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容器云平台监控架构设计及优化

1. 概述 (1)

2. 价值和意义 (1)

3. 监控方案选型 (1)

3.1 容器云监控方案有哪些 (1)

3.2 方案对比并确定 (3)

4. 基于prometheus的容器云平台监控架构设计 (4)

4.1 prometheus介绍 (4)

4.2 架构设计 (5)

4.3 监控点有哪些 (7)

4.4 重要组件介绍 (10)

4.5 数据可视化 (14)

4.6 高可用设计 (16)

4.7 性能优化与容量预估 (22)

1 概述

随着容器化的大力发展，容器云平台已经基本由Kubernetes作为统一的容器管理方案。当我们使用Kubernetes进行容器化管理时，传统监控工具如Zabbix无法对Kubernetes做到统一有效的全面监控，全面监控Kubernetes也就成为我们需要探索的问题。使用容器云监控，旨在全面监控Kubernetes集群、节点、服务、实例的统计数据，验证集群是否正常运行并创建相应告警。本章旨在于介绍容器云平台监控的架构设计及优化。

2 价值和意义

监控是运维体系中是非常重要的组成部分，通过监控可以实时掌握系统运行状态，对故障提前预警，以及历史状态的回放，还可以通过监控数据为系统的容量规划提供辅助决策，为系统性能优化提供真实的用户行为和体验。为容器云提供良好的监控环境是保证容器服务的高可靠性、高可用性和高性能的重要部分，通过对本章的学习，能够快速认识当前容器环境下都有哪些监控方案，并对主流的监控方案有一个系统的了解和认识。

3 监控方案选型

3.1 容器云监控方案有哪些

（1）Zabbix

Zabbix是由Alexei Vladishev开源的分布式监控系统，支持多种采集方式和采集客户端，同时支持SNMP、IPMI、JMX、Telnet、SSH等多种协议，它将采集到的数据存放到数据库中，然后对其进行分析整理，如果符合告警规则，则触发相应的告警。

Zabbix核心组件主要是Agent和Server，其中Agent主要负责采集数据并通过主动或者被动的方式采集数据发送到Server/Proxy，除此之外，为了扩展监控项，Agent还支持执行自定义脚本。Server主要负责接

收Agent发送的监控信息，并进行汇总存储，触发告警等。

Zabbix Server将收集的监控数据存储到Zabbix Database中。Zabbix Database支持常用的关系型数据库，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等，默认是MySQL，并提供Zabbix Web页面（PHP编写）数据查询。

Zabbix由于使用了关系型数据存储时序数据，所以在监控大规模集群时常常在数据存储方面捉襟见肘。所以从Zabbix 4.2版本后开始支持TimescaleDB时序数据库，不过目前成熟度还不高。

（2）Open-Falcon

Open-Falcon是小米开源的企业级监控工具，用Go语言开发而成，包括小米、滴滴、美团等在内的互联网公司都在使用它，是一款灵活、可扩展并且高性能的监控方案，主要组件包括了：

1）Falcon-agent是用Go语言开发的Daemon程序，运行在每台Linux服务器上，用于采集主机上的各种指标数据，主要包括CPU、内存、磁盘、文件系统、内核参数、Socket连接等，目前已经支持200多项监控指标。并且，Agent支持用户自定义的监控脚本。

2）Hearthbeat server简称HBS心跳服务，每个Agent都会周期性地通过RPC方式将自己的状态上报给HBS，主要包括主机名、主机IP、Agent版本和插件版本，Agent还会从HBS获取自己需要执行的采集任务和自定义插件。

