淺析云計算平臺狀態(tài)監(jiān)控技術(shù)應(yīng)用

張晨霞

摘 要：云計算基于其計算能力、儲存能力一直以來得到廣大企業(yè)的追捧與應(yīng)用。而在應(yīng)用的過程中，對于數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性有著極高的要求，要求云計算服務(wù)商在提供相關(guān)服務(wù)的同時能夠具備較強的穩(wěn)定性與安全性。因此，加強云計算平臺健康與故障預(yù)警成為云計算服務(wù)商必須重視的問題。本文從云計算平臺監(jiān)控工具軟件結(jié)構(gòu)入手，對狀態(tài)監(jiān)控與故障告警系統(tǒng)進(jìn)行了分析。

關(guān)鍵詞：云計算平臺；監(jiān)控技術(shù)；應(yīng)用

一、云計算平臺監(jiān)控結(jié)構(gòu)概述

計算平臺的服務(wù)與節(jié)點性能以及存活狀態(tài)有著密切關(guān)系，如果沒有平臺狀態(tài)監(jiān)控與故障告警等等功能，那么一旦發(fā)生故障，相關(guān)工作人員就無法及時發(fā)展故障以及明確故障原因，從而難以及時恢復(fù)平臺計算能力。 作為目前成熟的監(jiān)控工具能夠管控集群節(jié)點性能，但是繁雜的監(jiān)控指標(biāo)又會讓用戶眼花繚亂； 等等是一個核心框架，而監(jiān)控任務(wù)必須要有相關(guān)的插件支持才可以完成，意味著工具自身與平臺的耦合度比較低。

為了能夠達(dá)到云計算平臺對于集群運行狀態(tài)與硬件性能的監(jiān)控需求，本文提出云計算平臺監(jiān)控工具軟件結(jié)構(gòu)模型，從而提升云計算監(jiān)控的有效性與實效性（見圖1）：

二、云計算平臺監(jiān)控與故障報警系統(tǒng)分析

云計算平臺監(jiān)控結(jié)構(gòu)模型主要包括數(shù)據(jù)采集、處理、分析、儲存、異常警告以及可視化現(xiàn)實等等基本模塊。云計算平臺監(jiān)控與故障報警系統(tǒng)運行流程具體如下：

（一）數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)處理

通常來講，對性能指標(biāo)進(jìn)行采集，實則就是對系統(tǒng)文件進(jìn)行讀取，同時還要對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算、上報等等。本文所提出的云計算平臺監(jiān)控方案。在采集數(shù)據(jù)方面主要是定時從平臺系統(tǒng)文件 中，對系統(tǒng)硬件性能指標(biāo)的原始性數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取，然后按照對應(yīng)的計算方法計算目標(biāo)指標(biāo)的數(shù)據(jù)。為了能夠確保數(shù)據(jù)能夠及時上報與收集，方案中提到了 ，在對數(shù)據(jù)處理插件進(jìn)行設(shè)計時，則可以利用 的指標(biāo)擴(kuò)展能力。而插件一般由 的語言來實現(xiàn)。需要注意的是，在插件中還要實現(xiàn)指標(biāo)信息的定義、指標(biāo)清除、指標(biāo)初始化以及指標(biāo)計算、處理等等功能。

（二）數(shù)據(jù)存儲

傳統(tǒng)的監(jiān)控工具在存儲時，主要對監(jiān)控指標(biāo)數(shù)據(jù)采用文件的形式實現(xiàn)存儲，而這種形式不利于展示與使用。因此，為了能夠?qū)崿F(xiàn)可視化，數(shù)據(jù)存儲方式需要進(jìn)行改進(jìn)。本文認(rèn)為將指標(biāo)數(shù)據(jù)存儲到 表當(dāng)中，同時還應(yīng)當(dāng)應(yīng)用到定時任務(wù)與觸發(fā)器事件。在數(shù)據(jù)庫之中構(gòu)建指標(biāo)數(shù)據(jù)歷史存儲表（見表1）：

