| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外云监控研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容和目的 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关研究工作 | 第14-30页 |
| ·云计算平台Hadoop | 第14-15页 |
| ·已有的云平台监控技术 | 第15-18页 |
| ·Hadoop日志收集系统Chukwa | 第15-16页 |
| ·分布式监控系统Ganglia | 第16页 |
| ·智能报警器Nagios | 第16-17页 |
| ·已有的云监控技术对比 | 第17-18页 |
| ·NoSQL非关系数据库 | 第18-21页 |
| ·分布式数据库HBase | 第18-19页 |
| ·分布式文档存储数据库MongoDB | 第19-20页 |
| ·K/V存储方案Cassandra | 第20-21页 |
| ·NoSQL数据库系统对比 | 第21页 |
| ·实时计算技术 | 第21-30页 |
| ·实时计算的一些基本概念 | 第22-23页 |
| ·实时计算系统介绍 | 第23-28页 |
| ·实时计算系统对比分析 | 第28-30页 |
| 第3章 云平台监控系统的整体设计与实现 | 第30-48页 |
| ·云监控系统的整体架构 | 第30-32页 |
| ·监控需求 | 第30-31页 |
| ·整体架构设计 | 第31-32页 |
| ·云平台监控系统模块划分 | 第32页 |
| ·实时数据采集模块的设计与实现 | 第32-37页 |
| ·数据采集流程 | 第33-34页 |
| ·采集模式 | 第34-35页 |
| ·监控度量的种类 | 第35-36页 |
| ·数据格式转换 | 第36-37页 |
| ·实时数据处理模块的设计与实现 | 第37-45页 |
| ·数据流的概念模型 | 第37-39页 |
| ·云监控处理核心的设计 | 第39-42页 |
| ·实时数据处理模块的实现 | 第42-45页 |
| ·监控数据聚集计算值的存储 | 第45页 |
| ·平台展示模块的设计与实现 | 第45-47页 |
| ·设计思想 | 第46页 |
| ·平台展示模块的功能实现 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 云监控系统中基于STORM的优化处理技术 | 第48-60页 |
| ·基本的数据流处理模型 | 第48-50页 |
| ·基于Storm的数据流处理策略 | 第50-54页 |
| ·数据流分组策略 | 第50-51页 |
| ·云监控中实时数据无损处理算法 | 第51-54页 |
| ·基于滑动窗口模型的数据流处理模式 | 第54-59页 |
| ·基于传统滑动窗口模型的聚集查询 | 第54-56页 |
| ·基于复合滑动窗口模型的聚集查询 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 系统性能评测 | 第60-70页 |
| ·基于Storm的优化处理技术的实验及性能分析 | 第60-65页 |
| ·基于滑动窗口模型的数据流处理模式的实验及性能分析 | 第60-64页 |
| ·保证实时数据处理策略的实验及性能分析 | 第64-65页 |
| ·云平台监控系统运行状态示例 | 第65-70页 |
| ·运行环境说明 | 第65-66页 |
| ·系统运行情况 | 第66-70页 |
| 第6章 结束语 | 第70-72页 |
| ·内容总结 | 第70-71页 |
| ·未来展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读硕士期间参加的项目 | 第78页 |