3）Transfer负责接收Agent发送的监控数据，并对数据进行整理，在过滤后通过一致性Hash算法发送到Judge或者Graph。

4）Graph是基于RRD的数据上报、归档、存储组件。Graph在收到数据以后，会以rrdtool的数据归档方式来存储，同时提供RPC方式的监控查询接口。

5）Judge告警模块，Transfer转发到Judge的数据会触发用户设定的告警规则，如果满足，则会触发邮

件、微信或者回调接口。这里为了避免重复告警引入了Redis暂存告警，从而完成告警的合并和抑制。

6）Dashboard是面向用户的监控数据查询和告警配置界面。

（3）Nagios

Nagios原名为NetSaint，由Ethan Galstad开发并维护。Nagios是一个老牌监控工具，由C语言编写而成，主要针对主机监控（CPU、内存、磁盘等）和网络监控（SMTP、POP3、HTTP和NNTP等），当然也支持用户自定义的监控脚本。

它还支持一种更加通用和安全的采集方式NREP（Nagios Remote Plugin Executor），它首先在远端启动一个NREP守护进程，用于在远端主机上面运行检测命令，在Nagios服务端用check nrep的plugin插件通过SSL对接到NREP守护进程执行相应的监控行为。相比SSH远程执行命令的方式，这种方式更加安全。

（4）Prometheus

Prometheus是一个很受欢迎的开源监控和警报工具包，继Kubernetes之后成为第二个正式加入CNCF 基金会的项目，2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本，能更好地与容器云平台配合。能实现docker status、cAdvisor的监控功能，并且Prometheus原生支持Kubernetes监控，具有Kubernetes对象服务发现能力，Kubernetes的核心组件也提供了Prometheus的采集接口。单个Prometheus可以每秒抓取10万的metrics，能满足一定规模下k8s集群的监控需求，并且具备良好的查询能力，提供数据查询语言PromQL，PromQL提供了大量的数据计算函数，大部分情况下用户都可以直接通过PromQL从Prometheus里查询到需要的聚合数据。

3.2 方案对比并确定

通过以下方面对上述监控方案进行对比：

1）从开发语言上看，为了应对高并发和快速迭代的需求，监控系统的开发语言已经慢慢从C语言转移到Go。不得不说，Go凭借简洁的语法和优雅的并发，在Java占据业务开发，C占领底层开发的情况下，准确定位中间件开发需求，在当前开源中间件产品中被广泛应用。

2）从系统成熟度上看，Zabbix和Nagios都是老牌的监控系统，系统功能比较稳定，成熟度较高。而Prometheus和Open-Falcon都是最近几年才诞生的，虽然功能还在不断迭代更新，但站在巨人的肩膀之上，在架构设计上借鉴了很多老牌监控系统的经验。

3）从系统扩展性方面看，Zabbix和Open-Falcon都可以自定义各种监控脚本，并且Zabbix不仅可以做到主动推送，还可以做到被动拉取，Prometheus则定义了一套监控数据规范，并通过各种exporter扩展系统采集能力。

4）从数据存储方面来看，Zabbix采用关系数据库保存，这极大限制了Zabbix采集的性能，Nagios和Open-Falcon都采用RDD数据存储，Open-Falcon还加入了一致性hash算法分片数据，并且可以对接到OpenTSDB，而Prometheus自研一套高性能的时序数据库，在V3版本可以达到每秒千万级别的数据存储，通过对接第三方时序数据库扩展历史数据的存储。

5）从配置复杂度上看，Prometheus只有一个核心server组件，一条命令便可以启动，相比而言，其他系统配置相对麻烦，尤其是Open-Falcon。

6）从社区活跃度上看，目前Zabbix和Nagios的社区活跃度比较低，尤其是Nagios，Open-Falcon虽然也比较活跃，但基本都是国内的公司参与，Prometheus在这方面占据绝对优势，社区活跃度最高，并且受到CNCF的支持，后期的发展值得期待。

7）从容器支持角度看，由于Zabbix和Nagios出现得比较早，当时容器还没有诞生，自然对容器的支持也比较差。Open-Falcon虽然提供了容器的监控，但支持力度有限。Prometheus的动态发现机制，不仅可以支持swarm原生集群，还支持Kubernetes容器集群的监控，是目前容器监控最好解决方案。

