大规模集群状态时序数据采集、存储与分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 论文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 时间序列数据库 | 第12-26页 |
| 2.1 InfluxDB概览 | 第12-15页 |
| 2.1.1 InfluxDB设计思想 | 第13页 |
| 2.1.2 InfluxDB体系结构 | 第13-15页 |
| 2.2 InfluxDB存储引擎原理 | 第15-22页 |
| 2.2.1 预写式日志 | 第16-17页 |
| 2.2.2 缓存 | 第17页 |
| 2.2.3 TSM文件 | 第17-19页 |
| 2.2.4 数据压缩 | 第19-21页 |
| 2.2.5 数据精简 | 第21-22页 |
| 2.2.6 索引 | 第22页 |
| 2.3 InfluxDB性能测试 | 第22-26页 |
| 2.3.1 插入性能 | 第22-23页 |
| 2.3.2 存储性能 | 第23-24页 |
| 2.3.3 查询性能 | 第24-25页 |
| 2.3.4 小结 | 第25-26页 |
| 第三章 时序数据采集概述 | 第26-40页 |
| 3.1 时序数据采集分类 | 第26-33页 |
| 3.1.1 java应用监控原理 | 第27-30页 |
| 3.1.2 PostgreSQL监控原理 | 第30-33页 |
| 3.1.3 Docker监控原理 | 第33页 |
| 3.2 集群监控系统的设计理念 | 第33-40页 |
| 3.2.1 数据模型 | 第34-35页 |
| 3.2.2 指标类型 | 第35-37页 |
| 3.2.3 整体设计理念 | 第37-40页 |
| 第四章 集群监控系统的设计与实现 | 第40-54页 |
| 4.1 监控系统的架构 | 第40-41页 |
| 4.2 Agent设计与实现 | 第41-44页 |
| 4.3 Transfer设计与实现 | 第44-45页 |
| 4.4 Alarm设计与实现 | 第45-47页 |
| 4.5 可扩展性与高可用性实现 | 第47-51页 |
| 4.6 与Cynosure对比 | 第51-54页 |
| 第五章 时序数据分析 | 第54-59页 |
| 5.1 服务器数据分析 | 第54-58页 |
| 5.2 业务指标数据分析 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
