7篇关于监控告警的计算机毕业论文

今天分享的是关于监控告警的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到监控告警等主题,本文能够帮助到你

基于微服务架构的高性能服务调用系统的设计与实现

这是一篇关于微服务,分布式,高性能,服务监控,数据通信,监控告警的论文, 主要内容为随着互联网产业的发展,越来越多的应用和服务开始向分布式架构转向,这就迫切需要一种比较高性能的服务调用模式来避免在业务高峰期造成卡顿或者无响应的情况。在互联网早期时候大部分的系统都是单体设计模式,然而随着流量的提高以及用户响应数量的增大,这种架构模式很容易遇到性能瓶颈。因此后来出现SOA设计模式以及RPC远程过程调用模式都是用来提高服务之间的调用性能。但是当前主流的一些框架和开发手段很难同时兼顾不同类型服务之间的高速响应以及不同数据类型之间的快速转换,对一些要求实时性的服务很难达到及时响应。为了解决上诉问题,本文设计并实现了一种基于微服务框架的高性能服务调用系统。并整合了当前比较主流的分布式技术,对服务之间的功能调用做了比较高性能实现方式。通过对Netty框架进行二次开发,在数据通信方面取得了巨大的进步,能够实现高效的管理连接。同时在心跳检测、超时处理等模块做了完善的代码封装,保证了服务的高可用。除此之外项目中对接了Nacos作为整个项目的服务注册中心、服务调用中心以及服务配置中心。同时序列化传输方面,本次采用的是Protubuf,并且对项目中比较特殊的一些数据模块做了自定义的序列化封装。在服务监控方面,设计并实现了服务自监控与信息自采集功能,同时结合Prometheus、Alertmanager等监控告警工具实现故障定位和告警推送帮助开发人员及时定位问题。最后在与常见的RPC框架进行性能比较得知,本系统具有高效的服务调用能力。

基于云原生架构的实时ETL平台的设计与实现

这是一篇关于实时ETL,云原生,去重统计,监控告警的论文, 主要内容为如今,在大数据和云原生技术的背景下,不少传统企业都对内部进行数字化改革。同时企业内部存在着不同部门之间的数据互不相通,无法得到有效的利用的问题。随着业务的发展,数据的积累也就越多,部门之间存储数据的数据库类型也越来越多,需要解决异构数据源之间的数据同步问题,在一些业务场景中,对数据处理的延迟有着严格的要求,这就需要做到实时在异构数据源之间同步的工具。针对上述问题,本文实现了一个基于云原生架构的实时ETL平台,该系统以联通各个孤立数据源为目标,结合实际业务情况,基于云原生、实时采集、大数据处理等技术,着力解决企业内部异构数据源数据的联通问题,并且提供了对数据实时处理的能力,建立了平台监控运维智能化的体系,采用灵活扩展的架构,方便系统的开发扩展。论文的主要工作如下:根据企业职能人员的需求进行需求分析,对需求进行细化分析。确定系统与外部系统的边界并明确系统内数据流向。对系统的主要功能模块进行分解,分别使用UML用例图的方式描述系统中的任务管理、数据资源管理、用户与权限管理和监控管理等主要功能模块需求,同时确定了系统的非功能性需求。对实时ETL平台进行架构设计并实现各个功能模块。使用Kafka Connect技术实现数据实时的从源数据库的抽取,然后用Flink实现对数据的计算处理。在数据处理过程中使用Bloom Filter算法对处理数据进行去重统计。在搭建监控告警模块的基础上使用改进Louvain社区发现算法对告警记录进行分析,挖掘出告警事件之间的关联关系,将告警事件分为多个社区,为告警的根因分析做准备。在系统设计实现方面,采用Spring Cloud框架,用微服务的方式构建系统,并详细描述系统各个功能的设计实现过程,根据需求分析设计出系统数据库中的物理表。在实现完成整个系统后,根据需求设计各个功能的测试用例,将系统部署到运行环境后,对主要功能按照需求分析的用例进行测试。系统性能测试分别对主要功能的响应实现测试,对实时ETL的性能、并行数量和数据处理延迟分别进行测试,最后对功能模块中使用到的算法进行测试。经过完整的系统测试验证了系统各个功能的符合需求,性能上也满足需求中的要求,可供企业用户正常使用。

基于微服务架构的高性能服务调用系统的设计与实现

深度可定制的工具化爬虫系统的设计与实现

这是一篇关于通用爬虫,解析模板,URL去重,反爬技术,监控告警的论文, 主要内容为如今互联网正在快速发展,互联网中的信息也随之爆发式增长、内容也随之丰富。信息的过载使得人工获取、处理数据的难度逐渐增加。因此如何快速、有效地做数据采集以及从海量数据中抽取有用信息是一个迫切需要解决的问题。爬虫技术有效地帮助了如今的互联网从业者实时、准确地采集数据。然而,爬虫的编写也是一项繁琐、复杂的任务,尤其是当你需要抓取众多结构相似或迥异的网站或App时,如果针对每一个网站都编写一个有针对性的爬虫,那么不仅使得爬虫的编写沦为繁重的体力活,也加剧了后期修改和维护的成本。除此之外,爬虫经验不那么丰富的新人可能并不能很顺利地编写和接手别人的爬虫程序。所以,本文设计和实现了一个通用的工具化爬虫系统,它提供配置文件的方式来让爬虫开发者快速、灵活地定制针对自己想抓取的目标网站的爬虫,而不需要编写繁琐的程序,使得爬虫的编写和维护变得简单。本文所设计的爬虫不是针对特定网站编写的,而是将爬虫工具化、通用化,使得用户使用配置文件的方式和少量的抓取逻辑代码即可完成对目标网站的抓取。为了实现让用户编写爬虫变得简单,本系统对用户隐藏了爬虫的各种复杂模块,具有高度抽象的架构设计。通过对爬虫技术和相关算法的调研,本爬虫系统在Scrapy框架的基础上进行二次开发,设计和实现了支撑性模块来保证爬虫的健壮性、高效性,并对现有的相关技术实现做出一些改进。最后通过系统测试验证了本爬虫系统的稳定性和高效性,并对本文进行了总结与展望。

