOA的云应用解决方案,从而支持企业云服务体系结构设计和云计算应用技术实施.     

云计算环境安全综述

伴随云计算技术的飞速发展,其所面临的安全问题日益凸显,在工业界和学术界引起了广泛的关注.传统的云基础架构中存在较高安全风险,攻击者对虚拟机的非法入侵破坏了云服务或资源的可用性,不可信的云存储环境增大了用户共享、检索私有数据的难度,各类外包计算和云应用需求带来了隐私泄露的风险.该文从云计算环境下安全与隐私保护技术的角度出发,通过介绍云虚拟化安全、云数据安全以及云应用安全的相关研究进展,分析并对比典型方案的特点、适用范围及其在安全防御和隐私保护方面的不同效用,讨论已有工作的局限性,进而指出未来发展趋势和后续研究方向.     

基于服务器集群的云监控系统设计与实现

为了应对数据延时和IT资源分散状况,越来越多的公司正将服务器和应用程序从远程分支机构撤回到数据中心集中管理,这就使得数据中心的IT资源越来越多,数据中心越来越趋于大型化,管理对象不仅包括传统的小型机、服务器、数据库和各种应用,还包括更多的存储设备、刀片服务器、虚拟机、云计算等,传统的网络管理和监控面临巨大挑战。本文阐述在复杂的网络环境下如何对服务器集群进行全面的监控和高效的管理,重点对数据中心的大规模多类型服务器监控告警技术进行研究。云监控管理系统主要包括高效的数据采集和海量数据处理两大部分,可实现对1000～10000台服务器的有效管理和全面监控,目前已实现对Windows、Linux、Unix、IBM、Solaris类型主机和mySQL、SQLserver、Oracle、A-pache、Tomcat、IIS、网站监测等应用的监控。     

面向长作业环境中的云调度策略

随着云计算的普及,大量的数据处理选择云服务来完成。现有算法较少考虑异构型系统中虚拟机计算能力的不同,导致某些任务等待时间过长。提出了虚拟机负载大小实时调整的算法。对云计算中资源虚拟化特征,给出一种评估虚拟机计算能力的方法。根据虚拟机能力和运行过程中的状态变化,自适应进行任务量大小调整,满足实时要求。通过任务调度,协调任务完成时间,保持各虚拟机负载的动态均衡,缩短长作业的总执行时间,提高了系统的吞吐量和整体服务能力,提升了效益。实验结果表明,本文算法能自适应地调整任务量大小,进行调度,以维持虚拟机负载均衡。     

基于清华云监控平台的云迁移性能

当云计算技术兴起后,很多企业已经或计划将业务和应用迁移到云上,而这面临着应用性能可能降低,关键业务和应用安全性受到威胁等问题,因此是否云迁移还是部署到独立服务器上,是一个需要深入研究的问题.以清华云平台为基础,搭建了基于Nagios的清华云监控平台,先对清华云平台和架构进行介绍,再对Nagios和清华云监控平台架构进行了论述,在云迁移性能评估中,以Ubuntu和Windows为操作系统平台,以CPU负载和内存使用为评估指标,分别在云服务器和独立服务器上运行CPU运算类和服务器负载类两类应用,最后对实验结果进行了分析和比较.实验表明,部分应用在独立服务器上性能更好,并不适合云迁移.