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0 引言

云監(jiān)控[1-2]涉及監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施、平臺和定制指標整個過程，可確保系統(tǒng)工作負載在最佳水平運行。云監(jiān)控主要用于分析系統(tǒng)中每個任務(wù)的內(nèi)存使用情況，有助于確定任務(wù)的使用模式，并允許在達到某些閾值時設(shè)置警報，以平衡工作負載并保持高可用性。云監(jiān)控數(shù)據(jù)分析[3]涉及大量信息的查詢和處理操作。在此過程中，需要從任意粒度范圍(例如以分鐘或小時聚合)中檢索特定屬性的數(shù)據(jù)，以估計概率分布函數(shù)(probability distribution function，PDF)，并預測未來的工作負載[4]。由于跟蹤的數(shù)量可能很大，隨著跟蹤數(shù)據(jù)的積累，這些操作需要一個可擴展且可靠的云體系結(jié)構(gòu)。

為此，國內(nèi)外學者針對云監(jiān)控技術(shù)進行了大量研究，并取得了豐碩成果。賴朝安等[5]研究了雙層隨機規(guī)劃的云監(jiān)控平臺定價策略，結(jié)合極點算法建立服務(wù)商與客戶之間的動態(tài)博弈模型。尹學淵等[6]提出了1種基于虛擬機內(nèi)存實時在線分析的虛擬機監(jiān)控技術(shù)，實現(xiàn)了虛擬機細粒度狀態(tài)信息監(jiān)控。楊淑棉等[7]提出了一種基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(infrastructure as a service，IaaS)模式下基于物理內(nèi)存分析的實時監(jiān)控取證方法，可實現(xiàn)虛擬機中的異常行為檢測，從而有效防止虛擬主機運行惡意軟件、違法犯罪等問題。上述方法僅針對各自領(lǐng)域的云監(jiān)控平臺進行了研究，無法擴展到其他數(shù)據(jù)集，模型可拓性有待提高。為了允許高級跟蹤數(shù)據(jù)分析，所設(shè)想的云體系結(jié)構(gòu)應該適應對任意跟蹤數(shù)據(jù)集的訪問。此外，云架構(gòu)需要一個基于萬維網(wǎng)(world wide web，Web)的界面來構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)查詢，并顯示結(jié)果。

為此，本文在研究了集成云平臺和分布式計算基礎(chǔ)上，提出了一種包含雙層結(jié)構(gòu)的云監(jiān)控數(shù)據(jù)分析平臺，并對系統(tǒng)中數(shù)據(jù)密集型跟蹤分析的體系結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)進行研究。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

云監(jiān)控數(shù)據(jù)分析平臺體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。該結(jié)構(gòu)主要分為2個子系統(tǒng)：其一為較小數(shù)據(jù)量提供數(shù)據(jù)分析方法的核心結(jié)構(gòu)；其二為分析大型數(shù)據(jù)集提供有效分布式計算算法的擴展結(jié)構(gòu)。

圖1 云監(jiān)控數(shù)據(jù)分析平臺體系結(jié)構(gòu)
Fig.1 Architecture of cloud monitoring data analysis platform

1.1 核心結(jié)構(gòu)

核心架構(gòu)可分為3層：頂層為智能搜索層；中間層為應用程序接口(application programming interface，API)；底層為云計算層(包括物理接口)。這3層相互作用，進行工作負載跟蹤，并監(jiān)視任何異常模式。

核心結(jié)構(gòu)工作過程如圖2所示。

圖2 核心結(jié)構(gòu)工作過程框圖
Fig.2 Block diagram of core structure working process

智能搜索層為用戶提供了編輯分析、配置參數(shù)、啟動數(shù)據(jù)訪問和處理請求及顯示查詢結(jié)果等功能。該層提供了用戶與云平臺[8]交互的源，并充當客戶端應用程序與云平臺通信的API接口。用戶向云平臺發(fā)送服務(wù)請求，一旦認證成功，將在客戶端上生成含有關(guān)分析結(jié)果的信息的查詢結(jié)果。此外，考慮到用戶感興趣的目標不只一個，智能搜索模塊也提供類似于目錄的自動索引功能。

