面向中间件的统一运维平台的设计与实现
这是一篇关于中间件,运维,监控,微服务,可用性的论文, 主要内容为在如今互联网飞速发展、日新月异的时代,人们的生活与互联网逐渐密不可分。大型的互联网网站往往用户数众多,每秒都会有数以亿计的数据被发送与接收,传统的C/S架构往往无法承受如此之大的数据与并发量,中间件技术就此应运而生。但在生产环境中,分布式中间件集群往往会因为各种原因出现问题,很难保证中间件系统的绝对可用性。因此服务提供方需要对各类中间件服务进行统一管理,搭建统一运维监控平台。系统提供配套的监控设置来监控集群的物理参数与服务参数,了解实时的生产者消费者使用情况,及时对中间件系统的指标进行监控与分析,保证中间件系统的可用性,并相应在平台上进行配套扩容,迁移等操作。而对于具体的中间件服务,系统保障服务的可用性,进行各个维度的细化监控。由于中间件服务种类繁多,以Apache Kafka为例,阐述本系统如何适配中间件服务。技术上,使用Spring Cloud微服务架构,Consul作为注册中心、Hystrix处理熔断降级、Feign处理服务调用、Zuul作为API网关、Spring Boot开发单体应用,后端使用开源的Xxl-job作为分布式调度框架,处理定时聚合、拨测任务,数据库接入CMDB。监控系统使用Zabbix,前端使用Vue.js,Bootstrap框架。面向中间件的统一运维平台通过监控指标的收集、投递与展示,运维的自动化,从而有效提高运维工作效率,及时发现并处理问题,保证大型网站业务的可用性。
面向中间件的统一运维平台的设计与实现
这是一篇关于中间件,运维,监控,微服务,可用性的论文, 主要内容为在如今互联网飞速发展、日新月异的时代,人们的生活与互联网逐渐密不可分。大型的互联网网站往往用户数众多,每秒都会有数以亿计的数据被发送与接收,传统的C/S架构往往无法承受如此之大的数据与并发量,中间件技术就此应运而生。但在生产环境中,分布式中间件集群往往会因为各种原因出现问题,很难保证中间件系统的绝对可用性。因此服务提供方需要对各类中间件服务进行统一管理,搭建统一运维监控平台。系统提供配套的监控设置来监控集群的物理参数与服务参数,了解实时的生产者消费者使用情况,及时对中间件系统的指标进行监控与分析,保证中间件系统的可用性,并相应在平台上进行配套扩容,迁移等操作。而对于具体的中间件服务,系统保障服务的可用性,进行各个维度的细化监控。由于中间件服务种类繁多,以Apache Kafka为例,阐述本系统如何适配中间件服务。技术上,使用Spring Cloud微服务架构,Consul作为注册中心、Hystrix处理熔断降级、Feign处理服务调用、Zuul作为API网关、Spring Boot开发单体应用,后端使用开源的Xxl-job作为分布式调度框架,处理定时聚合、拨测任务,数据库接入CMDB。监控系统使用Zabbix,前端使用Vue.js,Bootstrap框架。面向中间件的统一运维平台通过监控指标的收集、投递与展示,运维的自动化,从而有效提高运维工作效率,及时发现并处理问题,保证大型网站业务的可用性。
云计算下MapReduce编程模型可用性的研究与优化
这是一篇关于云计算,MapReduce,主从式架构,元数据备份,可用性的论文, 主要内容为云计算的根基是那些隐藏于后台的大规模数据,通常数据的规模可以达到TB甚至PB级别,如何处理如此大量的数据是云计算要面临的主要问题之一。由于数据量非常大,单台机器不可能满足海量数据处理的性能和可靠性等方面的要求。因此如何在分布式数据系统中对大规模数据进行处理,是目前云计算所面临的主要挑战。此前的运算模式已经不能满足云计算环境下的数据处理能力,在此背景下,MapReduce编程模型应运而生。