云平台监控系统研究与实现
基于云平台的智能家居中的安防系统研究与设计
基于云平台的智能家居中的安防系统研究与设计在智能家居领域的快速发展中，安防系统是一个备受关注的领域。
随着云计算技术的逐渐成熟与普及，基于云平台的智能家居安防系统在提供高效便捷的安全保障的同时也得到越来越多的关注与应用。
本文将对基于云平台的智能家居中的安防系统进行研究与设计，探讨其技术原理、功能特点以及未来发展趋势。
一、技术原理基于云平台的智能家居中的安防系统主要依赖于物联网技术、云计算技术以及人工智能技术的结合。
首先，通过物联网技术，将家庭中的安防设备与监控设备通过网络连接起来，形成一个安全监测网络。
这些设备可以包括门窗传感器、烟雾报警器、摄像头等等。
其次，通过云计算技术，将这些设备采集到的数据传输到云端服务器中，实时分析和处理这些数据，从而实现对家庭安全状况的监测和预警。
最后，通过人工智能技术，可以实现对异常行为的识别和智能化安全控制，例如通过图像识别算法识别人脸、车辆等，实现智能识别和识别授权。
二、功能特点基于云平台的智能家居中的安防系统具有以下几个主要功能特点。
1. 远程监控与控制：通过云平台，用户可以随时随地通过手机、平板或电脑等终端设备进行安防系统的远程监控和控制。
用户可以实时查看家中的监控画面、收到安全预警信息，并可以通过手机远程关闭电器设备、打开门窗等操作，提高安全性和便捷性。
2. 智能识别与联动：借助人工智能技术，基于云平台的智能家居安防系统可以实现智能识别和联动功能。
例如，当系统通过摄像头检测到家中有陌生人进入时，可以自动发送警报信息并触发其他设备，如关闭电器设备、打开警报器等，从而起到威慑和防护的作用。
3. 数据分析与预测：通过云计算技术，基于云平台的智能家居安防系统可以对大量的数据进行持续分析和学习。
系统可以根据历史数据和模型算法，对用户的行为模式进行分析和预测，从而提供更准确的安全预警和指引。
4. 多级权限管理：基于云平台的智能家居安防系统可以实现多级权限管理。
用户可以设置不同的权限等级，对家庭成员和访客进行身份认证和授权。
云计算平台管理系统的研究与实现
方面需要在分布式编程模型的容 错和健壮性上寻找出
收稿日期 ： ０２ ３ ２ ２１ — ６ ０
・
２ １年 第４ ・ ０２ 期
２ｌ
方案中一个关键的技术问题是如何解决系统的可扩展性
问题 。系统的可扩展性包含两个维度 ，第一个维度是节 点规模 的可扩展性 ，管理系统应该能够管理几万甚至几
中心 、网络进行 分 区，应 用集群 和节 点等范 畴对平 台 分 层。每个层 次部署 一个 Ｍａｔｒ ｓ ，负责所辖 范 围的系 ｅ
其部署流程为 ： （）用户注册一个 Ｘ业务服务 ； １ （） 用户通 过填 写表 单，向 Ｃｏｄ ｓ ｒ ２ ｌｕ Ｍａｔ 申请一 ｅ
个 由／ 个物理节点组成的 Ｘ业务平台 ； ２
统 部署 、监 控和故 障管理 的所 有管理 事务 ，并提 供统
一
形式 的接 口供 上层调用 。其结 构如图 ２ 所示 ，其 中，
Ｃｏｄ ｓ ｒ ｌｕ Ｍａｔ 负责整 个 云平 台 的统一管 理 ，ＤＣ ｓ ｒ ｅ Ｍａｔ ｅ
负 责一 个 数 据 中心 域 的管 理 ，Ｚ ｎ Ｍａｔｒ负 责管 理 ｏ ｅ ｓｅ
Ｃｉ｝ （ “ｌ … Ｉ
…
一 ・
Ｉ ｔ ）Ｉ ａＣｃ １ ｒ… Ｉｌ
十万节点规模的云计 算平 台 ； 第二个维度是 网络拓扑的
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，
可扩展性 ，由于监控 系统 、部署系统等模块需要通过多
中心平 台。管理系统应该能够支撑成千上万计算节点的 运算规模 ，并且尽可能进行智能化的 自主管理 ，以降低
运维人员数量 ，减小运营成本 ； 同时 ，随着规模 的增大，
基于云计算技术的车联网实时监控系统设计与研究
基于云计算技术的车联网实时监控系统设计与研究引言随着信息技术的不断发展，车辆与互联网的结合已经成为了不可逆转的趋势。
车联网技术的应用可以为我们带来诸多便利，比如实时路况查询、智能导航、车辆定位、车辆远程控制等等。
本文将着重探讨基于云计算技术的车联网实时监控系统的设计与研究。
一、车联网实时监控系统的概述车联网实时监控系统是一个基于云计算技术的智能化车辆监管平台，通过采集车辆的信息，将其传输到云端进行处理和存储，并提供给用户进行查询和控制。
该系统可以通过GPS、传感器、摄像头等装置实现对车辆的精准监测、控制和管理。
二、系统架构设计系统架构分为客户端、云端和车端三部分。
