云计算环境下实时日志分析系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 课题背景 | 第13-14页 |
| 1.2 课题目标 | 第14-15页 |
| 1.3 本文贡献和创新点 | 第15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 研究现状和相关技术 | 第17-27页 |
| 2.1 国内外相关领域研究现状 | 第17-21页 |
| 2.1.1 Heka | 第17-18页 |
| 2.1.2 Flume | 第18-20页 |
| 2.1.3 Scribe | 第20-21页 |
| 2.2 相关工作和技术 | 第21-26页 |
| 2.2.1 消息队列 | 第21-24页 |
| 2.2.2 时间序列数据库 | 第24-25页 |
| 2.2.3 隐半马尔可夫模型 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 云环境下实时日志分析系统的总体设计 | 第27-33页 |
| 3.1 系统总体需求 | 第27-28页 |
| 3.2 系统整体架构设计 | 第28-29页 |
| 3.3 系统中的数据流 | 第29-30页 |
| 3.4 日志数据聚合平台 | 第30-31页 |
| 3.5 实时日志分析平台 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 系统设计与实现 | 第33-51页 |
| 4.1 分布式日志数据聚合平台设计与实现 | 第33-45页 |
| 4.1.1 平台需求分析 | 第33-34页 |
| 4.1.2 平台总体架构设计 | 第34-36页 |
| 4.1.3 日志数据收集 | 第36-38页 |
| 4.1.4 日志数据解析过滤 | 第38-41页 |
| 4.1.5 数据存储和搜索 | 第41-45页 |
| 4.2 分布式实时日志分析平台设计和实现 | 第45-50页 |
| 4.2.1 平台需求分析 | 第45页 |
| 4.2.2 平台总体架构设计 | 第45-47页 |
| 4.2.3 日志分析计算和故障预测 | 第47-48页 |
| 4.2.4 时间序列数据的存储 | 第48-49页 |
| 4.2.5 数据可视化 | 第49-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 实时日志分析计算 | 第51-67页 |
| 5.1 系统状态统计分析 | 第51-60页 |
| 5.1.1 虚拟机创建流程分析 | 第51-58页 |
| 5.1.2 云硬盘服务状态分析 | 第58-60页 |
| 5.2 系统故障预测分析 | 第60-66页 |
| 5.2.1 提取日志事件序列 | 第61-62页 |
| 5.2.2 故障相关事件序列的聚类 | 第62-63页 |
| 5.2.3 噪声过滤 | 第63-64页 |
| 5.2.4 故障预测 | 第64-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 实验结果与分析 | 第67-79页 |
| 6.1 实验环境 | 第67-68页 |
| 6.2 系统性能测试 | 第68-71页 |
| 6.2.1 日志数据收集器性能测试 | 第68-69页 |
| 6.2.2 存储搜索模块性能测试 | 第69-71页 |
| 6.3 实时日志分析实验分析 | 第71-75页 |
| 6.3.1 云硬盘服务状态分析实验 | 第71-74页 |
| 6.3.2 系统实时性测试 | 第74-75页 |
| 6.4 系统故障预测实验分析 | 第75-78页 |
| 6.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第7章 总结和展望 | 第79-81页 |
| 7.1 本文总结 | 第79页 |
| 7.2 下一步工作和未来展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