然而MapReduce编程模型并不完善,多数学者分别针对该模型算法执行效率、内部算法本身、与现有系统集成或者与现有方法论结合等方面做出了相应贡献。而在MapReduce编程模型总体架构上的改进相对来说较少。 本文对Google的云平台技术MapReduce和Google File System进行了深入研究,并针对两个技术在Hadoop中的应用(分别对应MapReduce和Hadoop Distributed File System)进行了深入研究和实践。运用现有框架搭建了一个小型机群,实现了一个用于支持大规模分布式数据处理应用的集群系统,发现了该系统在处理单一节点失效问题上的性能缺陷。提出了使用分层的主从式架构模型以及任务节点元数据备份策略相结合的方式,来解决任务服务器上单一节点失效之后所带来的系统崩溃问题,以此提高了整个系统的可用性同时缓解了任务节点的压力。之后根据本文所做的研究工作,重新搭建了一个改进后的小型应用集群系统,并对改进前与改进后的系统进行了系统的测试和数据收集。通过对数据的汇总、对比及分析,本文得出的结论是,采用本文的架构模型会在系统执行效率方面较传统的主从式架构模型有所下降,但是解决了系统性能瓶颈受限于单一任务服务器的问题,同时大幅提高了系统整体的可用性,因此这种用少量性能换取长时间系统稳定运行的做法是可行的。 本文首先对国内外云计算技术研究现状进行了综述,分析了各大公司已有云计算应用的架构与特点;之后,研究与分析了MapReduce编程模型和Google File System等在云计算领域受到广泛关注的技术,并在此基础上进行实验和总结;针对已有应用中出现的单一节点失效问题,提出了使用分层的主从式架构模型与任务节点元数据备份策略相结合的方式对云计算已有架构进行改进,解决了现有系统在任务节点失效之后整体系统瘫痪的问题,同时还降低了任务节点的负荷;最后,对改进前后的集群系统进行了执行效率测试和可用性测试,并对测试数据进行收集、汇总和分析,得出了最终结论。
面向中间件的统一运维平台的设计与实现
这是一篇关于中间件,运维,监控,微服务,可用性的论文, 主要内容为在如今互联网飞速发展、日新月异的时代,人们的生活与互联网逐渐密不可分。大型的互联网网站往往用户数众多,每秒都会有数以亿计的数据被发送与接收,传统的C/S架构往往无法承受如此之大的数据与并发量,中间件技术就此应运而生。但在生产环境中,分布式中间件集群往往会因为各种原因出现问题,很难保证中间件系统的绝对可用性。因此服务提供方需要对各类中间件服务进行统一管理,搭建统一运维监控平台。系统提供配套的监控设置来监控集群的物理参数与服务参数,了解实时的生产者消费者使用情况,及时对中间件系统的指标进行监控与分析,保证中间件系统的可用性,并相应在平台上进行配套扩容,迁移等操作。而对于具体的中间件服务,系统保障服务的可用性,进行各个维度的细化监控。由于中间件服务种类繁多,以Apache Kafka为例,阐述本系统如何适配中间件服务。技术上,使用Spring Cloud微服务架构,Consul作为注册中心、Hystrix处理熔断降级、Feign处理服务调用、Zuul作为API网关、Spring Boot开发单体应用,后端使用开源的Xxl-job作为分布式调度框架,处理定时聚合、拨测任务,数据库接入CMDB。监控系统使用Zabbix,前端使用Vue.js,Bootstrap框架。面向中间件的统一运维平台通过监控指标的收集、投递与展示,运维的自动化,从而有效提高运维工作效率,及时发现并处理问题,保证大型网站业务的可用性。
云计算下MapReduce编程模型可用性的研究与优化
