海量存储系统的性能管理与监测方法研究

海量存储论文 性能监控论文 系统优化论文
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信息技术的不断发展使得现代社会环境下生产和生活过程中产生的各类信息和数据越来越多,对信息存储的容量要求也日益增大,存储系统的规模已经在向着PB以及更高级别的方向发展,海量存储系统就在这种条件下应运而生,它对数据实行条带化的分割方式,有效的对信息数据进行了组织和存储,良好充分的利用了设备的存储空间,同时采用并行化的文件系统和访问协议,能够在保证低开销和低延迟的情况下为外界提供强大的并发访问的能力。此外,为了保证数据和系统安全,还实现了信息备份和冗余。负载均衡以及数据迁移等功能。我们需要实时了解海量存储系统的运行状态,因此需要设置一套监控系统来对它的节点和服务进行监视。海量存储系统有其自身的很多特点:首先是节点扩张,系统无法预料到什么时候在什么地方会有新的节点被加进来或者被移除出去,监控系统需要对节点的存在与否做到自动发现,其次是节点失效,单个节点的小概率事件在超大规模的海量存储系统中就会变得普遍存在,监控系统需要在节点发生故障时对系统进行报警,还要易于扩展,监控系统对海量存储系统中新加入的系统服务和状态能够及时的表现出来,此外还有低开销等要求,保证监控组件的运行不会占用太多的资源,不会影响到海量存储系统本身。经过深入考虑和对比,最终选择出了一个适用于海量存储系统的监控模型。之后针对海量存储系统的实际情况,找到和发现模型自身还存在的缺陷和不足,从扩展性。可靠性。管理性。安全性。功能性。以及系统开销六大方面对模型进行了优化和改进,经过完善的模型可以为海量存储系统提供更加全面而且可靠的服务,系统节点组织更为方便,监控信息的存储与访问更加安全,系统功能更为强大,同时通过内部结构的优化使得监控系统造成的运行时开销可以进一步的减少,最后验证了模型的正确性,改进后的模型为海量存储系统的运行提供了一个可靠的保障。
摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第一章. 绪论第8-15页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
        1.2.1 集群监视第9-10页
        1.2.2 高可用性第10-13页
    1.3 主要研究内容第13页
    1.4 论文结构安排第13-15页
第二章. 海量存储系统及其性能监控需求第15-23页
    2.1 海量存储系统简介第15-21页
    2.2 海量存储系统对于监控系统的性能及功能需求第21-22页
    2.3 本章小结第22-23页
第三章. 构建监控模型第23-37页
    3.1 Ganglia 及其对海量存储系统的支持第23-30页
        3.1.1 Ganglia 原理与实现第23-27页
        3.1.2 Ganglia 对海量存储系统的支持第27-30页
    3.2 Nagios 及其对海量存储系统的支持第30-32页
        3.2.1 Nagios 原理与实现第30-31页
        3.2.2 Nagios 对海量存储系统的支持第31-32页
    3.3 模型环境搭建第32-36页
        3.3.1 ganglia 的安装与配置第32-34页
        3.3.2 nagios 的安装与配置第34-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第四章. 监控模型的改进与优化第37-57页
    4.1 可扩展性方面的改进第37-40页
    4.2 可靠性方面的改进第40-42页
    4.3 可管理性方面的改进第42-44页
    4.4 安全性方面的改进第44-48页
    4.5 功能性方面的改进第48-53页
    4.6 系统开销方面的改进第53-56页
    4.7 本章小结第56-57页
第五章. 系统验证及结论第57-66页
    5.1 系统验证第57-65页
        5.1.1 扩展性验证第57-58页
        5.1.2 冗余性验证第58-60页
        5.1.3 可管理性验证第60-61页
        5.1.4 安全性验证第61-62页
        5.1.5 功能性验证第62-63页
        5.1.6 系统开销验证第63-65页
    5.2 结论第65-66页
第六章. 全文总结与展望第66-68页
    6.1 全文总结第66-67页
    6.2 展望第67-68页
参考文献第68-73页
致谢第73-74页
攻读学位论文期间发表的学术论文第74-76页
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