[发明专利]一种高效的PAAS平台监控方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及大数据及云计算领域，尤其涉及一种高效的PAAS平台监控方法及系统。

背景技术

云计算技术利用了虚拟化技术将计算、存储、网络等资源进行池化，通过互联网将共享的软硬件以服务的方式提供给用户，云计算技术拥有虚拟化技术、并行计算技术、网格计算、分布式计算技术以及透明计算技术的一系列优势，而PAAS平台作为云计算的一种服务类型，将软件部署、运维作为一种服务按需提供给软件开发用户，成为近年来非常热门的研究方向；在PAAS平台中，系统服务以及各类订制化服务随时都需要平台进行监控，监控的对象复杂多样，且数据量庞大；为了高效地监控PAAS平台，保证服务的正常运行，需要一个稳定、高效且可扩展的监控平台。

当前的PAAS平台监控系统面临的主要挑战有：云计算平台的资源监控系统，能够不断地衡量和评估云平台的可靠性、可用性和高效性，是组成云计算平台的重要部分，因此高效、可靠的平台状态信息的采集异常重要；PAAS平台提供的服务类型复杂多样且无法预知，监控对象随着服务的变化而不尽相同，如何能够高效的对各类服务进行有效的监控，而不影响原有的PAAS平台至关重要；PAAS平台提供的服务具有较强的扩展性和灵活性，监控采集的数据量庞大，且采集的数据中需要传输的信息冗余字段过多，对于通信密集型的PAAS平台来说，网络资源异常珍贵，监控系统长时间的占用大量的网络带宽，不仅会影响平台其他的服务有效运行，严重情况下还会造成平台崩溃无法对外提供服务。因此，如何高效地监控PAAS平台是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明针对目前需求以及现有技术发展的不足之处，提供一种高效的PAAS平台监控方法及系统，实时精确的反馈平台运行状态，增加了系统的可用性。

为了便于理解，对本发明中出现的部分名词作以下解释说明：

PAAS：英文全称为Platform-as-a-Service，平台即服务；把应用服务的运行和开发环境作为一种服务提供的商业模式，也是一种云服务，提供应用程序的开发和运行环境。

Agent：是指驻留在某一环境下能持续、自主地发挥作用,满足反应性、社会性和主动性等特征的计算实体。

智能Agent系统：基于Agent这一抽象、核心概念所建立起来的系统，能够实现计算实体的动态性、并发性和智能性。

Adler-32算法：是Mark Adler提出的一种校验和算法，具有更好的执行效率。更低的不能检测出错误的概率。

MD5：英文全称为Message-Digest Algorithm 5，信息-摘要算法5，用于确保信息传输完整一致。是计算机广泛使用的杂凑算法之一，主流编程语言普遍已有MD5实现，将数据运算为另一固定长度值，是杂凑算法的基础原理。

为了实现上述目的，本发明采用以下的技术方案：

本发明提供了一种高效的PAAS平台监控方法，包括以下步骤：

将智能Agent系统部署在PAAS平台的宿主机上；

智能Agent系统对监控对象进行数据采集；

采用压缩策略以数据块的形式对数据进行传输；

接收数据块并进行解压缩处理。

优选地，在将智能Agent系统部署在PAAS平台的宿主机上之后，还包括：根据不同的监控对象，分别为其建立数据缓冲队列，并设置智能Agent系统的默认监控时间和采样间隔的原子时间，智能Agent系统的默认采样周期与默认监控时间相等。

优选地，所述的智能Agent系统对监控对象进行数据采集，包括：智能Agent系统采用默认的采样周期，采集宿主机和服务的不同运行状态信息，将采集到的信息存储到对应的数据缓冲队列中。

优选地，在智能Agent系统对监控对象进行数据采集之后，还包括：

计算数据缓冲队列中数据的标准差δ：

其中，X_i为采集到的第i个监控对象的数据状态信息，n是指监控对象的总数；

定义第i个监控对象的数据偏差的上限为L_i，判断标准差δ与偏差的上限L_i的大小，若δ＜L_i，则增大采样周期；若δ≥L_i，则减小采样周期。

优选地，所述的增大采样周期包括：计算出增大后的采样周期T_u：

T_u＝T+t_af(δ,L_i)