其中，客户端提供大屏、移动设备、PC端等多种访问方式；云端提供云服务平台、大数据分析平台和存储平台等多种服务；车端通过GPS、传感器和摄像头等装置实现对车辆的信息采集和传输。
客户端主要分为两个部分：移动设备和PC端。
移动设备通过APP进行使用，可以实时查询车辆的位置、车况信息、车速等等。
PC端则主要用于管理车辆和驾驶员信息、维护和管理车辆，同时也可以进行查询和控制。
云端主要分为三个模块：云服务平台、大数据分析平台和存储平台。
云服务平台提供了车辆监管、驾驶员管理等基础服务，同时也提供了位置、速度、油耗、温度、湿度等车辆信息的实时监控。
大数据分析平台则主要用于数据的分析和挖掘，通过对车辆信息的大数据深度学习和分析，提供更高级的决策支持。
存储平台则是对采集到的车辆数据进行的存储和处理，确保数据的安全性和持久性。
车端则是通过GPS、传感器和摄像头等装置实现对车辆信息的采集和传输。
GPS可以实现车辆的定位和路线追踪；传感器可以测量车速、油耗、温度、湿度等参数；摄像头则可以提供车辆内部和周边环境的监测和记录。
三、系统实现技术系统实现主要依赖于云计算技术、大数据处理、物联网技术和人工智能等技术。
其中，云计算技术提供了系统的基础架构和计算能力；大数据处理技术则实现了对车辆数据的处理和分析；物联网技术则是实现车辆与互联网之间的通信；人工智能技术则为车辆信息的自动识别和分析提供了可能。
基于云计算和深度学习的新型智能视频监控系统设计与实现
基于云计算和深度学习的新型智能视频监控系统设计与实现随着科技的日益发展与应用，视频监控系统被广泛应用于各个领域，如城市安全、交通管理、金融安全等。
而随着云计算和深度学习技术的发展，新型智能视频监控系统也越来越受到重视。
本文将从设计与实现两方面，介绍基于云计算和深度学习的新型智能视频监控系统。
设计方案一、系统框架新型智能视频监控系统的框架主要分为三个部分：视频采集、云端处理和应用。
1. 视频采集方案采集方案需要保证视频质量、稳定性和可扩展性。
对于现代智能设备，传感器的发展和成本的下降使得高清晰度的摄像头成为可能。
而对于应用场景，如需使用更多的摄像头，通过模块化方法可以很容易地实现扩展。
2. 云端处理方案云端处理部分按照功能分为四个模块：视频分析、存储、网络传输以及安全控制和发布。
视频分析：视频分析是整个系统的核心。
利用深度学习的图像识别算法，实现画面的识别、分析和分类，可以对视频进行人脸识别、行人跟踪、目标检测等。
同时，也可对视频进行内容分析，如场景分析、人物行为分析等。
存储：视频数据量巨大，对存储的要求也非常高。
因此，系统需要具备高效的存储模块，支持视频流存储、快照数据存储等模式。
网络传输：高速稳定的网络传输也是系统中必不可少的部分。
系统可通过自适应码率控制和多路复用技术来解决数据传输时的延迟和拥塞问题。
安全控制和发布：保证视频数据的安全是保障系统运行的重要因素之一。
因此，系统要求有完善的安全控制机制，支持以云应用程序的形式发布。
3. 应用方案应用方案主要包含三个方面：监控派遣、远程控制以及实时告警。
监控派遣：系统能够自动识别视频内容和特征，根据不同应用场景和应用需求，提供画面分析结果，支持自动化派遣监控人员进行处理。
远程控制：利用云平台与终端设备的协同作用，实现对远程控制，通过云平台的虚拟组件，实现视频画面的远程监控与控制。
实时告警：应用场景需要实时响应各种情况，如火灾、交通事故等。
对于这种情况，系统通过特定的算法快速判断画面，实现实时告警，提高应急响应速度。
基于JAVA平台的远程监控系统的设计与实现
ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｄ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｍｏ ｎ ｉ ｍｒ ｉ ｎ ｇ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｂ／ Ｓ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ． Ａｌ ｌ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｊ ａ ｖ ａ Ｅ Ｅ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ． Ｕｓ ｅ ｔ ｈ ｅ Ｊ Ｓ Ｐ Ｍｏ ｄ ｌ ｅ １ ： Ｊ Ｓ Ｐ ａ ｎ ｄ Ｊ ａ ｖ ａ Ｂｅ ａ ｎ ａ ｓ ｚ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｍｏ ｄ ｌ ｅ ． Ｕｓ ｅ ｔ ｈ ｅ Ｊ Ｓ Ｐ ｌ ａ ｎ ｇ ｕ ａ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ Ｊ ａ ｖ ａ Ｂｅ ａ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｔ ｏ ｗｒ ｉ ｔ ｅ ｆ ｒ ｏ ｎ ｔ ｐ ａ ｇ ｅ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｍｙ ｅ ｃ ｌ ｉ ｐ ｓ ｅ