表1中監(jiān)控節(jié)點則代表了該記錄是平臺上哪一個節(jié)點，其性能值主要包括此時的狀態(tài)值以及兩個閾值，對閾值進(jìn)行記錄主要是方便之后能夠?qū)厔菡故具M(jìn)行標(biāo)記，不用再對配置文件進(jìn)行遍歷，主要：正常、告警以及嚴(yán)重告警三種狀態(tài)。與 中的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合可以對操作流程進(jìn)行更新，在當(dāng)數(shù)據(jù)庫表中的狀態(tài)數(shù)據(jù)在更新時，觸發(fā)器事件完成此次數(shù)據(jù)更新的過程中便會觸發(fā)一次插入數(shù)據(jù)庫表這一操作，即將監(jiān)控指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)保存下來?；诒O(jiān)控具有實時性，更新速度快的特點，很容易產(chǎn)生大量的歷史數(shù)據(jù)，所以又需要通過觸發(fā)定時任務(wù)功能將歷史數(shù)據(jù)刪除。例如，每天可以可以執(zhí)行一次定時任務(wù)，將一個月之前的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，同時保留最近一個月的歷史數(shù)據(jù)。

（三）數(shù)據(jù)分析與異常告警

數(shù)據(jù)分析的功能是對指標(biāo)進(jìn)行分析，看其是否正常；異常告警則是指標(biāo)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時，給出告警提示。在數(shù)據(jù)分析的過程中，需要給每一個指標(biāo)設(shè)置亞健康狀態(tài)與故障狀態(tài)兩個閾值。通常來講，CPU利用率如果保持在0-75%之間，代表著任務(wù)運行正常；如果長時間處于90%以上，那么任務(wù)運行會將逐漸緩慢。所以，針對CPU利用率可以設(shè)置對應(yīng)的閾值，即75%與90%。

以單核處理器為例，如果CPU負(fù)載維持在0.70較為穩(wěn)定；一旦達(dá)到1.0則表示CPU滿載；如果已經(jīng)超過1.0的話，則會出現(xiàn)等待。依此類推，多核處理器負(fù)載的兩個閾值則可以設(shè)置為0.70×CPU內(nèi)核數(shù)、1.0×CPU內(nèi)核數(shù)。因為不同服務(wù)器配置不同，為了滿足其要求，閾值不能設(shè)置為固定值，通常采用百分比機(jī)制，這樣即使集群內(nèi)節(jié)點的配置不同，而監(jiān)控配置閾值都不需要進(jìn)行修改。另外，磁盤的IO往往與磁盤種類有密切關(guān)系，磁盤不同其讀寫速率的極限自然也不同，例如，7200轉(zhuǎn)臺式機(jī)硬盤讀寫速率大約在130-190MB之間，所以磁盤讀速率對應(yīng)的兩個閾值可以設(shè)置為100M/S與130M/S，而寫速率對應(yīng)的兩個閾值則設(shè)置為50M/S與65M/S。通過相關(guān)實踐證明，當(dāng)內(nèi)存使用率低于88%時，系統(tǒng)通常不會有卡頓情況出現(xiàn)；一旦超過90%，而卡頓情況就會嚴(yán)重。所以，對應(yīng)的內(nèi)存使用率閾值設(shè)置為88%與90%。將以上故障告警閾值匯總（見表2）：

同時，還要將故障告警與 軟件結(jié)合，對監(jiān)控插件進(jìn)行自定義設(shè)置，同時設(shè)置好監(jiān)控指標(biāo)閾值。一旦指標(biāo)數(shù)據(jù)超過閾值時，則及時發(fā)出警告。

（四）可視化

實時指標(biāo)數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)趨勢是可視化的兩部分。相關(guān)人員可以通過監(jiān)控系統(tǒng)查看指標(biāo)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)與狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)故障，要及時對云計算平臺進(jìn)行修復(fù)。歷史數(shù)據(jù)趨勢變化能夠幫助相關(guān)人員進(jìn)一步了解指標(biāo)的變化趨勢，從而分析故障發(fā)生的原因。

三、結(jié)語

綜上所述，本文主要結(jié)合云計算平臺監(jiān)控結(jié)構(gòu)模型，進(jìn)一步提出了云計算平臺監(jiān)控系統(tǒng)實現(xiàn)的具體方案。該監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)π阅苓M(jìn)行監(jiān)控，及時發(fā)出告警，同時可以實現(xiàn)可視化展示，能夠達(dá)到云計算平臺監(jiān)控軟件的基本需求。同時，基于云計算的發(fā)展其需求也會改變，所以還需要進(jìn)一步研究以達(dá)到逐步完善的目標(biāo)，進(jìn)而提升云計算平臺運行的穩(wěn)定性。

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