这是一篇关于云计算,MapReduce,主从式架构,元数据备份,可用性的论文, 主要内容为云计算的根基是那些隐藏于后台的大规模数据,通常数据的规模可以达到TB甚至PB级别,如何处理如此大量的数据是云计算要面临的主要问题之一。由于数据量非常大,单台机器不可能满足海量数据处理的性能和可靠性等方面的要求。因此如何在分布式数据系统中对大规模数据进行处理,是目前云计算所面临的主要挑战。此前的运算模式已经不能满足云计算环境下的数据处理能力,在此背景下,MapReduce编程模型应运而生。然而MapReduce编程模型并不完善,多数学者分别针对该模型算法执行效率、内部算法本身、与现有系统集成或者与现有方法论结合等方面做出了相应贡献。而在MapReduce编程模型总体架构上的改进相对来说较少。 本文对Google的云平台技术MapReduce和Google File System进行了深入研究,并针对两个技术在Hadoop中的应用(分别对应MapReduce和Hadoop Distributed File System)进行了深入研究和实践。运用现有框架搭建了一个小型机群,实现了一个用于支持大规模分布式数据处理应用的集群系统,发现了该系统在处理单一节点失效问题上的性能缺陷。提出了使用分层的主从式架构模型以及任务节点元数据备份策略相结合的方式,来解决任务服务器上单一节点失效之后所带来的系统崩溃问题,以此提高了整个系统的可用性同时缓解了任务节点的压力。之后根据本文所做的研究工作,重新搭建了一个改进后的小型应用集群系统,并对改进前与改进后的系统进行了系统的测试和数据收集。通过对数据的汇总、对比及分析,本文得出的结论是,采用本文的架构模型会在系统执行效率方面较传统的主从式架构模型有所下降,但是解决了系统性能瓶颈受限于单一任务服务器的问题,同时大幅提高了系统整体的可用性,因此这种用少量性能换取长时间系统稳定运行的做法是可行的。 本文首先对国内外云计算技术研究现状进行了综述,分析了各大公司已有云计算应用的架构与特点;之后,研究与分析了MapReduce编程模型和Google File System等在云计算领域受到广泛关注的技术,并在此基础上进行实验和总结;针对已有应用中出现的单一节点失效问题,提出了使用分层的主从式架构模型与任务节点元数据备份策略相结合的方式对云计算已有架构进行改进,解决了现有系统在任务节点失效之后整体系统瘫痪的问题,同时还降低了任务节点的负荷;最后,对改进前后的集群系统进行了执行效率测试和可用性测试,并对测试数据进行收集、汇总和分析,得出了最终结论。
商业银行应用监控系统设计与实现
这是一篇关于监控体系,应用监控,生产运行,监控事件,可用性的论文, 主要内容为近年来，随着我国社会经济飞速发展和金融改革的不断推进，社会财富的增长和资产管理需求的增加，为银行业发展提供了重要机遇。面对日益激烈的行业竞争，银行业不断提升自身业务能力，科技含量高、专业性强的新产品、新服务层出不穷。随着对产品的设计要求和管理要求不断提高，服务渠道的不断拓宽、以及业务流程不断优化，银行应用系统更新换代频繁，越来越成为银行业务发展的核心。与此同时，应用系统的可用性、可靠性和服务能力也越来越受到重视。 而伴随着银行业务的快速发展和新系统的陆续投产，应用体系日益庞大，应用设计、系统架构复杂度也越来越高，功能之间的关联性越来越密切。在这种紧密关联的复杂架构中，任何环节出现故障，都可能导致整个体系的可用性降低，甚至崩溃，严重影响银行的服务质量，生产运行维护的压力也越来越大。[1] 以某商业银行为例，截至目前该行数据中心侧生产上运行的各类应用系统已达200多个，各类服务器设备近4000台，其中部分应用系统在全球范围内支持7*24小时的连续性业务运营。在这种情况下，如何确保行内应用系统运行的稳定性、可靠性，保证对外提供高水准的服务水平和高峰访问条件下的高处理性能，是大数据时代背景下一流的数据中心生产管理必须面对的课题。 