Zabbix在传统监控系统中，尤其是在服务器相关监控方面，占据绝对优势。而Nagios则在网络监控方面有广泛应用，伴随着容器的发展，Prometheus开始成为主导及容器监控方面的标配，并且在未来可见的时间内被广泛应用。总体来说，对比各种监控系统的优劣，Prometheus可以说是目前监控领域最锋利的“瑞士军刀”了。

4 基于prometheus的容器云平台监控架构设计

4.1 prometheus介绍

Prometheus 是由 SoundCloud 开发的开源监控报警系统和时序列数据库。于2016年加入Cloud Native Computing Foundation，作为继Kubernetes之后的第二个托管项目，具有强大的数据采集、数据存储、数据展示、告警等功能，天生完美支持kubernetes。

主要特点：

◎多维数据模型：通过度量名称和键值对标识的时间序列数据

◎PromSQL：一种灵活的查询语言，可以利用多维数据完成复杂的查询◎不依赖分布式存储，单个服务器节点可直接工作

◎基于HTTP的pull方式采集时间序列数据

◎推送时间序列数据通过PushGateway组件支持

◎通过服务发现或静态配置发现目标

◎多种图形模式及仪表盘支持

组件：

◎Prometheus生态包括了很多组件，它们中的一些是可选的

◎Prometheus主服务器，用于抓取和存储时间序列数据

◎用于检测应用程序代码的客户端库

◎用于支持短声明周期的push网关

◎针对HAProxy，StatsD，Graphite，Snmp等服务的特定exporters ◎警告管理器

◎各种支持工具

多数Prometheus组件是Go语言写的，这使得这些组件很容易编译和部署。

4.2 架构设计

（1）图片左侧是各种数据源主要是各种符合Prometheus数据格式的exporter，除此之外为了支持推动数据类型的Agent，可以通过Pushgateway组件，将Push转化为Pull。Prometheus甚至可以从其它的Prometheus获取数据，组建联邦集群。Prometheus的基本原理是通过HTTP周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口并且符合Prometheus定义的数据格式，就可以接入Prometheus监控。

（2）图片上侧是服务发现，Prometheus支持监控对象的自动发现机制，从而可以动态获取监控对象。

（3）图片中间是Prometheus Server，Retrieval模块定时拉取数据，并通过Storage模块保存数据。PromQL为Prometheus提供的查询语法，PromQL模块通过解析语法树，调用Storage模块查询接口获取监控数据。

（4）图片右侧是告警和页面展现，Prometheus将告警推送到alertmanger，然后通过alertmanger对告警进行处理并执行相应动作。数据展现除了Prometheus自带的webui，还可以通过grafana等组件查询Prometheus监控数据。

Prometheus支持使用联邦集群的方式，对Prometheus进行扩展。如图，在每个集群（数据中心）部署单独的Prometheus，用于采集当前集群（数据中心）监控数据，并由上层的Prometheus负责聚合多个集群（数据中心）的监控数据。这里部署多个联邦节点是为了实现高可用。

联邦集群的核心在于每一个Prometheus都包含一个用于获取当前实例中监控样本的接口/federate。对于联邦Prometheus而言，无论是从其他的Prometheus实例还是Exporter实例中获取数据实际上并没有任何差异。

适用场景：

Prometheus在记录纯数字时间序列方面表现非常好。既适用于面向服务器等硬件指标的监控，也适用于高动态的面向服务架构的监控。对于现流行的微服务，Prometheus的多维度数据收集和数据筛选查询语言也是非常的强大。Prometheus是为服务的可靠性而设计的，当服务出现故障时，可以快速定位和诊断问题。搭建过程对硬件和服务没有很强的依赖关系。

不适用场景：

（1）如果需要100％的准确度（例如按请求计费），Prometheus不是一个好的选择，因为收集的数据可能不够详细和完整。在这种情况下，最好使用其他系统来收集和分析数据以进行计费，并使用

