云环境下实时日志系统的研究与实现
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第20-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 相关技术概述 | 第22-36页 |
| 2.1 云环境体系架构 | 第22-23页 |
| 2.2 日志数据概述 | 第23页 |
| 2.3 日志收集系统 | 第23-28页 |
| 2.3.1 Scribe系统 | 第23-24页 |
| 2.3.2 Chukwa系统 | 第24-25页 |
| 2.3.3 Flume系统 | 第25-26页 |
| 2.3.4 Kafka系统 | 第26-28页 |
| 2.4 日志分析方法 | 第28-30页 |
| 2.4.1 日志过滤 | 第28页 |
| 2.4.2 数据聚类 | 第28-30页 |
| 2.5 故障预测技术 | 第30-33页 |
| 2.5.1 故障预测概念 | 第30页 |
| 2.5.2 故障预测模型 | 第30-31页 |
| 2.5.3 故障分类理论 | 第31-33页 |
| 2.6 系统预测性能指标 | 第33-35页 |
| 2.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 实时日志系统的设计与实现 | 第36-58页 |
| 3.1 基于双重过滤机制的系统设计 | 第36-43页 |
| 3.1.1 系统设计目标 | 第36-37页 |
| 3.1.2 系统功能模块 | 第37-41页 |
| 3.1.3 系统工作流程 | 第41-43页 |
| 3.2 基于在线故障预测技术的系统实现 | 第43-54页 |
| 3.2.1 实时日志收集 | 第43-44页 |
| 3.2.2 日志预处理 | 第44-46页 |
| 3.2.3 数据的双重过滤 | 第46-47页 |
| 3.2.4 系统故障预测 | 第47-54页 |
| 3.3 故障预判 | 第54-55页 |
| 3.4 计算复杂性 | 第55-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第四章 系统实验性能评估 | 第58-74页 |
| 4.1 实验总体实现 | 第58页 |
| 4.2 系统测试环境 | 第58-60页 |
| 4.2.1 云环境架构 | 第58-60页 |
| 4.3 系统实验性能测试 | 第60-66页 |
| 4.3.1 日志管理平台 | 第60-61页 |
| 4.3.2 数据管理 | 第61-62页 |
| 4.3.3 数据双重过滤 | 第62-63页 |
| 4.3.4 故障聚类 | 第63-64页 |
| 4.3.5 系统实时性测试 | 第64-66页 |
| 4.4 实验结果分析及对比 | 第66-73页 |
| 4.4.1 实验结果 | 第66-68页 |
| 4.4.2 技术方案对比 | 第68-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第74页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 作者简介 | 第82-83页 |