如果能够构建一个高度自动化的应用监控管理工具，提供准确高效、覆盖全面的生产运行实时监控，及时预防和发现应用系统在运行过程中存在的故障和隐患，保持应用系统的持续稳定运行，将有效提高商业银行的运维管理能力，主要体现在以下几个方面： 1、提升IT监控的信息化水平。通过应用系统运行情况的自动化监控，与配置管理、问题管理、变更管理等生产运维系统的实时联动，提升生产运维自动化水平，克服手工维护带来的种种问题，提升运维人员和生产管理人员对全行生产运行的控制和监管能力。 2、提升信息科技风险防范能力。应用监控系统可以有效促进生产运行监控从被动型向主动型、由应急型向预防型转变，极大提升监控管理的规范性，提高生产运行的可靠性和运行效率，有效防范信息科技风险。[2] 3、提升IT运维服务质量。通过大屏幕展现、声音报警提示、邮件通知、短信提醒等多维度监控、展现计全行生产运行状况，便于运维人员做到提前预防、及时排障、及时响应、快速处理，自动化监控代替人工定点监控，节约人工成本的同时大大降低了由于手工操作可能带来的误操作，提高了系统检查效率，从而进一步缩短对外服务影响恢复时间。 本文从某商业银行的全行监控体系入手，介绍全行监控体系的总体结构、监控范围和对象的划分，并以其中一个专业监控子系统--应用监控系统为例，重点介绍该系统的设计思路和实现过程，其中对主要功能模块的具体实现包括业务逻辑、处理流程、接口实现、表结构设计、展现页面等均进行了详细介绍。 该系统的投入使用实现了对全行应用的联机交易、批量作业运行、应用系统服务可用性等方面的实时监控，其监控事件的有效识别和灵活的通知处理方式为生产问题的及时发现和快速处理提供了有力帮助，而监控结果的多样化展现和多维度的数据统计分析为技术人员的后台分析和系统优化提供了有效的数据支撑；同时从原来的定时、定点的手工监控，改变为自动化的实时监控，减少了大量人力资源投入。该系统目前已经成为该商业银行保障生产安全稳定运行的重要工具之一。
面向Qemu的组件故障诊断系统的设计与实现
这是一篇关于组件故障,可用性,脆弱代码,状态监控的论文, 主要内容为Qemu是一个用C语言编写的开源虚拟化软件,被广泛用于云计算业务以提供虚拟化支持。然而在生产环境中,除了完全组件故障,Qemu还会遭遇传统方法难以检测的局部组件故障。未被妥善应对的完全组件故障,以及由局部组件故障积累转化而导致的系统故障,共同导致了系统可用性的下降。目前,针对上述组件故障问题的诊断方案较少,且多面向Java应用,难以直接迁移到Qemu之上。面向Qemu设计并实现了一套静态离线代码分析与动态在线状态监控相结合的组件故障诊断系统。静态离线代码分析是在语义相对简单明确的机器语言源代码级别,依据预先定义的故障规则,查找可能遭遇组件故障的脆弱代码段;并通过构建好的高级语言与机器语言源代码之间的映射关系,准确记录与报告脆弱代码段的位置。而动态在线状态监控,是以静态处理后得到的脆弱代码段为对象,构建代码执行状态监控器(包含预先设定的故障检测规则逻辑)。然后通过Hook技术劫持上述脆弱代码段,使监控器获得已更新的上下文状态,从而在与主程序同步执行的过程中获取运行信息并监测执行状态。当预定义的故障规则被触发时,监控器将主动报告已发生的组件故障的特征等详细信息,以便系统管理员及时介入应对,进而避免局部故障转化为更为严重的完全故障。依上述设计开发了系统原型,并使用已公开的Qemu软件缺陷以及自定义的脆弱代码段样例进行了测试。测试结果显示,静态离线代码分析能够识别所有预先定义的问题代码段,并准确报告代码段的位置从而能诊断应对部分的完全组件故障;而动态在线状态监控能够及时并有效地检测特定局部组件故障发生时所涉及到的代码块,检测并诊断出的真实故障占全部警报的18%,达到可应用水平。