Prometheus进行其余监控。

（2）Prometheus只针对性能和可用性监控，默认并不具备日志监控等功能。

（3）Prometheus认为只有最近的监控数据才有查询的需要，本地存储的设计初衷只是保持短期（一个月）的数据，并非针对大量的历史数据的存储。如果需要报表之类的历史数据，则建议使用远端存储。

（4）Prometheus没有定义单位，需要使用者自己去区分或者事先定义好监控数据单位。

4.3 监控点有哪些

从容器云平台本身的业务需求分析来看，至少应该通过Prometheus获取到以下监控数据：

性能指标：

（1）容器相关的性能指标数据

container.cpu.utilization：容器的cpu使用率

container.memory.utilization：容器的memory使用率

（2）Pod相关的性能指标数据

pod.cpu.utilization：pod的cpu使用率

pod.memory.utilization：pod的memory使用率

（3）主机Node节点相关的性能指标数据

node.cpu.utilization：主机的cpu使用率

node.memory.utilization：主机的memory使用率

node.load.1：主机过去1分钟的负载

node.load.5：主机过去5分钟的负载

node.load.15：主机过去15分钟的负载

node.resource.request.cpu.utilization：主机的kubernetes cpu resource使用率

node.resource.request.memory.utilization：主机的kubernetes memory resource使用率服务健康状态：

（1）Kubernetes集群服务的健康状态

Control Plane UP：集群健康状态

（2）Kubernetes服务组件的健康状态

API Server UP：API Server状态

Controller Manager UP：Controller Manager状态

Schedulers UP：Schedulers状态

Kubelet UP：kubelet状态

Kube-proxy UP：Kube-proxy状态

（3）主机Node节点的健康状态

Node UP：node节点的状态

（4）docker服务进程的健康状态

Docker UP：Docker状态

（5）Deployment相关的健康状态

Deployment Replicas：deployment副本数

（6）Pod的健康状态

Pod Ready：pod的状态

下面选取以上指标中的部分进行举例：

容器cpu使用率：

container_cpu_user_seconds_total{container_name="jenkins",endpoint="https-metrics",

instance="192.168.234.122:10250",

job="expose-kubelets-metrics",namespace="kube-ops",node="node1",

pod_name="jenkins2-696b8fbdbb-hd9hm",service="expose-kubelets-metrics"}

主机过去5分钟的负载：

node_load5{endpoint="metrics",host_ip="192.168.234.121",instance="192.168.234.121:9796",

job="expose-node-metrics",namespace="cattle-prometheus",node="master",

pod="exporter-node-cluster-monitoring-b4m72",service="expose-node-metrics"}

Deployment 副本数：

kube_deployment_spec_replicas{deployment="coredns",endpoint="http",host_ip="192.168.234.122", instance="192.169.1.249:8080",

job="expose-kubernetes-metrics",namespace="kube-system",node="node1",

pod="exporter-kube-state-cluster-monitoring-5c988dbc56-ckrz6",

service="expose-kubernetes-metrics"}

Pod的状态：

kube_pod_status_ready{condition="true",endpoint="http",host_ip="192.168.234.122",

instance="192.169.1.249:8080",

job="expose-kubernetes-metrics",namespace="default",node="node1",

pod="toolbox-f95b876-mrkxn",service="expose-kubernetes-metrics"}

4.4 重要组件介绍

（1）Prometheus-Operator

上图是Prometheus-Operator官方提供的架构图，其中Operator是最核心的部分，作为一个控制器，它会去创建Prometheus、ServiceMonitor、AlertManager以及PrometheusRule4个CRD资源对象，然后会一直监控并维持这4个资源对象的状态。

◎Prometheus：Prometheus Deployment定义

◎ServiceMonitor：Prometheus监控对象的定义

◎Alertmanager：Alertmanager Deployment定义

◎PrometheusRule：告警规则

这样，我们在集群中监控数据就变成了直接去操作Kubernetes集群的资源对象，方便很多了。一个ServiceMonitor可以通过labelSelector的方式去匹配一类Service，Prometheus也可以通过labelSelector去匹配多个ServiceMonitor。

