一种面向云计算监控系统的冗余数据过滤方法

摘要

本发明公开了一种面向云计算监控系统的冗余数据过滤方法，该方法以历史监控数据为参考，动态地制定合理的阈值，使得数据节点预处理自身的监控数据，尽量减少向管理节点推送冗余数据。该方法解决了大规模云计算监控环境下，持续对节点资源多方面、多层次的监控，产生大量的监控数据，极大地消耗网络资源，加重管理节点数据处理任务量，易造成网络拥塞和系统性能瓶颈等问题。本发明给出了冗余数据过滤方法的模型，以及过滤数据的工作步骤。本发明能够在保证数据准确性和实时性的前提下，有效地过滤冗余数据，降低网络资源消耗，减少监控数据存储空间，减轻管理节点的工作负载，使得管理节点具有较快的响应时间，及时发现节点故障。

主权项

一种面向云计算监控系统的冗余数据过滤方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：每个数据节点都向内存申请一个区域，创建环形缓冲区，用于存放最近五次历史数据；步骤2：设置计时器；预定时间设为五个采集周期，防止数据节点长时间没有向管理节点推送监控数据；步骤3：数据节点上运行的守护进程采集自身资源使用情况，获得新的监控数据；步骤4：检查计时器是否达到预定时间，如果达到预定时间，则立即将新监控数据推送至管理节点，同时计时器置0，重新计时，并将监控数据存入缓冲区；步骤5：守护进程访问内存中的环形缓冲区，获得最近五次监控数据；步骤6：从五个监控数据中，提取出最近一次推送的数据，分别计算其他四个数据与它的差值，并剔除最大的差值，然后计算剩余三个差值的平均值，并向上取整，作为阈值，所述阈值T计算方法如下式所示，即：其中，N为环形缓冲区所缓存数据的个数，V_i为缓冲区第i的值，V_L为最近一次推送值，Max函数的作用是找出缓冲区中各值与最近一次推送值的差值中最大的值；步骤7：计算新监控数据与最近一次推送的数据之间的差值，并向下取整，作为数据变化度，变化度V_D计算方法如下式所示，即：其中，V_M表示新的监控数据，V_L表示最近一次推送值；步骤8：比较变化度与阈值的大小，如果变化度大于阈值，说明数据变化较大，立即将该数据推送给管理节点，同时将此次数据覆盖缓冲区中时间最久的数据；否则，此次监控数据将存入缓冲区，不被推送给管理节点。