面向中间件的统一运维平台的设计与实现
这是一篇关于中间件,运维,监控,微服务,可用性的论文, 主要内容为在如今互联网飞速发展、日新月异的时代,人们的生活与互联网逐渐密不可分。大型的互联网网站往往用户数众多,每秒都会有数以亿计的数据被发送与接收,传统的C/S架构往往无法承受如此之大的数据与并发量,中间件技术就此应运而生。但在生产环境中,分布式中间件集群往往会因为各种原因出现问题,很难保证中间件系统的绝对可用性。因此服务提供方需要对各类中间件服务进行统一管理,搭建统一运维监控平台。系统提供配套的监控设置来监控集群的物理参数与服务参数,了解实时的生产者消费者使用情况,及时对中间件系统的指标进行监控与分析,保证中间件系统的可用性,并相应在平台上进行配套扩容,迁移等操作。而对于具体的中间件服务,系统保障服务的可用性,进行各个维度的细化监控。由于中间件服务种类繁多,以Apache Kafka为例,阐述本系统如何适配中间件服务。技术上,使用Spring Cloud微服务架构,Consul作为注册中心、Hystrix处理熔断降级、Feign处理服务调用、Zuul作为API网关、Spring Boot开发单体应用,后端使用开源的Xxl-job作为分布式调度框架,处理定时聚合、拨测任务,数据库接入CMDB。监控系统使用Zabbix,前端使用Vue.js,Bootstrap框架。面向中间件的统一运维平台通过监控指标的收集、投递与展示,运维的自动化,从而有效提高运维工作效率,及时发现并处理问题,保证大型网站业务的可用性。
基于微服务的高可用性分布式工作流引擎研究与应用
这是一篇关于微服务,多租户,可用性,工作流,医疗养老的论文, 主要内容为分布式工作流系统应用于各个领域中,其中包括医疗养老领域。在人口老龄化的社会背景下,大量增加的老年人口会导致了医疗养老部门的相关数据量的上升。医疗养老部门需要通过信息化工具,提高信息传递与处理的效率,同时还要考虑医疗领域对系统安全性要求高,这带来了多方面的挑战。为了提高信息传递与处理效率,医疗养老部门通常会使用工作流系统将业务流程化,但仍然存在以下两个方面的问题。一方面,随着相关数据量的增加,已有的工作流系统存在服务耦合度高、支持租户数量少、整体资源利用率低等问题,导致其支持用户容量支撑能力不足。另一方面,考虑到医疗养老系统运行的稳定性与安全性,如何保障工作流系统的高可用性,存在实现复杂效率不高的问题。针对以上问题,本文具体研究工作如下:1.针对医疗养老领域下可支持多租户的需求,实现了一种支持多租户的分布式工作流系统。基于开源单体工作流系统进行微服务划分,并考虑了医疗养老场景下流程执行功能需要稳定执行的特殊性,可以实现长时间健康监控。在支持多租户方面,在原有工作流引擎所支持的系统架构下进行了支持多租户的架构改变,实现了一种简便可配置的方法,完成多租户架构的构建。2.一种面向分布式工作流系统的可用性保障机制。作为分布式系统的工作流引擎,本文也特别关注可用性保障问题。提出了一种针对分布式工作流系统可用性保障机制,该机制是由四种高可用方法组合构建而成。这些方法分为系统级与应用级可用性保障。系统级是从主控节点与工作节点两个维度实现高可用性,应用级是提供了一种面向事务有状态恢复方法,根据工作流事务的特点使得故障前后流程执行状态保持一致性。大量数据上的实验证明了本文工作的效果。一方面,本文所实现的系统可支持万级的租户量,资源利用率比传统系统至少提高了 2.5倍,在高并发情况下,降低了数据查询时间。另一方面,通过对比实现,多级别故障保障的效果得到了验证。
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