云服务平台的设计与实现
云服务平台的设计与实现一、引言随着互联网的普及，越来越多的应用和服务开始利用云计算进行分布式部署，从而实现高可用、高扩展和高性能。
因此，云服务平台的设计与实现成为了一个重要的研究领域。
本文将从云服务平台的设计目标、架构、实现技术和安全性等方面进行讨论，并介绍一种常见的云服务平台的设计与实现方案。
二、设计目标云服务平台的设计目标主要包括以下几个方面：1. 实现高可用性。
云服务平台需要保证系统的稳定性和可用性，即使某个节点或者某个服务挂掉，也要能够保证整个系统的正常运行。
2. 实现高扩展性。
云服务平台需要支持动态扩容和缩容，以适应不同的负载变化。
3. 实现高性能。
云服务平台需要优化系统性能，减少响应时间，提高用户使用体验。
4. 实现高安全性。
云服务平台需要采取有效的安全措施，对用户的隐私和数据进行保护。
三、架构设计云服务平台的架构设计包括三个主要组件：资源管理器、服务管理器和运行环境。
资源管理器负责管理云服务平台的硬件和软件资源，包括服务器、网络设备、存储设备等。
资源管理器需要支持动态扩容和缩容，根据当前负载自动调整资源使用情况。
同时，资源管理器还需要支持资源共享，避免资源的浪费和冗余。
服务管理器负责管理云服务平台的服务，包括服务的注册、发现、调度和监控。
服务管理器需要支持多语言、多框架的服务开发和部署，允许用户通过简单的接口调用不同语言和框架的服务。
同时，服务管理器还需要实现服务的自动发现和负载均衡，确保用户请求调度到最优的服务节点。
运行环境负责实现云服务的无缝执行，包括虚拟化技术、容器化技术和自动化运维技术。
运行环境需要提供多种编程语言和框架的支持，具有高性能、高可用、高安全性等特点。
四、实现技术云服务平台的实现技术包括以下几个方面：1. 虚拟化技术。
虚拟化技术是云服务平台的核心技术之一，它可以将一台物理机划分为多台虚拟机，并使每台虚拟机拥有独立的资源和运行环境。
常见的虚拟化技术包括VMware、VirtualBox、KVM等。
计算机网络安全实时监控系统的设计与实现
计算机网络安全实时监控系统的设计与实现目录一、内容综述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、系统需求分析 (7)2.1 功能需求 (8)2.2 性能需求 (9)2.3 安全性需求 (10)2.4 可扩展性与易维护性需求 (11)三、系统设计 (12)3.1 系统架构设计 (15)3.2 数据采集模块设计 (16)3.3 数据处理与存储模块设计 (17)3.4 威胁检测与响应模块设计 (19)3.5 用户界面与报告模块设计 (20)3.6 系统安全与可靠性设计 (21)四、系统实现 (23)4.1 系统开发环境搭建 (24)4.2 核心功能实现 (25)4.3 系统性能优化 (27)4.4 系统安全性增强 (28)4.5 系统测试与验证 (30)五、系统应用案例 (31)5.1 案例背景介绍 (32)5.2 系统部署与实施过程 (33)5.3 系统效果分析与评估 (34)5.4 案例总结与展望 (36)六、结论与展望 (37)6.1 研究成果总结 (38)6.2 存在的不足与改进措施 (39)6.3 未来发展趋势与展望 (41)一、内容综述随着信息技术的迅猛发展，计算机网络已渗透到社会的各个角落，成为现代社会的重要基础设施。
网络安全问题也随之日益凸显，网络攻击、数据泄露等事件频发，给个人、企业乃至国家安全带来了严重威胁。
为了有效应对这些挑战，实时监控系统作为网络安全的第一道防线，其设计与实现显得尤为重要。
计算机网络安全实时监控系统旨在实时监测网络流量、识别潜在威胁，并在检测到异常时立即采取行动，从而防止或减轻安全事件的影响。
该系统通过高效的数据采集、深入的分析处理以及快速的响应机制，为网络安全提供了有力的技术支持。
在设计方面，本系统首先需要解决的是数据采集的问题。
由于网络数据量巨大且复杂多变，因此需要采用合适的数据采集技术和设备，以确保数据的全面性和准确性。