基于Flink的电商实时数仓系统的实现与应用

这是一篇关于Flink,实时数仓,RFM,监控告警的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,大量数据的产生导致了业务实时化的需求。传统离线数仓通过每天定时处理增量数据,只能达到时延T+1的数据处理能力,实时性相对较差,无法满足企业想要获取分钟或秒之前的数据的需求。因此,想要及时获取变化的数据,充分挖掘数据的价值,就必须缩短数据的处理时间,提高实时性。基于上述原因,本文设计并实现了基于Flink的电商实时数仓系统。主要工作如下:首先,在Kappa架构基础上,使用维度建模方式构建了由原始数据层、数据明细层、数据汇总层和数据统计层组成的实时数仓基础平台。将日志和业务数据采集到原始数据层,经过数据清洗处理后,由Kafka传输到数据明细层,然后通过设计开发基于Flink CDC的方案实现了数据的分流。在数据汇总层进行了宽表的实现以及相关指标的汇总,在数据统计层进行了用户、商品、RFM三个主题的统计,方便对数据进行多维分析或数据挖掘,并将最后统计结果写入OLAP数据库Click House。通过搭建数据接口查询OLAP数据库中的数据,将电商业务中GMV、PV、UV等核心指标交由可视化工具Sugar进行实时的展示。其次,为了提高系统的可靠性,实现了监控告警模块,通过Prometheus与Grafana的集成实现了对Flink作业的监控以及集群运行节点信息的监控,并实现了通过邮件等告警方式将异常任务情况发送到相关责任人。同时,实现了Hadoop集群的高可用,解决了Name Node单点故障问题,保证了存储在HDFS上数据的安全性。最后,在实时数仓基础平台之上,针对用户价值细分的问题,提出基于改进RFM模型的用户价值分类方法,将改进后的模型称为RFMC模型。模型指标值由实时数仓基础平台实时计算,动态获取当前用户最新的指标值。并运用熵权法确定RFMC模型四个指标权重,针对K-means的缺点,设计对比实验确定K-means++聚类算法对电商用户进行聚类,最终将用户分为了三类。根据分类结果,分析每一类的用户价值,并提出营销建议。通过对比实验结果表明,本文提出的用户价值分类方法效果更好,更适用于对用户的价值细分。通过对系统进行测试,本文设计的电商实时数仓系统完成了预期功能,系统运行可靠,既能满足企业实时查看核心指标的要求,又能充分利用其来挖掘用户价值,提高企业的利润,能为当前企业建设实时数仓提供一定的思路,具有较好的应用价值和推广价值。

面向服务端分布式应用的监控告警系统设计与实现

这是一篇关于分布式应用,可观测性,监控告警的论文, 主要内容为随着网络技术的快速发展,当前各企业都采用微服务架构来提升服务端应用的可用性和开发效率。然而复杂的结构关系导致分布式应用的维护变得困难,尽管有日志、链路追踪和统计指标这三种工具用于监控应用的运行状态,但这种监控模式在实现原理上存在的缺陷导致开发人员的观测能力有限,严重影响了开发维护工作的效率,导致分布式应用的稳定性得不到保障。为解决这一问题,本文对可观测性领域的研究现状和实现方案进行分析,总结了多个项目在实现原理上的优势,在这基础上设计并实现了面向服务端分布式应用的监控告警系统。相关工作包括:1.本文设计并实现了以请求事件为核心的监控数据模型,系统利用该数据模型采集和处理请求事件在各服务中产生的日志数据和链路追踪数据,使两种监控数据建立逻辑关系。然后将监控数据以链路图的形式展示,还原请求在分布式应用内代码级的执行过程和执行记录,从而有效提升开发人员对分布式应用的观测能力。2.本文基于Java字节码增强技术实现了数据采集点自动埋点功能,通过该功能简化了系统的部署流程,降低了接入第三方应用的开发难度。同时基于该技术本文实现了运行时数据采集点动态调整功能,开发人员可以在不影响分布式应用运行的前提下,根据需求改变应用中收集运行数据的数据采集点,使系统具备动态追踪的监控能力,消除了分布式应用中存在的监控盲点。3.本文设计并实现了离散监控数据的统计和展示功能,系统通过统计数据随时间的变化趋势来展示应用中各服务的运行状态。统计数据一旦触发告警,系统自动生成异常提醒,并展示相关的日志和链路追踪数据,实现将统计指标的监控能力与链路追踪、日志相结合,使开发人员可以快速定位应用中造成异常的原因。4.本文以阅文公司通用平台的微服务集群作为部署对象,完成了系统的功能测试和性能测试,验证了系统各项功能的可用性与系统整体的稳定性。