云计算环境下的网络技术质量监控系统

卞璐

（三江学院 江苏省南京市 210012）

近年来，随着计算机网络技术的不断革新，云计算已经成为了目前互联网行业一种切实可用的计算服务模型，通过对云计算相关技术的运用可以大大提升网络资源使用率，为用户的网络任务部署提供强大的辅助作用。经过多年的发展，云计算在应用范围不断拓展的同时，其云数据中心资源数据库也呈现出了高度集中的趋势。云计算环境下如何有效保障云服务的安全性、可靠性、稳定性已经成为了业界人士所共同关注的一个重要问题。为此，在充分结合云计算具有用户数量庞大、需求多元，数据资源庞大等特点的基础上，我们需要在云计算环境下对其网络技术质量实行实时监控，以此来保障云计算活动任务的顺利实施。

1 相关概述

1.1 云计算

云计算属于分布式计算其中的一种，在网络云的作用下数据计算处理程序被分解为无数个小程序，之后借助多部服务器所组成的网络系统对这些小程序进行集中分析、处理，最终再将结果反馈给用户。在不断的发展过程中，云计算已经逐渐突破传统分布式计算局限，成为了一种集分布式计算、并行计算、虚拟化计算、效用计算、网络存储、负载均衡等优势于一体的新型计算方式。从内容上，云计算由一系列可被虚拟化且能够实现动态升级的资源组成，用户只需借助电脑、智能手机等终端设备，依照实际需要对云计算资源进行租赁操作，即可在网络范围内以共享的方式轻松获取到这些资源。由此，我们可以将云计算定义为是一种按需交付的应用程序、计算能力、IT 资源、存储、数据库，并以有偿的形式为用户提供云信息访问服务。综合来看，云计算的突出特点主要集中在资源存储虚拟化、服务形式自助化、网络访问广泛化、服务终端设备多样化等特点。

1.2 云监控

云监控指的是在对IT 行业发展中的云存储、云计算、商业智能、数据中心等技术概念予以充分借鉴的基础上，将发展的重点汇聚到以多媒体业务为代表的监控事业上，并根据该项业务实际需要进行相关技术、数据中心架构的设计与开发，确保整个网络系统架构逐渐朝着标准化、可运行性、可扩展性、健壮性等方面发展，以此来大大提升视频数据的信息化、情报化、集中化以及可操作性。就云监控的服务内容而言，主要包括站点监控、服务器性能监控、网络安全扫描服务、故障分析、用户访问速度监控、警告通知等，涉及到了互联网运行、维护、管理的方方面面，有效地实现了对服务器、网站、业务的一条龙监控。未来云监控的主要发展方向仍将集中在视频监控的智能化、高清化、网络化，这就对系统的信息处理能力、存储容量等都提出了较高的要求。

2 关键技术介绍

2.1 Collectd数据采集

Collectd 作为系统当中一个独特的守护进程存在，其存在的价值主要体现在定期收集应用程序、网络系统各项性能指标，用以提供各种不同的存储机制。在网络系统执行信息存储任务时，Collectd 会对网络系统中存储相关信息进行周期性的统计。这些信息可以作为管理者对网络系统存储漏洞进行查找、定位的重要依据。Collectd 的显著特点主要体现在两个方面，一方面Collectd 数据采集主要以C 语言进行任务指令的编写，具有良好的可移植性，即便在缺少脚本语言的嵌入式系统中也可以顺畅运行；另一方面Collectd 包含了众多的插件，其中不仅涉及到标准案例更涉及到许多高级主题，具有很好的扩展性，能够满足用户对网络的各项功能需求。

2.2 虚拟计算存储

在云计算环境下，虚拟计算存储技术的存在可以实现对系统各类资源的统一化整合与管理，以此来便捷用户的数据信息存储。云计算环境下的网络技术质量监控活动的开展会产生大量的视频数据，这就对系统的视频数据存储条件提出了较高的要求，必须达到PB 级别。而在以往由LAN 接口连接网络的存储环境下，受光纤速度、存储方式等的限制，导致数据存储区域难以实现性能、容量方面的有效扩展，不能很好的实现对海量云监控数据信息的有效存储。云计算作为一种分布式计算方式，它可以为用户提供一种可扩展且灵活分布的文件存储系统，有效地突破了传统存储存在的不足和弊端，能够实现海量信息的集群式、高效化存储，充分满足云监控的视频存储需求。

2.3 运动检测

运动检测指的是借助图像的智能识别功能，从所采集到的视频图像序列中将发生异常、变化的区域提取出来，予以后期重点查验。运动检测能够在发挥图像分析作用的基础上，实现视频画面运动区域的有效分割，这对于后期的目标跟踪、分类、行为理解等起到了关键性的辅助作用，是网络系统安全监控、目标跟踪的关键步骤。相比较其他技术而言，运动检测工作对象主要以视频图像为主，但视频画面质量时长会受到天气、信号、阴影等因素的干扰，导致视频画面处于动态变化中，这就加大了运动检测的难度，导致运动检测结果与实际常存在一定的误差，难以准确判断运动目标的大小、形状、位置等精确信息。

2.4 负载预测

负载预测指的是以一系列相关条件为依据，来对供应均衡、满足需求所需各项条件予以科学预测。负载预测的产生主要是，云计算凭借自身丰富的信息储备以及功能优势可以为用户提供持续性的数据存储、计算机能力访问服务，而随着系统访问数据量的不断激增，能源消耗也会随之增加，在此种情况下就应运而生了系统负载预测技术。在负载预测技术的作用下，管理者可以实现对云计算环境下主机负载数据中心相关SLA 协议情况的科学预测，以此来保障主机负载平衡，促进网络资源的有效利用。当前用到的负载预测方法主要有线性回归负载预测、神经网络负载预测。其中神经网络负载预测，应用范围较广，由输入层、输出层、隐层组成，具有较强的泛化能力及高度非线性变化能力，可以实现在各种不确定非线性控制对象中的有效运行。