基于云计算的智能智能交通安全监控系统设计与开发
基于云计算的智能智能交通安全监控系统设计与开发智能交通安全一直是城市发展中亟待解决的问题。
随着云计算技术的发展，基于云计算的智能交通安全监控系统逐渐成为了解决交通安全难题的新方法。
本文将介绍基于云计算的智能交通安全监控系统的设计与开发。
为了实现智能交通安全监控系统，首先需要搭建一个可靠高效的云计算平台。
这个平台可以基于开源技术搭建，例如使用OpenStack或者Kubernetes等。
云计算平台的建设需要考虑扩展性、高可用性和安全性。
通过搭建云计算平台，可以实现资源的弹性分配和管理，为智能交通安全监控系统提供强大的计算和存储能力。
在云计算平台之上，智能交通安全监控系统可以利用大数据技术进行数据的采集、存储和分析。
交通数据可以通过摄像头、传感器等设备实时采集，并上传到云平台中进行存储和处理。
通过对交通数据的分析研究，可以获得交通状况、交通流量、车辆轨迹等信息，进而实现对交通安全的监控和预警。
为了更好地实现智能交通安全监控系统，可以引入人工智能技术。
人工智能可以通过对交通数据的深度学习和模式识别，实现对不同交通场景的自动识别和分类。
例如，可以通过图像识别技术识别交通违法行为，并及时进行预警和处理。
另外，可以利用人工智能技术对交通数据进行预测和优化，提高交通运行效率和安全性。
智能交通安全监控系统的开发还应考虑到实时性和可视化。
实时性意味着系统能够快速响应和处理交通数据，及时发出预警和通知。
同时，可视化可以通过地图展示交通数据、交通状况和违法行为等信息，方便监控人员进行决策和管理。
这需要采用前端开发技术和数据可视化工具，为监控人员提供友好的交互界面和操作体验。
除了以上核心功能，基于云计算的智能交通安全监控系统还可以与其他相关系统进行集成。
例如，可以与公安部门的交通管理系统进行数据共享和交互，实现联动控制和信息共享。
同时，可以与智能车辆、智能交通信号灯等设备进行互联，实现智能交通的全面提升。
在设计和开发基于云计算的智能交通安全监控系统时，还需要关注安全和隐私保护。
基于云平台的校园监控系统的设计与实现
基于云平台的校园监控系统的设计与实现作者：***来源：《计算机应用文摘》2022年第06期摘要：校园是一个相对开放的场所，无论从教职员工、学生，还是后勤等人员构成来看，其都相对复杂，存在一定的安全隐患。
因此，构筑牢固的校园安全网，及时甄别并妥善处理可能出现的安全问题至关重要。
文章在现有研究成果的基础上，依托不同学科类别的技术和方法，构建了较为成熟可靠的智慧校园监测系统，以期为加强校园安全提供理论支持。
关键词：云平台;校园监控系统;设计;实现中图法分类号：TP308文献标识码：ADesign and implementation of campus monitoring system based oncloud DlatformDENG Youlin（ Hunnan Vocational Institute of Safety Technology，Changsha 410151 ，China）Abstract： The campus is a relatively open place， and it is relatively complex in terms of thecomposition of faculty， staff， students， and logistics， so there are certain security risks. Therefore，it is very important to build a solid campus safety net to identify and properly handle possible safetyproblems in a timely manner. Based on the theoretical basis of the existing research results andrelying on the technologies and methods of different disciplines， this paper hopes to build a moremature and reliable smart campus monitoring system， and provide theoretical support forstrengthening campus security.Key words ： cloud platform ， campus monitoring system ， design ， implementation随着科技迅猛发展以及互联网覆盖范围的进一步扩大，先进成熟的信息技术将软硬件部分稳定、高效、安全、可靠地连接在一起，切实推动了校园系统的全面升级和优化。
