基于Prometheus的云计算资源全链路监控系统

在云计算环境中,为将所有动态资源全部统筹于平台主机之上,并对其进行全方位的分配与监控,为提升云计算资源全链路监控精度,提出基于Prometheus的云计算资源全链路监控系统。利用云平台整体架构,分析监控系统的功能需求与性能,设计云计算资源全链路操控系统总体架构。在此基础上,设计资源数据库对资源数据进行收集处理,通过已连接的Prometheus数据库主机,完成监控信息的获取与传输,结合中间件设备架构,实现基于Prometheus云计算资源全链路监控系统的设计。实验结果表明,与云端网络型监控系统相比,全链路监控系统在单位运行时间内的动态资源统筹能力更强,能够更好地适应云计算环境的全方位调节与分配需求。

基于多云架构进行应用编排混合部署的研究

针对单云架构存在的技术不足,提出了多云架构的编排混合部署方案;构建出包括多云存储层、云软件平台、数据传递层和应用层的架构体系,在多云网络架构中,云软件平台包括数据层、控制层、数据接口层和应用层,并在网络设备的控制平面设置SDN控制器,通过VPC(Virtual Private Cloud虚拟私有云)对底层网络进行计算、分析、处理、存储和共享等;并在编排器内引入自适应蚁群算法,应用基于SDN/NFV的通讯网络实现数据重构,进而实现数据网络的集中控制和智能编排;通过试验,本研究的方法数据包整体调度时延误差短,达0.15秒。

基于AspectJ非侵入式采集Android应用性能指标研究

传统的应用性能指标研究方法需要使用自定义注解或者调用SDK侵入切入点代码,采集指标扩展依赖业务应用代码。为了解决上述问题,基于AspectJ研究了一种新的非侵入式采集Android应用性能指标的方法。研究性能指标采集方法开发插件,通过Gradle编译插件在编译过程中修改编译后的class文件内容,在切入点增加采集插件实现无埋点植入。通过采集插件,对An⁃droid应用性能指标数据进行预处理,进而上报存储数据。为了验证方法的有效性,设定对比实验,结果表明,基于AspectJ非侵入式采集Android应用性能指标研究方法可扩展性更强,业务代码无需改动,实用价值更高。