（2）Prometheus Server

Prometheus Server 是 Prometheus 组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以及查询。Prometheus Server可以通过静态配置管理监控目标，也可以配合使用Service Discovery的方式动态管理监控目标，并从这些监控目标中获取数据。其次Prometheus Server需要对采集到的监控数据进行存储，其本身就是一个时序数据库，将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。Prometheus Server对外提供了自定义的PromQL语言，实现对数据的查询以及分析。

Prometheus Server 内置的 Express Browser UI，通过这个UI可以直接通过PromQL实现数据的查询以及可视化。Prometheus Server的联邦集群能力可以使其从其他的Prometheus Server实例中获取数据，因此在大规模监控的情况下，可以通过联邦集群以及功能分区的方式对Prometheus Server进行扩展。

Prometheus支持两种类型的规则：记录规则和警报规则。要在Prometheus中包含规则，需要创建一个包含必要规则语句的文件，并让Prometheus通过Prometheus配置文件中的rule_?les字段加载规则文件。

①Recording rules（记录规则）

Recording rules可以预先计算经常需要或计算量大的表达式，并将其结果保存为一组新的时间序列。这样，查询预先计算的结果通常比每次需要原始表达式查询要快得多。这对于dashboards特别有用，dash-boards每次刷新时都需要重复查询相同的表达式。

②Rlerting rules（告警规则）

告警规则可以基于Prometheus表达式定义警报条件，并将有关触发告警的通知发送到外部服务。每当告警表达式在给定时间点生成一个或多个向量元素时，警报将计为这些元素的标签集的活动状态。

并且Prometheus 提供了多种服务发现方式：

azure_sd_con?gs

consul_sd_con?gs

dns_sd_con?gs

ec2_sd_con?gs

openstack_sd_con?gs

?le_sd_con?gs

kubernetes_sd_con?gs

marathon_sd_con?gs

nerve_sd_con?gs

serverset_sd_con?gs

triton_sd_con?gs

（3）PushGateway

由于Prometheus数据采集基于Pull模型进行设计，因此在网络环境的配置上必须要让Prometheus Server能够直接与Exporter进行通信。当这种网络需求无法直接满足时，就可以利用PushGateway来进行中转。可以通过PushGateway将内部网络的监控数据主动Push到Gateway当中。而Prometheus Server则可以采用同样Pull的方式从PushGateway中获取到监控数据。

（4）Exporters

Exporter将监控数据采集的端点通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus Server，Prometheus Server 通过访问该Exporter提供的Endpoint端点，即可获取到需要采集的监控数据。一般来说可以将Exporter分为2类：

①直接采集：这一类Exporter直接内置了对Prometheus监控的支持，比如cAdvisor，Kubernetes，Etcd等，都直接内置了用于向Prometheus暴露监控数据的端点。

②间接采集：间接采集，原有监控目标并不直接支持Prometheus，因此我们需要通过Prometheus提供的Client Library编写该监控目标的监控采集程序。例如： Mysql Exporter，JMX Exporter，Blackbox Exporter等。

（5）AlertManager

在Prometheus Server中支持基于PromQL创建告警规则，如果满足PromQL定义的规则，则会产生一条告警，而告警的后续处理流程则由AlertManager进行管理。在AlertManager中我们可以与邮件，Slack等等内置的通知方式进行集成，也可以通过Webhook自定义告警处理方式。AlertManager即Prometheus体系中的告警处理中心。

主要处理流程：

①接收到Alert，根据labels判断属于哪些Route（可存在多个Route，一个Route有多个Group，一个Group有多个Alert）。

②将Alert分配到Group中，没有则新建Group。

③新的Group等待group_wait指定的时间（等待时可能收到同一Group的Alert），根据resolve_timeout 判断Alert是否解决，然后发送通知。

