基于云平臺(tái)的集群故障監(jiān)控的研究與實(shí)現(xiàn)開題報(bào)告

基于云平臺(tái)的集群故障監(jiān)控的研究與實(shí)現(xiàn)開題報(bào)告一、研究背景與意義隨著云計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展，云平臺(tái)已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)信息化建設(shè)和科學(xué)研究的主流手段。集群技術(shù)在云平臺(tái)中得到廣泛應(yīng)用，從而形成了大規(guī)模分布式計(jì)算系統(tǒng)。然而，在這樣的系統(tǒng)中，由于節(jié)點(diǎn)數(shù)量巨大、網(wǎng)絡(luò)通信復(fù)雜、各種軟硬件資源共享，集群故障的發(fā)生頻率也相對較高，而對于系統(tǒng)管理者而言，及時(shí)準(zhǔn)確地監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)顯得尤為重要。因此，基于云平臺(tái)的集群故障監(jiān)控就成為了解決系統(tǒng)故障問題的重要手段。二、研究現(xiàn)狀分析目前，國內(nèi)外學(xué)者在集群故障監(jiān)控和預(yù)測方面已經(jīng)做了大量的研究。通過對大量日志數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以實(shí)現(xiàn)對集群故障的預(yù)測和監(jiān)控。常用的集群故障監(jiān)控方法包括指標(biāo)監(jiān)控和日志監(jiān)控兩種方式，指標(biāo)監(jiān)控主要通過采集集群各個(gè)節(jié)點(diǎn)的硬件信息和運(yùn)行狀態(tài)，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而實(shí)現(xiàn)對集群狀態(tài)的監(jiān)控；日志監(jiān)控則主要通過對集群節(jié)點(diǎn)日志信息的分析，從中提取出異常信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對集群狀態(tài)的監(jiān)控。三、研究內(nèi)容和技術(shù)路線本文旨在基于云平臺(tái)，設(shè)計(jì)一種集群故障監(jiān)控模型，實(shí)現(xiàn)集群狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和故障的及時(shí)處理。主要研究內(nèi)容如下：1.集群節(jié)點(diǎn)信息采集：基于云平臺(tái)，設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)，采集集群各個(gè)節(jié)點(diǎn)的硬件信息和運(yùn)行狀態(tài)，建立基礎(chǔ)的監(jiān)控模型。2.集群節(jié)點(diǎn)日志分析：通過對集群節(jié)點(diǎn)的日志信息的實(shí)時(shí)分析，提取出故障關(guān)鍵信息，如故障類型、故障級(jí)別、故障節(jié)點(diǎn)等。3.故障預(yù)測和處理：根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和歷史監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對集群故障的預(yù)測和診斷，進(jìn)而提供有效的故障處理方案。4.交互界面設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)良好的交互界面，使系統(tǒng)的監(jiān)控信息能夠直觀、明了地呈現(xiàn)出來。五、研究難點(diǎn)與創(chuàng)新點(diǎn)1.如何準(zhǔn)確有效地采集集群節(jié)點(diǎn)信息，避免過分耗費(fèi)系統(tǒng)資源。2.如何對集群節(jié)點(diǎn)日志進(jìn)行高效的分析，提取出故障關(guān)鍵信息。3.如何結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法，提高故障預(yù)測和處理的準(zhǔn)確性。4.如何設(shè)計(jì)友好的交互界面，提升系統(tǒng)使用便捷性。六、文獻(xiàn)綜述1.《基于日志的分布式系統(tǒng)故障診斷技術(shù)綜述》，該文研究了目前國內(nèi)外使用日志技術(shù)來診斷分布式系統(tǒng)故障的各種算法和方法；2.《基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分布式故障預(yù)防領(lǐng)域研究》，該文闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)在分布式系統(tǒng)故障預(yù)防領(lǐng)域的應(yīng)用；3.《基于云平臺(tái)的集群故障監(jiān)控及故障預(yù)測系統(tǒng)研究》，該文提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的集群故障監(jiān)控及預(yù)測方法。七、預(yù)期成果1.實(shí)現(xiàn)基于云平臺(tái)的集群故障監(jiān)控系統(tǒng)模型，提供良好的交互界面；2.運(yùn)用日志分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，提升故障預(yù)測和處理的準(zhǔn)確率和效率；3.從能力上提升了應(yīng)對故障處理的能力，為及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決集群故障問題提供了重要工具；4.本文的研究方法可以進(jìn)一步推廣應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活中的其他領(lǐng)域，具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。八、研究計(jì)劃安排1.閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，進(jìn)一步明確本文的研究方向與內(nèi)容（時(shí)間：1月）；2.完成系統(tǒng)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集、日志分析、故障處理模型及交互界面開發(fā)（時(shí)間：4月）；3.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，根據(jù)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)（時(shí)間：7月）；4.完成論文撰寫和答辯（時(shí)間：10月）。九、參考文獻(xiàn)1.趙軍,司繼紅.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)故障異常檢測算法[C]//網(wǎng)絡(luò)與信息安全.2018.2.MannanMA,KhanMAA,BhuiyanMZA,etal.Real-timedistributedsystemfaultdiagnosisusingHMMandBayesiannetwork[C]//2016InternationalConferenceonNetworkingSystemsandSecurity(NSysS).IEEE,2016:58-63.3.WeiC,ZhangX,ChenX,etal.Distributedservicesfailurepredictionincloudcomputingenvironments[C]//2015IEEEInter