3 云计算环境下的网络技术质量监控系统构建

3.1 明确系统主要功能区域

云监控作为云计算服务中一项关键性的内容存在，能够通过云计算网络监控系统作用的发挥，来实现对虚拟机各项服务、资源的全面监控，并在系统发生异常时及时发出警告，能够大大提升云服务的有效性，保障云平台系统的安全、有效运行。在对云计算环境下的网络技术质量监控系统进行构建之初，为确保系统各项功能的充分发挥，首先我们需要对系统的主要功能区域作出一个明确的划分。具体来讲，结合云计算整体环境以及网络技术质量监控需求的分析，我们可以将云监控系统主要划分为以下几个不同的区域：一是，专门用于对系统相关资源及服务进行预测、监控的区域。通过相关数据信息的采集、汇总、分析，来得到系统监控数据结果，直观反应虚拟机内存、硬盘空间利用率、运行状态、CPU、虚拟机负载预测等情况，切实保障虚拟机正常运转；二是，专门用于在云监控发现异常进行警告的区域。当所监控目标在数据值上超出协定范围后，系统自动发出警告，便于系统监控人员及时发现系统运行问题、漏洞，并做出及时处理，保障云平台的正常运行；三是，专门用于监控数据进行可视化展示的区域。以报表的形式直接展示监控结果及系统配置，便于监控人员全面掌控系统运行状况。

3.2 数据采集模块系统设计

系统运行相关数据采集工作是实现网络技术质量监控的首要步骤，为确保所采集到的数据的准确性、完整性，我们要结合采集对象的不同，设计出极具针对性、合理性的智能数据采集方法。一般来讲，针对监控指标所下发的监控数据采集任务，基于UTD 判断，主要采取PULL&PUSH 数据采集模式。其中PULL 数据采集模式为数据收集服务器分别向不同的Agent 发出数据请求，再由Agent 对该请求进行数据回复。该操作在数据信息请求上具有较强的主动性，可以以主动拉取的方式获得数据信息，虽然数据收集任务的发起终端都为服务器，但具体的操作方却是不同的，分为不同的Agent 用户，因此收集到的信息具有着广泛且多样化的特点；PUSH 数据采集模式，则是由不同的Agent 用户依据既定监控指标，定期向数据收集服务器终端发送监控数据。这一数据采集模式的优势就在于无需服务器终端向Agent 发送信息收集请求，即可定期收到Agent 的自动数据汇总，适用于对大量数据客户端的管理，能够在减轻服务器终端信息存储负担的同时满足数据采集要求。在实际工作中我们可以采取PULL&PUSH 相结合的形式进行系统数据信息的采集工作，依照用户需求及监控指标情况，在PULL&PUSH之间进行智能切换，最大程度发挥保障系统的数据采集指标达标，降低服务器负担。

3.3 数据存储模块系统设计

数据存储模块主要承担系统监控数据的异地访问、分布式存储工作，能够在保障数据可靠性、完整性的同时增强云计算系统的读写能力。基于云计算环境下所产生监控数据的庞大性、复杂性特点，在对这些数据进行存储时，为确保存储空间的延展性，可考虑采用几种不同存储方式相结合的形式对监控数据进行存储。其中一种与告警ALARM 相关、一种与采样值相关，系统会根据具体的监控数据类型，分别有针对性的采取MYSQL 数据库、分布式时间序列数据存储。同时该数据存储模块在具体的实施中或涉及到数据缓冲、数据双写两种不同的数据策略，其目的都是为了提高云监控系统的高效性运转。其中数据缓冲策略能够保障数据资源的使用效率，在频繁的数据传输操作过程中，将所接收到的数据进行队列缓冲处理后，再转入数据存储模块，大大提高了数据的存储效率；数据双写策略主要是为防止数据在存储的过程中出现丢失问题而设定的，在实施数据存储操作时需将两份相同的数据分别放置于不同的服务器上，以作备份之用。

3.4 监控警告模块系统设计

在云计算环境下网络技术质量监控除了要实现对数据信息的实时监控外，更为重要的就是在监控中发现问题并向系统管理者发出预警通知，便于管理者对虚拟机问题作出快速处理，保障系统的正常运转。一般来讲告警模块实施流程主要是发出监控告警——抓取监控数据——与告知事件进行数据信息匹配以确定问题位置信息——创建告警项目——进行表达式计算——产生告警——以短信、邮件方式进行告警通知。另外，值得注意的是在一些情况下大量告警事件会汇集在同一表中，当任务量超出系统承受范围后会出现数据表移除的现象，这时就需要进行告警迁移，相应的还需要特别指定迁移策略，以保障迁移告警的有效触发。

4 小结

综上所述，云计算环境下网络技术质量监控系统的建立，能够有效解决当前网络视频监控中因海量视频文件处理、存储、计算等需要所存在的各类问题，在保障数据完整性的同时，为云计算资源的负载、分配、控制提供重要辅助作用，切实维护计算机网络系统的正常运行。但受各方面现实因素的影响，我们在云计算环境下所构建起来的网络技术质量监控系统在一些方面仍存在一些不足之处。未来的工作中，我们要继续加大对云存储的研究力度，将负载预测超载、数据采集模型的智能调整、监控功能拓展等作为未来研究的重点，在技术革新的过程中，对云监控系统各项功能做出进一步的调整与优化，确保云监控系统效用的最大化发挥。