数字视频监控系统开发平台的设计与实现
基金项 目： 国家 自然科学基 金（ ０ ７ ０ ８ ， ６ １ ５ ０ ） 国家 创新研究群体项 目
（ ０ ２ ３ １ 资 助 ６ ０ ４０ ）
作者简介 ： 吴健新 （９ Ｏ ） 男 ， １８ 一 ， 硕士研 究生．
＊通 讯 作 者 ：ｈｉ ｍｕ ｅ ｕ ｃ ｃｌ ＠ｘ ．ｄ ．ｎ
维普资讯
收 稿 Ｅ期 ：０ ５０ 一０ ｌ ２０ —６１
图 １ 带 网络 传输功能 的通用系统模型
Ｆｉ ．１ Ｔｈ ｅ ｅ ａ ｙ ｔ ｍ ｄ ｌｗｉ ｅ ｗｏ ｋ ｔａ ｓ ｇ ｅ ｇ ｎ ｒ ｌｓ ｓ ｅ ｍｏ ｅ ｔ ｎ ｔ ｒ ｒ ｎ — ｈ
ｍｉｓ ｏ ｕ ｃ ｉ ｎ ｓ ｉｎ ｆ ｎ ｔｏ
系统接 口． 户 只能使 用 系统 中 已有 的功 能 ， 用 而不 能添 加 能够 满足 自己特 殊 需 求 的 功 能 ． 因此 大部 分 需 要 特 定功 能 的监 控系统 都是 专 门定 制或 自己重 新开 发 的．
本文介绍了一种数字视频监控 系统开发平 台的设 计与实现 ， 利用该平 台开发人员 可以快速高效 地进行 具有个性化功能的视频监控 系统 的开发．
采集 、 压缩 、 传送 以及 存 储 回放 等 功 能 ， 够 满 足 日常 能 普通 监控 的需要 ． 是 随 着 技术 的 进 步 和 社 会 经 济 的 但 不 断发展 ， 客观上 要 求监 控 系统 除 了 要 具 有 一般 的监 控功 能外 ， 还应该 实现 对视 频 数据 的进 一 步处 理 （ 如视
收到的视频信号进行存储或者解压以进行实时监控．
视频捕获端采用嵌入式 Ｌｎ ｘ系统， ｉ ｕ 嵌入式设备具有
稳 定 、 能 少 、 积 小 等特 点 ， 耗 体 可适用 于多 种监控 场所 ， 监 控端 系统 由于需 要 与 监控 人 员 进行 交 互 ， 一 般位 且
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多适配器注册 定时数据采集
数据请求
采集策略
硬件采集适配器 网络采集适配器 用户使用采集适配器 软件采集适配器
物理和虚拟资源动态发现、自注册部署
Hadoop
存储资源
计算资源
软件服务资源
物理资源
虚拟资源
云平台监控系统设计
监控信息流
云端接入物理节点 和虚拟节点的
CPU、内存、磁 盘、负载、IO吞 吐量等性能参数， 使用Ganglia采集
资源监控数据库表结构
监控信息静态表
PK ID
Mac地址 CPU个数 CPU总量 内存总量 内存交换空间总量 磁盘总量 网络带宽总量 启动时间 机器类型 操作系统类型 操作系统发布时间
监控节点表
PK ID
MAC地址 IP地址 主机名称 是否是虚拟机 虚拟机宿主机ID 汇集节点ID 机架ID
机架信息表
(t2t1) T
网络带宽利用率
P net(t)bytes_ biy n t(ets)_ tb oy ta tels(t_ )out(t)
t2
bytes_in(t)bytes_out(t)
Enet(t1,t2) t1
(t2t1) T
t2
one_load(t)
平均负载
Eload (t1,t2) t1 (t2 t1)
服务器上虚拟机总共使用的虚拟CPU个数超过服务器实际CPU个数时，CPU资源将 会按时间片划分，导致网路通信等其他正常指标的规律性波动。虚拟机cpu的个数对 服务器产生的影响:
存储解析的数据
DataInfo
DataStore
信息学院计算机
第10页
RRDReader RRDAnlysis
分析RRD格式并从中提 取数据信息
资源监控
多维度资源利用率分析
云平台单节点资源利用率
瞬时利用率和平均利用率
内存利用率
t2 mem_total(t)mem_free(t)
m em _total(t)m em _free(t)
PK 机架ID
数据中心 地区 国家 洲
Hadoop监控信息表
PK ID
MAC地址 读数据块量 写数据块量 文件创建数 作业等待数 作业完成数 作业失败数 记录时间
CPU监控信息表
PK ID
Mac地址 用户态CPU利用率 系统态CPU利用率 系统空闲占用率 IO等待占用率 Nice为负进程占用率 记录时间
研究意义
云平台监控系统旨在构建自主配置、容错性强的监控系统架构， 多维度监控和证明云的物理资源和虚拟资源的正常运行，降低云 平台运营者维护云平台的难度
