支持弹性扩展的大规模云监控系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 监控问题 | 第12-15页 |
| 1.3 监控研究方向 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织和结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 相关技术及国内外研究现状 | 第18-27页 |
| 2.1 基本概念 | 第18-19页 |
| 2.2 传统监控软件介绍 | 第19-21页 |
| 2.2.1 Nagios | 第19-20页 |
| 2.2.2 Ganglia | 第20页 |
| 2.2.3 Zabbix | 第20-21页 |
| 2.3 国内外研究现状 | 第21-26页 |
| 2.3.1 云计算环境中的服务自动发现 | 第21-23页 |
| 2.3.2 分层云计算环境中对不同类型服务的监控 | 第23-24页 |
| 2.3.3 SLA在云计算中对QoS相关影响 | 第24-25页 |
| 2.3.4 基础监控软件扩展适应云计算环境 | 第25-26页 |
| 2.3.5 问题总结 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于动态发现的弹性监控模型 | 第27-47页 |
| 3.1 问题描述 | 第27-28页 |
| 3.2 基于AMQP的动态弹性监控模型 | 第28-42页 |
| 3.2.1 云监控系统中的数据交换模型 | 第28-30页 |
| 3.2.2 全局存储发布/订阅模型 | 第30-32页 |
| 3.2.3 基于AMQP的服务动态发现模型 | 第32-39页 |
| 3.2.4 轮询辅助动态决策模型 | 第39-42页 |
| 3.3 实验与分析 | 第42-46页 |
| 3.3.1 实验设计 | 第42页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第42-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于动态监控间隔调整的高效监控模型 | 第47-65页 |
| 4.1 问题描述 | 第47-48页 |
| 4.2 基于朴素贝叶斯分类的动态预测模型 | 第48-58页 |
| 4.2.1 静态监控间隔优化模型 | 第48-50页 |
| 4.2.2 基于马尔可夫方法的预测模型 | 第50-51页 |
| 4.2.3 基于贝叶斯分类器的算法设计和问题解决 | 第51-58页 |
| 4.3 实验及分析 | 第58-63页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第58-59页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第59-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 钱塘智能弹性可扩展云监控系统 | 第65-83页 |
| 5.1 概述 | 第65页 |
| 5.2 系统架构 | 第65-68页 |
| 5.3 关键模块设计与实现 | 第68-78页 |
| 5.3.1 通用监控数据收集Agency | 第69-71页 |
| 5.3.2 异构可扩展监控系统模型 | 第71-74页 |
| 5.3.3 统一描述接口 | 第74-78页 |
| 5.4 系统展示 | 第78-82页 |
| 5.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第6章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 论文总结 | 第83-84页 |
| 6.2 展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