API層充當連接智能搜索層和存儲跟蹤的云計算層的橋梁。API層的核心構(gòu)建在3個模塊上，即搜索模塊、分析包和頁面生成器。需要注意的是，系統(tǒng)所有資源都是通過超文本傳輸協(xié)議(hyper text transfer protocol，HTTP)發(fā)送處理請求。作為響應，可調(diào)用分析包。分析包利用搜索模塊提取感興趣的數(shù)據(jù)集。然后，搜索模塊通過HTTP，由云平臺的API向云服務(wù)商發(fā)送一個搜索查詢。當返回數(shù)據(jù)后，分析包生成結(jié)果并向客戶端發(fā)送成功響應通知。在接收到成功響應時，系統(tǒng)將初始化另一個請求，以便通過HTTP協(xié)議繪制該特定數(shù)據(jù)集的預測數(shù)據(jù)。最后，系統(tǒng)發(fā)送一個生成頁面的請求，并調(diào)用頁面生成器模塊生成分析結(jié)果。

云計算層的數(shù)據(jù)接口主要進行數(shù)據(jù)存儲和訪問，且基于云平臺主要使用切分和復制實現(xiàn)搜索、索引功能。此外，云計算層還包括眾多物理組件，如交換機、接口、數(shù)據(jù)庫等。

如果用戶想要監(jiān)控數(shù)據(jù)中的異常值，首先與智能搜索層交互，輸入所需的參數(shù)來啟動該過程。同時，智能搜索層交互將帶有指定參數(shù)的HTTP請求發(fā)送到特定Web服務(wù)。當認證成功，該服務(wù)立即建立連接，并從云平臺檢索所需數(shù)量的數(shù)據(jù)。最后，將這些數(shù)據(jù)處理的結(jié)果以頁面形式呈現(xiàn)給用戶。

1.2 擴展結(jié)構(gòu)

云監(jiān)控數(shù)據(jù)分析平臺除核心架構(gòu)外，還擴展了一個額外的組件，以便對大量數(shù)據(jù)集進行復雜的計算。該組件由多個分布式復雜計算應用程序復合構(gòu)成，用于管理和調(diào)度用戶應用程序。擴展結(jié)構(gòu)包含請求/接收資源管理器、數(shù)據(jù)節(jié)點組件(可連接到其他Hadoop分布式文件系統(tǒng)(hadoop distributed file system，HDFS)數(shù)據(jù)節(jié)點)和服務(wù)協(xié)議這3部分。擴展結(jié)構(gòu)有利于用戶在Hadoop文件系統(tǒng)[9]中存儲數(shù)據(jù)，并為用戶提供了高可用性和可擴展的存儲功能。

擴展結(jié)構(gòu)的工作過程如圖3所示。

圖3 擴展結(jié)構(gòu)的工作過程框圖
Fig.3 Block diagram of extended structure working process

與核心結(jié)構(gòu)類似，用戶通過特定的輸入?yún)?shù)訪問數(shù)據(jù)頁面。然后，這些參數(shù)以HTTP請求的形式轉(zhuǎn)發(fā)到API中。API執(zhí)行請求，并將接收到的參數(shù)包裝為JSON消息[10]發(fā)送到云平臺的主節(jié)點。節(jié)點接收JSON消息并將查詢請求提交給云服務(wù)商。需要注意的是，API中的請求發(fā)送模塊將以JSON格式編碼的消息傳遞到云平臺的主節(jié)點。同時，運行在云平臺主節(jié)點上的請求接收器模塊接收消息并對其進行解碼。節(jié)點間的消息傳遞使用高級消息隊列協(xié)議(advanced message queuing protocol，AMQP)[11]執(zhí)行。當成功完成任務(wù)后，云平臺將保存結(jié)果，并通過安全外殼協(xié)議(secure shell，SSH)將結(jié)果傳輸?shù)紸PI，并向用戶發(fā)送一個成功響應。此外，API將發(fā)送另一個請求，從而為特定結(jié)果生成查詢頁面。

擴展結(jié)構(gòu)還支持相應的機器學習庫，如模糊C均值聚類算法[12]，通過將跟蹤數(shù)據(jù)劃分成所需的集合來分析跟蹤數(shù)據(jù)。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 數(shù)據(jù)加載

由于現(xiàn)實環(huán)境中的數(shù)據(jù)大多為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，導入系統(tǒng)時沒有直接可用于索引的功能，因此需要設(shè)計高效的數(shù)據(jù)索引方法。本文使用形式化語言自動為每個正在加載的記錄創(chuàng)建唯一id。自動生成的唯一id在架構(gòu)文件中的定義如下所示。

<name=″*″,class=″*″,index=″true″>

<uniqueKey>id<uniqueKey>

該定義中：“*”為省缺值，可自由定義；name為記錄的命名；class為記錄所屬類別；index為true時為可被索引，否則表示不可索引；id為記錄唯一標識。

云平臺支持不同類型的數(shù)據(jù)上傳技術(shù)，例如索引處理程序、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)導入處理程序以及通過網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)查詢

