| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 国内外相关研究的现状 | 第11-13页 |
| 1.2 云监测实时系统的研究背景与意义 | 第13页 |
| 1.3 研究内容和目标 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第17-27页 |
| 2.1 相关计算框架对比 | 第17-20页 |
| 2.1.1 批量计算框架和流式计算框架 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Hadoop分布式计算框架 | 第18-19页 |
| 2.1.3 Spark和Samza流式计算框架 | 第19页 |
| 2.1.4 Storm流式计算框架 | 第19-20页 |
| 2.2 相关数据库介绍 | 第20-22页 |
| 2.2.1 Redis数据库 | 第20-21页 |
| 2.2.2 MySQL数据库 | 第21-22页 |
| 2.3 Amoeba简介 | 第22页 |
| 2.4 网络套接字协议 | 第22-23页 |
| 2.5 数据呈现技术简介 | 第23-24页 |
| 2.5.1 Highcharts | 第23-24页 |
| 2.5.2 HTML5简介 | 第24页 |
| 2.5.3 Node.js | 第24页 |
| 2.6 访问Web页面过程简介 | 第24-25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于Storm的云监测实时系统需求分析 | 第27-33页 |
| 3.1 云监测实时系统总体需求分析 | 第27-28页 |
| 3.2 系统功能需求分析 | 第28-30页 |
| 3.2.1 云监测平台数据处理顺序 | 第28页 |
| 3.2.2 系统管理员功能需求 | 第28-29页 |
| 3.2.3 普通用户功能需求 | 第29-30页 |
| 3.3 标识空间需求分析 | 第30-31页 |
| 3.4 实时性需求 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 高铁实时云监测系统的架构设计 | 第33-43页 |
| 4.1 系统架构设计 | 第33-34页 |
| 4.2 基于Storm的数据处理框架 | 第34-36页 |
| 4.3 数据存储策略 | 第36-41页 |
| 4.3.1 MySQL和Redis简单组合策略 | 第37-38页 |
| 4.3.2 MySQL和Redis冗余搭配组合策略 | 第38-39页 |
| 4.3.3 MySQL和Redis发布/订阅型组合策略 | 第39-41页 |
| 4.4 基于WebSocket+Highcharts的实时数据发布显示技术 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 高铁实时云监测系统的重要部分实现 | 第43-59页 |
| 5.1 标识空间详细设计 | 第43-44页 |
| 5.2 Storm数据处理模块 | 第44-46页 |
| 5.3 监测数据详细存储方案 | 第46-51页 |
| 5.3.1 数据库表的设计 | 第46-47页 |
| 5.3.2 数据库读写操作 | 第47-51页 |
| 5.4 基于Node.js的WebSocket数据推送 | 第51-52页 |
| 5.5 实时数据监测网站的研究 | 第52-56页 |
| 5.5.1 HTTP与WebSocket通信请求 | 第52-54页 |
| 5.5.2 简单的数据判别系统 | 第54-55页 |
| 5.5.3 基于Highcharts的数据呈现过程 | 第55-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-59页 |
| 第六章 数据测试与结果分析 | 第59-65页 |
| 6.1 云监测平台的搭建 | 第59-60页 |
| 6.2 系统功能测试 | 第60-62页 |
| 6.2.1 基本功能 | 第60页 |
| 6.2.2 实时数据监测功能 | 第60-61页 |
| 6.2.3 简单的数据判别系统功能测试 | 第61-62页 |
| 6.3 系统实时性分析 | 第62-64页 |
| 6.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第七章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 7.1 论文研究总结 | 第65页 |
| 7.2 论文研究中的问题与展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考目录 | 第69-73页 |
| 附录A：攻读学位期间发表论文目录 | 第73-75页 |
| 附录B：攻读学位期间参与的项目 | 第75页 |
