[发明专利]一种基于峰值预测的云计算集群监控方法及系统

权利要求书

1.一种基于峰值预测的云计算集群监控系统，其特征在于，包括：

数据采集端，负责各个节点服务器系统性能信息、服务以及Docker容器、Ceph分布式文件系统等的采集，通过周期性地对当前节点服务器的CPU利用率、内存利用率、磁盘使用率、服务状态和日志、Docker容器的资源占用情况、Ceph运行状态及集群信息等进行动态采集；

数据发送和接收端，负责发送数据采集端收集的各类信息到管理节点，数据发送和接收端运行在管理节点上，监听和接收各节点服务器发送的实时数据；

数据存储端，采用whisper作为存储后端，使用时序数据库存储管理节点收到的数据。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，数据采集端包括CPU收集子模块、内存收集子模块、I/O收集子模块、磁盘收集子模块、Ceph子模块、服务子模块和Docker容器子模块。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，CPU收集子模块用于收集节点CPU的实时状态，读取/proc/stat文件，/proc/stat文件包含了所有CPU活动的信息，该文件中的所有值从系统启动开始累计到当前时刻；内存收集子模块用于收集节点的实时内存信息，读取/proc/stat文件；I/O收集子模块用于收集集群的I/O状态，读取/proc/diskstats文件；磁盘收集子模块用于收集集群的磁盘信息，读取/proc/diskstats文件；Ceph子模块用于对Ceph分布式文件系统状态的监测；服务子模块用于对系统中apache服务器进程进行检测；Docker容器子模块用于对Docker容器的CPU使用率、内存使用状况、网络流量进行监测。

4.根据权利要求1所述的基于峰值预测的云计算集群监控方法及系统，其特征在于，数据发送和接收端包括：

发送子模块，基于socket编程，当前发送子模块把收集的数据不断通过TCP/IP协议发送到接收模块，其中的发送的消息的格式为metric pathmetric valuemetrictimestamp，叫做指标项，指标项是一种随着时间不断变化的可度量的数量；

接收子模块，基于Twisted网络库实现，接收子模块接收通过各种协议传输来的指标项数据并写入磁盘；在接收到指标项时，将指标项值缓存在RAM中，并用底层的Whisper库按照指定的时间间隔写入磁盘，接收到消息以后，转换消息格式传递给存储模块。

5.一种基于峰值预测的云计算集群监控方法，其特征在于，利用权利要求1所述的系统，包括以下步骤：

S1、使用基于三次指数平滑法的时间序列预测算法，对同时含有趋势和季节性的时间序列进行预测，设定每个类型指标的阈值；

S2、使用道格拉斯-普克算法将曲线近似表示为一系列点，提取峰值和提前设定的各个指标的阈值进行比较；

S3、结合监控的数值指标，对集群中是否有节点即将出现故障的状况进行预测。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S1中，预测模型为：

其中，为t+T周期的预测值，及t周期的三次指数平滑值，a_t、b_t以及c_t为预测模型平滑系数，T为周期，为一次指数平滑值，为二次指数平滑值，为三次指数平滑值。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S2中，使用道格拉斯-普克算法具体为：

S201、在曲线首尾两点A，B之间连接一条直线AB，该直线为曲线的弦；

S202、得到曲线上离该直线段距离最大的点C，计算其与AB的距离d；

S203、比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小，如果小于threshold，则该直线段作为曲线的近似，该段曲线处理完毕；

S204、如果距离大于阈值，则用C将曲线分为两段AC和BC，并分别对两段取信进行1～3的处理；

S205、当所有曲线都处理完毕时，依次连接各个分割点形成的折线，作为曲线的近似。