孙鹏 许瀚 陈晶晶 曹旭东

摘要：为了解决现有监控系统因主控节点功能太过集中而导致某些时刻网络流量过大、系统扩展性差和无法及时应对节点失效的问题，提出了一种基于仿生自主神经系统（BANS）的新型云资源监控系统。首先，系统中引入了多级存储、分批上报的机制，将需要上报的监控信息分批次分时段上传汇总，使得在任何单一时刻系统内不会产生过大的流量和负载，保证了系统的稳定性；其次，系统中加入了类动态主机配置协议（DHCP）的主动发现机制以及定期轮询策略，使得系统在处理新节点加入，节点故障问题时，获得了类似仿生自主神经系统一样的自组织、自修复能力。实验结果表明，基于BANS的云资源监控系统实现了自组织与自修复的功能，并且可以有效降低系统内的通信流量，某些单一时刻能将流量降低到仅有原来的三分之一。

关键词：

云计算；资源监控；仿生自主神经系统；云监控；自组织；自修复

中图分类号： TP391.8 文献标志码：A

0引言

近年来，社会信息化程度越来越高，尤其是云计算技术的普及和广泛应用，促使IT领域向集约化、规模化、复杂化的方向发展[1]。监控系统在保障大规模复杂系统正常运行方面起着至关重要的作用。现有的监控系统都是借鉴分布式计算和网格计算[2]的设计经验，并不适合对云服务平台进行监控。一方面云资源具有虚拟性，除了监控物理资源外还要监控具有寄宿关系的虚拟资源；另一方面云资源具有动态伸缩性，资源按需动态加入和退出，传统监控系统无法应对；……