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目次
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研究生:
何冠志
研究生(外文):
HE KUAN-CHIH
論文名稱:
基於雲服務平臺建置智能維運的系統架構
論文名稱(外文):
System Architecture of Constructing Intelligent Operation Based on Cloud Service Platform
指導教授:
張雲龍
指導教授(外文):
CHANG, WENG-LONG
口試委員:
林威成
、
陳洳瑾
、
盧瑞琴
、
陳朝鈞
、
張雲龍
口試委員(外文):
LIN, WEI-CHENG
、
CHEN, JU-CHIN
、
LU, JUI-CHIN
、
CHEN, CHAO-CHUN
、
CHANG, WENG-LONG
口試日期:
2019-06-16
學位類別:
碩士
校院名稱:
國立高雄科技大學
系所名稱:
資訊工程系
學門:
工程學門
學類:
電資工程學類
論文種類:
學術論文
論文出版年:
2019
畢業學年度:
107
語文別:
中文
論文頁數:
41
中文關鍵詞:
雲服務
、
智能維運
、
機器學習
、
異常檢測
相關次數:
被引用:0
點閱:307
評分:
下載:35
書目收藏:0
系統維運是資訊產業中不可或缺的一環,一個高可用及高可靠性的系統,能避免網站延宕,進而減少企業不必要的損失,尤其在現代網路高度發展的時代,巨量機器的維運方式已經逐漸被重視,傳統的維運方式即使可適用於各種場合,但是在對於管理大量機器時,效率不僅低下又耗時耗力,當系統數量以倍數增長時,改進系統維運架構已成必然之勢,如何讓系統維運人員以最少人力來處理各種突發狀況,在最短時間排除問題,必定需依靠一個良好的維運系統來協助管理。
本計畫目標將基於雲服務平臺設計出一個可管理海量機器的智慧維運系統架構,結合傳統維運與機器學習,達到主動分析告警與危機預測功能,減少系統維運人員非必要性的介入,並可透過日誌的可視化,分析出系統或網站的潛藏危機,進而達成智能維運的目標。
摘 要 i
誌 謝 ii
目 錄 iii
表目錄 v
圖目錄 v
第一章 緒論 1
1.1研究動機 1
1.2 研究目的 1
第二章 文獻探討 2
2.1 維運工程 2
2.2 智能維運 4
2.3 雲服務 5
2.4 人工智慧 6
2.5 機器學習 7
第三章 研究方法 9
3.1 研究架構 9
3.2 資料集 9
3.2.1 日誌標準化 10
3.2.2 資料蒐集 10
3.2.3 資料預處理 10
3.3 研究方法 - 資料可視化 11
3.3.1 Apache 12
3.3.2 Kafka 套件 13
3.3.3 Kafka-eagle 套件 13
3.3.4 confluent-kafka-python 套件 14
3.3.5 Filebeat 14
3.3.6 Logstash 15
3.3.7 Elasticsearch 17
3.4 研究方法 - 機器學習 18
3.4.1 機器學習硬體架構規劃 18
3.4.2 Python 19
3.4.3 Anaconda 20
3.4.4 Jupyter NoteBook 20
第四章 系統架構建置 21
4.1 智能維運系統架構 21
4.2 資料可視化套件設定 22
第五章 實驗結果 33
5.1 資料可視化應用成果 33
5.2 機器學習應用成果 35
第六章 結論與未來展望 38
5.1 研究結論 38
5.2 未來展望 38
參考文獻 41
表目錄
表 1 可用性級別數據 2
表 2 數據採集工具比較 15
表 3 主機規格與安裝套件 22
表 4 套件版本與設定檔路徑 22
表 5 Apache Log Format 24
圖目錄
圖 1 智能維運平臺邏輯架構圖 4
圖 2 機器學習分類 7
圖 3 監督式機器學習運作流程 8
圖 4 從數據採集至資料可視化流程 11
圖 5 全世界前一百萬名最繁忙網頁伺服器的市占率趨勢 12
圖 6 Kafka 運作架構圖 13
圖 7 Filebeat 數據蒐集流程圖 14
圖 8 透過Grok解析非標準格式的Apache Log 16
圖 9 最受歡迎搜尋引擎資料庫排名 17
圖 10 機器學習架構圖 18
圖 11 程式語言的使用趨勢 19
圖 12 智能維運系統架構圖 21
圖 13 可視化套件設定之流程項目 23
圖 14 Kibana Index Pattern設定步驟 1 31
圖 15 Kibana Index Pattern設定步驟2 32
圖 16 Kafka-eagle 管理介面 33
圖 17 Kibana 資料呈現介面 34
圖 18 Kibana自定義可視化面板 34
圖 19 利用Python連接Kafka集群 35
圖 20 利用Python即時統計Http Status Code狀態 36
圖 21 利用Python即時統計異常Http Status Code數量 36
圖 22 Apriori演算法分析結果 37
[1] 彭冬,2018,智能運維:從0搭建大規模分散式AIOps系統,電子工業出版社。
[2] 林大貴,2017,TensorFlow + Keras 深度學習人工智慧實務應用,博碩文化。
[3] 林大貴,2016,Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據分析實戰,博碩文化。
[4] 李博,2018,實戰機器學習 以深度學習演算企業資料,賴榮樞譯,碁峯資訊。
[5] 彭河森、汪涵,2017,構建即時機器學習系統,機械工業出版社。
[6] 宋天龍,2017,Python資料分析與資料化運營,北京華章圖文資訊有限公司。
[7] Wiki 機器學習,https://zh.wikipedia.org/wiki/機器學習,2018。
[8] Wiki Python,https://zh.wikipedia.org/wiki/Python,2019。
[9] Wiki Kafka, https://zh.wikipedia.org/wiki/Kafka,2019。
[10] Kafka-Python, https://github.com/dpkp/kafka-python。
[11] GitHub,https://github.com/apachecn/AiLearning/,2019。
[12] Apache,https://httpd.apache.org/docs/2.4/mod/mod_log_config.html,2019。
[13] Netcraft.com,https://news.netcraft.com,2019。
[14] Elastic,https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/6.7/filebeat-overview.html,2019。
[15] DB-Engines,https://db-engines.com/en/ranking,2019。
[16] TIOBE,https://www.tiobe.com/tiobe-index/,2019。
[17] Python Apriori函式庫,https://pypi.org/project/apyori/,2019。
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