集成技术
集成技術
집성기술
Journal of Integration Technology
2014年
3期
22-31
,共10页
冯禹洪%吴晓峰%白鉴聪%陈国良%明仲%张建华%甘玉玺%陈沛
馮禹洪%吳曉峰%白鑒聰%陳國良%明仲%張建華%甘玉璽%陳沛
풍우홍%오효봉%백감총%진국량%명중%장건화%감옥새%진패
日志采集%推理机%知识库%云计算%淘宝开源系统Tsar
日誌採集%推理機%知識庫%雲計算%淘寶開源繫統Tsar
일지채집%추리궤%지식고%운계산%도보개원계통Tsar
log data capturing%inference engine%knowledge base%cloud computing%Tsar,the open source system of Taobao
日志数据管理系统是最重要的云服务基础设施之一。重要日志数据缺失将造成相应日志分析与决策的片面性和不准确性。然而日志数据采集能力越强,日志采集的运行期开销就越大,海量日志数据的管理与分析就越耗时,对整个云服务环境的系统性能造成不可忽视的影响。针对如何采集必要的日志数据同时尽可能降低其运行期开销的问题,文章首先提出日志采集粒度的概念,然后设计并编程实现一个面向云计算的粒度自配置日志采集平台。其中,平台构成模块包括:日志采集工具、存储日志采集粒度规则和事实的知识库;基于规则动态增加或关闭相关日志数据采集模块的推理机;相应的图形界面,包括用于添加或修改知识库规则的管理界面和直观查看日志数据的用户界面。最后,初步的案例学习结果表明了平台的有效性。
日誌數據管理繫統是最重要的雲服務基礎設施之一。重要日誌數據缺失將造成相應日誌分析與決策的片麵性和不準確性。然而日誌數據採集能力越彊,日誌採集的運行期開銷就越大,海量日誌數據的管理與分析就越耗時,對整箇雲服務環境的繫統性能造成不可忽視的影響。針對如何採集必要的日誌數據同時儘可能降低其運行期開銷的問題,文章首先提齣日誌採集粒度的概唸,然後設計併編程實現一箇麵嚮雲計算的粒度自配置日誌採集平檯。其中,平檯構成模塊包括:日誌採集工具、存儲日誌採集粒度規則和事實的知識庫;基于規則動態增加或關閉相關日誌數據採集模塊的推理機;相應的圖形界麵,包括用于添加或脩改知識庫規則的管理界麵和直觀查看日誌數據的用戶界麵。最後,初步的案例學習結果錶明瞭平檯的有效性。
일지수거관리계통시최중요적운복무기출설시지일。중요일지수거결실장조성상응일지분석여결책적편면성화불준학성。연이일지수거채집능력월강,일지채집적운행기개소취월대,해량일지수거적관리여분석취월모시,대정개운복무배경적계통성능조성불가홀시적영향。침대여하채집필요적일지수거동시진가능강저기운행기개소적문제,문장수선제출일지채집립도적개념,연후설계병편정실현일개면향운계산적립도자배치일지채집평태。기중,평태구성모괴포괄:일지채집공구、존저일지채집립도규칙화사실적지식고;기우규칙동태증가혹관폐상관일지수거채집모괴적추리궤;상응적도형계면,포괄용우첨가혹수개지식고규칙적관리계면화직관사간일지수거적용호계면。최후,초보적안례학습결과표명료평태적유효성。
The log data management system is one of the key infrastructures for cloud computing. Missing of important log data leads to inaccurate and one-sided data analysis and decision making. However, the stronger the log data capturing capability is, the higher the runtime overhead is. In order to capture necessary log data and reduce the runtime overhead as much as possible, this paper ifrst put forward the log data capturing grain level concept was put forward ifrstly in this paper, and a grain-level self-conifguring log data capturing platform was designed then for cloud computing. This platform is consisted of a log data capturing tool, a knowledge base storing grain-level based log capturing rules and facts, a rule-based inference engine for adding and removing speciifc log data capturing modules, and graphical interfaces for managing the knowledge base and querying log data sets. Finally, our preliminary case study demonstrates the efifciency of our platform.