④已有的Group等待group_interval指定的时间，判断Alert是否解决，当上次发送通知到现在的间隔大于repeat_interval或者Group有更新时会发送通知。

alert工作流程：

一旦这些警报存储在Alertmanager，它们可能处于以下任何状态：

inactive:表示当前报警信息既不是?ring状态也不是pending状态。

pending:表示在设置的阈值时间范围内被激活了。

?ring:表示超过设置的阈值时间被激活了。

在这个页面中可以进行一些操作，比如过滤、分组等等，里面还有两个新的概念：Inhibition(抑制)和Silences(静默)。

Inhibition：如果某些其他警报已经触发了，则对于某些警报，Inhibition是一个抑制通知的概念。例如：一个警报已经触发，它正在通知整个集群是不可达的时，Alertmanager则可以配置成关心这个集群的其他警报无效。这可以防止与实际问题无关的数百或数千个触发警报的通知，Inhibition需要通过上面的配置文件进

行配置。

Silences：静默是一个非常简单的方法，可以在给定时间内简单地忽略所有警报。Silences基于match-ers配置，类似路由树。来到的警告将会被检查，判断它们是否和活跃的Silences相等或者正则表达式匹配。如果匹配成功，则不会将这些警报发送给接收者。

4.5 数据可视化

（1）Web Console

Prometheus自带了Web Console，安装成功后可以访问 http://localhost:9090/graph 页面，用它可以进行任何PromQL查询和调试工作，非常方便，例如：

其中：

①alters可以查看当前报警的状态

②status->rules可以查看配置的报警规则

③status->targets可以查看配置的job及状态

通过上图不难发现，Prometheus自带的Web界面比较简单，因为它的目的是为了及时查询数据，方便PromeQL调试。

（2）Grafana

grafana主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。Grafana支持许多不同的数据源，每个数据源都有一个特定的查询编辑器，该编辑器定制的特性和功能是公开的特定数据来源。官方支持以下数据源：Graphite、Elastic-

search、In?uxDB、Prometheus、Cloudwatch、MySQL和OpenTSDB等。

进入到Grafana的界面中，默认情况下使用账户admin/admin进行登录。在Grafana首页中显示默认的使用向导，包括：安装、添加数据源、创建Dashboard、邀请成员、以及安装应用和插件等主要流程。

这里将添加Prometheus作为默认的数据源，如下图所示，指定数据源类型为Prometheus并且设置Prometheus的访问地址即可，在配置正确的情况下点击“Add”按钮，会提示连接成功的信息：

在完成数据源的添加之后就可以在Grafana中创建我们可视化Dashboard了。Grafana提供了对PromQL

的完整支持，如下所示，通过Grafana添加Dashboard并且为该Dashboard添加一个类型为“Graph”的面板。并在该面板的“Metrics”选项下通过PromQL查询需要可视化的数据：

点击界面中的保存选项，就创建了我们的可视化Dashboard了。当然作为开源软件，Grafana社区鼓励用户通过https://https://www.wendangku.net/doc/1a9219999.html,/dashboards网站分享Dashboard，可以找到大量可直接使用的Dashboard：

Grafana中所有的Dashboard通过JSON进行共享，下载并且导入这些JSON文件，就可以直接使用这些已经定义好的Dashboard。

4.6 高可用设计

4.6.1 存储

Prometheus内置了一个基于本地存储的时间序列数据库。在Prometheus设计上，使用本地存储可以降低Prometheus部署和管理的复杂度同时减少高可用（HA）带来的复杂性。在默认情况下，用户只需要部署多套Prometheus，采集相同的Targets即可实现基本的HA。同时由于Promethus高效的数据处理能力，单个Prometheus Server基本上能够应对大部分用户监控规模的需求。

（1）本地存储

通过Prometheus自带的tsdb（时序数据库），将数据保存到本地磁盘，为了性能考虑，建议使用SSD 。Prometheus本地存储经过多年改进，自Prometheus 2.0后提供的V3版本tsdb性能已经非常高。

