云计算环境下大规模资源监控与安全评估系统

发布时间：2017-10-26 18:33

  本文关键词：云计算环境下大规模资源监控与安全评估系统

  更多相关文章： 云计算 监控 Openstack Ganglia 阈值 Ceilometer 模糊综合评价法

【摘要】：云计算是一种新兴的商业计算模型,它利用虚拟化技术,将计算、存储和网络等各类资源集成为一个虚拟的“资源池”,用户可以按照需求申请“资源池”内的资源。针对云计算环境的资源监控既可以为云计算平台的可用性和稳定性提供保证,还能够为平台的资源调度和负载均衡提供参考信息,具有重要的意义。本文首先对云计算整体架构进行了学习和研究,了解云计算环境下资源的特点。之后对当前常用的云计算环境下的资源监控技术进行分析,比较这些技术的特点。得出云计算资源监控的难点问题:获取的监控数据是否实时、准确,监控的运行是否会影响云计算平台的正常工作,对于频繁创建和移除的虚拟机的部署问题,如何利用监控数据提供故障排除和资源调度的参考信息。然后,针对以上问题进行研究,提出一种云计算环境下大规模资源监控与安全评估系统。修改适合集群监控的Ganglia对搭建云计算平台的服务器集群进行监控;修改Openstack的Ceilometer模块对云计算平台内的虚拟机进行监控;编写后台运行的安全评估脚本,使用告警阈值、日志和模糊综合评价法评估每台服务器与虚拟机的风险值;修改Openstack的前端界面Horizon,添加监控的显示和配置模块。最后,为了验证所设计系统的可行性,搭建了基于Openstack的云计算平台。根据文中的设计在云计算平台中实现了整个系统,并通过测试验证了系统的功能、监控的准确性、性能和用户体验都达到了设计目标,取得了良好的资源监控与安全评估效果,具有较好的实用价值。
【关键词】：云计算 监控 Openstack Ganglia 阈值 Ceilometer 模糊综合评价法
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09;TP277;TP311.52
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 缩略语对照表10-13
• 第一章 绪论13-17
• 1.1 课题背景和意义13-14
• 1.2 研究现状14-15
• 1.3 本文的研究内容15-16
• 1.4 论文结构16-17
• 第二章 云计算及监控的相关技术17-29
• 2.1 云计算介绍17-19
• 2.1.1 云计算概念17
• 2.1.2 云计算的基本特质17
• 2.1.3 云计算的服务模式17-19
• 2.1.4 云计算的部署模型19
• 2.2 Openstack-开源的云平台19-22
• 2.3 现有的监控软件22-26
• 2.3.1 Ganglia22-23
• 2.3.2 Nagios23-25
• 2.3.3 Splunk25
• 2.3.4 Cacti25-26
• 2.3.5 Zabbix26
• 2.3.6 RRDTool26
• 2.4 云计算的监控技术26-28
• 2.4.1 Nagios、Ganglia和Splunk结合的云平台监控系统27-28
• 2.4.2 Nagios和Cacti结合的云平台监控系统28
• 2.5 本章小结28-29
• 第三章 系统的需求分析与设计29-41
• 3.1 整体需求描述29
• 3.2 服务器监控29-31
• 3.3 虚拟机监控31-32
• 3.4 安全评估32-37
• 3.5 前端界面37
• 3.6 监控系统整体结构37-39
• 3.7 本章小结39-41
• 第四章 系统的实现41-51
• 4.1 搭建云计算平台41-42
• 4.1.1 部署的服务41
• 4.1.2 Devstack脚本自动化安装41-42
• 4.2 Ganglia的修改与部署42-45
• 4.2.1 修改Ganglia安装源文件42
• 4.2.2 部署Ganglia42-43
• 4.2.3 添加编写的监控指标模块43
• 4.2.4 Ganglia配置43-44
• 4.2.5 检测和运行44-45
• 4.3 Ceilometer监控模块的添加45
• 4.4 Openstack前端界面添加监控模块45-49
• 4.4.1 Openstack Horizon获取Ceilometer的监控数据46-47
• 4.4.2 获取Ganglia的监控数据47-48
• 4.4.3 Openstack Horizon修改48-49
• 4.5 安全评估模块49-51
• 第五章 系统测试与分析51-57
• 5.1 功能测试51-53
• 5.2 准确性测试53-54
• 5.3 性能测试54-55
• 5.4 用户体验55-56
• 5.5 本章小节56-57
• 第六章 总结与展望57-59
• 6.1 本文的研究成果57
• 6.2 下一步研究57-59
• 参考文献59-61
• 致谢61-63
• 作者简介63-64

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本文编号：1099945