监控用户使用云存储服务、计算服务和其他服务并进行计费管理， 增强云端对用户的透明度，提高用户对云平台服务商的信任程度
信息学院计算机
第3页
主要工作
资源进行监控，并进 此模块实现对用户使
行负载分析
用云服务的监控和分
析，并进行计费管理
用户交互层 数据持久层
资源监控
用户监控
故障监控
节点管理 系统管理
xml抽取
数据存储
数据分析
数据备份
监控实时数据库
监控分析库
日志记录
数据汇集层
Ganglia
汇集策略
容错性设计
监控资源汇集器
信息学院计算机
第6页
监控采集层 监控资源层
信息学院计算机
第9页
资源监控
组域
节点 后缀rrd
RRD
Node1
Cluster1
Node2
...
cpu_user.rrd mem_free.rrd
Node4
Node3
Node5
Cluster2 Node6
Node7
数据抽取组件
DataExtract
DataGroup
DataMultiNode
读取组域信息、节点 信息、RRD文件信息
云平台监控系统的研究与实现
汇报人：孙杰 指导教师：邵秀丽 教授
汇报内容
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3
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5
5
6
信息学院计算机
第2页
研究背景与意义
研究背景
云平台聚合了大量软硬件资源，并采用虚拟化技术实现动态按需 提供服务,为确保云平台正常运转，必须对云平台多方监控
现有监控系统存在功能单一、专用等缺点，不适合云平台监控
信息学院计算机
第4页
系统总体设计
系统关键模块：资源 监控、用户监控
系统关键点：云端 节点接入自配置改 进、容错机制改进
系统实现
汇报内容
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5
6
信息学院计算机
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云平台监控系统设计
此模块实现云端节点 接入自配置，并且改
进系统容错能力
监控数据采集汇总 资源监控部署控制
此模块实现对物理资
源、虚拟资源Ga、ng服lia务开源，层级结构
用户使用云存储服 务、计算服务、其
他服务情况
信息学院计算机
第7页
Hadoop运行中的宏 观数据，如云平台 剩余存储容量、等 待作业数、HDFS总 读写量等变化情况
用户注册，节点 配置等产生数据
汇报内容
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5
5
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信息学院计算机
第8页
资源监控
将RRD数据抽取到设计的监控分析库中，并进行相应的分析
t2
T
temprature(t)
信息学 院温计算度机
第Ete1mp1(页t1,t2) t1 (t2t1)
T
资源监控
云平台服务器虚拟资源利用率
虚拟资源内存利用率
n
mem_totalv(t)mem_freev(t)
Pvmem(t)i1
mem_totalp(t)
虚拟资源磁盘利用率（如内存利用率）
P m em (t)
m em _total(t)
Emem(t1,t2) t1
mem_total(t) (t2t1)
T
磁盘利用率（如内存利用率）
CPU利用率
t2
cpu_user(t)cpu_system (t)cpu_nice(t)
P c p u ( t ) c p u _ u s e r ( t ) c p u _ s y s t e m ( t ) c p u _ n i c e ( t )Ecpu(t1,t2)t1
虚拟资源CPU利用率 n
c p u _ s p e e d v (i,t)* (c p u _ s y s te m v (i,t) c p u _ u s e r v (i,t) c p u _ n ic e v (i,t))
P v c p u (t)1
c p u _ s p e e d p (t)
内存监控信息表
PK ID
MAC地址 空闲内存量 文件缓冲内存量 高速缓冲内存量 共享内存量 记录时间
磁盘监控信息表
PK ID
MAC地址 空闲磁盘量 记录时间
网络监控信息表
负载监控信息表
PK ID
PK ID
MAC地址 上传量 下载量 记录时间
MAC地址 一分钟平均等待进程数 15分钟平均等待进程数 一小时平均等待进程数 记录时间