數(shù)據(jù)查詢通過HTTP請求發(fā)送到云平臺，請求包含集合名稱和數(shù)據(jù)量。例如，如果用戶打算從云平臺請求10 000條數(shù)據(jù)記錄，則查詢示例表示如下。

s=SearchOptions();s.query.rows('10000')

該示例中：SearchOptions為查詢操作函數(shù)；s為其實例化。

需要注意的是，云平臺僅支持JSON格式的數(shù)據(jù)查詢操作。當查詢完成后，將在HTTP響應中返回查詢的數(shù)據(jù)集。返回的數(shù)據(jù)集由分析模塊進一步處理。

3 案例研究

本節(jié)通過案例驗證本文所提模型：通過分析跟蹤數(shù)據(jù)，預測系統(tǒng)工作量，并了解時間序列中的運行模式。系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境使用JAVA中的Spring框架作為輸入，開發(fā)架構(gòu)的工作原型，以跟蹤特定時間戳下海量搜索引擎數(shù)據(jù)庫服務(wù)器作業(yè)時的CPU和內(nèi)存使用情況。為簡化仿真過程，作如下假設(shè)。

①任務(wù)或作業(yè)名稱以數(shù)字標志符進行區(qū)分。

②CPU和內(nèi)存的消耗可通過線性變換模擬。

③任意大數(shù)據(jù)集的平均值服從正態(tài)分布。

3.1 核心結(jié)構(gòu)分析過程

本文采用Python庫實現(xiàn)了核心組件分析包中的CPU負載使用情況預測。

分析考慮10 000個數(shù)據(jù)點的數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)塊分成4個子塊，并令每個子塊的持續(xù)時間為L。預測CPU的負載是指在L的每個周期結(jié)束時，根據(jù)上一個子塊的趨勢及增長對下一個子塊CUP負載進行預測。最后，利用三次指數(shù)平滑方法對長度為4L的時間序列數(shù)據(jù)進行預測。圖4中，平滑常數(shù)α=0.2、β=0.2、γ=0.05。

核心結(jié)構(gòu)負載預測指數(shù)平滑結(jié)果如圖4所示。

圖4 核心結(jié)構(gòu)負載預測指數(shù)平滑結(jié)果
Fig.4 Exponential smoothing results of core structure load forecasting

3.2 擴展結(jié)構(gòu)分析過程

擴展組件分析結(jié)果如圖5所示。

圖5 擴展組件分析結(jié)果
Fig.5 Extended component analysis results

如前文所示，擴展組件分析時首先使用機器學習k-均值聚類算法對時間序列工作負載數(shù)據(jù)進行分類，即將跟蹤數(shù)據(jù)分類為不同的k值。工作負載分類旨在發(fā)現(xiàn)跟蹤數(shù)據(jù)中任務(wù)事件的異常。本節(jié)在106個數(shù)據(jù)點上運行聚類算法，得到不同的k值，即4、8和12。由圖5可知，在監(jiān)控數(shù)據(jù)集中，代表任務(wù)CPU和內(nèi)存使用的大多數(shù)數(shù)據(jù)點的值都相當?shù)?。這些任務(wù)事件平均分別使用約0.001 6和0.003 1CPU和內(nèi)存。另一方面，只有較少的任務(wù)具有較高的CPU和內(nèi)存使用率，即平均分別為0.287和0.018。

4 結(jié)論

為提高云監(jiān)控中數(shù)據(jù)分析能力，本文設(shè)計了包含雙層結(jié)構(gòu)的云監(jiān)控數(shù)據(jù)分析平臺。該平臺主要包含2個子系統(tǒng)：其一為較小數(shù)據(jù)量提供數(shù)據(jù)分析方法的核心結(jié)構(gòu)；其二為分析大型數(shù)據(jù)集提供有效分布式計算算法的擴展結(jié)構(gòu)。該平臺為系統(tǒng)CPU及內(nèi)存使用分析過程提供了一定依據(jù)。

然而，本文系統(tǒng)在仿真時存在諸多限定，如數(shù)據(jù)集為模擬數(shù)據(jù)、系統(tǒng)運行時未考慮網(wǎng)絡(luò)攻擊等復雜行為。后續(xù)研究一方面可將大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)引入系統(tǒng)，進一步提升系統(tǒng)預測能力；另一方面還可研究區(qū)塊鏈、信息安全等技術(shù)，以滿足系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全及防止數(shù)據(jù)泄漏等需求。