| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 本文工作和主要贡献 | 第13-14页 |
| 1.3 本文组织 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 相关工作 | 第15-29页 |
| 2.1 数据采集技术 | 第15-18页 |
| 2.1.1 pull模型和push模型 | 第15-17页 |
| 2.1.2 P&P模型 | 第17-18页 |
| 2.2 一致性哈希算法 | 第18-24页 |
| 2.2.1 介绍 | 第18-19页 |
| 2.2.2 线性哈希算法的缺点 | 第19-21页 |
| 2.2.3 一致性哈希的原理 | 第21-24页 |
| 2.3 基于时间序列的预测技术 | 第24-25页 |
| 2.3.1 基于时间序列当前值的预测 | 第24页 |
| 2.3.2 基于时间序列可伸缩规则的预测 | 第24-25页 |
| 2.3.3 基于时间序列符号流的预测 | 第25页 |
| 2.4 数据存储技术 | 第25-28页 |
| 2.4.1 RRD介绍 | 第25-26页 |
| 2.4.2 RRDtool管理监控数据 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 系统架构设计 | 第29-36页 |
| 3.1 系统架构 | 第29-32页 |
| 3.1.1 系统架构 | 第29-30页 |
| 3.1.2 数据模型 | 第30-32页 |
| 3.2 核心问题 | 第32-33页 |
| 3.3 解决方案 | 第33-35页 |
| 3.3.1 数据采集 | 第33-34页 |
| 3.3.2 流量预警 | 第34页 |
| 3.3.3 监控系统高可用和数据容灾备份 | 第34页 |
| 3.3.4 弹性扩容 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 监控系统的设计和实现 | 第36-59页 |
| 4.1 数据采集模块的设计和实现 | 第36-42页 |
| 4.1.1 自适应动态调整采集间隔的P&P-push算法 | 第36-39页 |
| 4.1.2 监控指标分类 | 第39页 |
| 4.1.3 插件扩展机制 | 第39-40页 |
| 4.1.4 需要历史点的数据采集 | 第40-42页 |
| 4.2 数据转发模块的设计和实现 | 第42-47页 |
| 4.2.1 数据合法性校验 | 第42-43页 |
| 4.2.2 内存队列缓冲监控数据 | 第43-44页 |
| 4.2.3 高可用和容灾备份 | 第44-45页 |
| 4.2.4 扩容方案设计 | 第45-46页 |
| 4.2.5 数据转发 | 第46-47页 |
| 4.3 报警模块的设计和实现 | 第47-53页 |
| 4.3.1 报警模块的整体设计 | 第47-49页 |
| 4.3.2 同步报警策略 | 第49-51页 |
| 4.3.3 历史数据点的存储 | 第51页 |
| 4.3.4 高效的报警逻辑判断 | 第51-53页 |
| 4.4 基于时间序列规则的流量预警 | 第53-57页 |
| 4.4.1 预测模型 | 第54页 |
| 4.4.2 数据表示和数据预处理 | 第54-56页 |
| 4.4.3 流量模体发现 | 第56-57页 |
| 4.4.4 构造流量预测规则 | 第57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 系统集成和测试 | 第59-69页 |
| 5.1 Mysql监控实例 | 第59-61页 |
| 5.2 流量预测仿真实验 | 第61-65页 |
| 5.3 系统性能测试 | 第65-68页 |
| 5.3.1 实验环境 | 第65-66页 |
| 5.3.2 数据查询性能测试 | 第66-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结和展望 | 第69-70页 |
| 6.1 本文主要工作和贡献 | 第69页 |
| 6.2 未来研究工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73页 |