本地存储也带来了一些不好的地方，首先就是数据持久化的问题，特别是在像Kubernetes这样的动态集群环境下，如果Promthues的实例被重新调度，那所有历史监控数据都会丢失。其次本地存储也意味着Prometheus不适合保存大量历史数据(一般Prometheus推荐只保留几周或者几个月的数据)。最后本地存储也导致Prometheus无法进行弹性扩展。为了适应这方面的需求，Prometheus提供了remote_write和remote_read的特性，支持将数据存储到远端和从远端读取数据。通过将监控与数据分离，Prometheus能够更好地进行弹性扩展。

（2）远端存储

Prometheus提供了remote_write和remote_read的特性，支持将数据存储到远端和从远端读取数据。通过将监控样本采集和数据存储分离，解决Prometheus的持久化问题，适用于大量历史监控数据的存储和查询。目前，远端存储主要包括OpenTSDB、In?uxDB、Elasticsearch、M3db等。

Remote Write：用户可以在Prometheus配置文件中指定Remote Write(远程写)的URL地址，一旦设置了该配置项，Prometheus将采集到的样本数据通过HTTP的形式发送给适配器(Adaptor)。而用户则可以在适配器中对接外部任意的服务。外部服务可以是真正的存储系统，公有云的存储服务，也可以是消息队列等任意形式。

Remote Read：Promthues的Remote Read(远程读)也通过了一个适配器实现。在远程读的流程当中，当用户发起查询请求后，Promthues将向remote_read中配置的URL发起查询请求(matchers,ranges)，Adaptor根据请求条件从第三方存储服务中获取响应的数据。同时将数据转换为Promthues的原始样本数据返回给Prometheus Server。当获取到样本数据后，Promthues在本地使用PromQL对样本数据进行二次处理。（注意：启用远程读设置后，只在数据查询时有效，对于规则文件的处理，以及Metadata API的处理都只基于Prometheus本地存储完成。）

通过远端存储可以分离监控样本采集和数据存储，解决Prometheus的持久化问题。

4.6.2 Prometheus高可用

（1）服务高可用

Promtheus以pull方式设计，通过主动发起的方式采集监控Metrics。Prometheus内置了一个基于本地存储机制的时间序列数据库TSDB，使用本地存储的方式降低了部署和管理Prometheus的复杂度。为了保证

Promtheus服务的可用性，用户只需要部署多套Prometheus Server实例，先通过Nginx/HA Proxy接收请求，然后通过Prometheus采集相同的Exporter目标，就可以实现基本的高可用。

（2）数据一致性

Pull模式下，同一个服务至少需要两个Prometheus节点同时拉取监控数据。这种情况下，就需要解决多个Prometheus Server实例之间的数据一致性问题。

解决方案：采用Prometheus的协助方案Thanos。同机部署Thanos Sidecar与Prometheus，Thanos Query调用查询的载体Sidecar，Sidecar与prometheus进行交互，获取Metrics并去重，来保证数据一致性。Thanos是CNCF孵化项目，目前沒有出稳定发行版，未来可能是Prometheus高可用官方解决方案，还需继续关注。

（3）水平可扩展

当单台Promthues Server无法处理大量的采集任务时，通过联邦集群的特性对Prometheus采集任务按照功能分区，对Promthues进行扩展，以适应规模的变化。

（4）数据持久化

Prometheus的本地存储设计能够满足大部分监控规模的需求，但是本地存储无法存储大量历史数据，存在数据持久化问题。Prometheus允许用户通过接口将数据保存到第三方数据库中，这种方式在Promthues中称为远程存储。

（一）基本HA

基本HA可以保证服务的高可用，无法长期存储历史数据。监控系统关注一段时间某个监控指标是否达到告警状态，多个Prometheus Server之间监控指标数据细微的差别，对Promethues是否产生告警通知影响很小，所以基本HA架构可以满足一般的监控场景。

（二）基本HA+远程存储

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

云计算资源池平台架构设计

目录第1章云平台总体架构设计 (4) 第2章资源池总体设计 (5) 2.1 X86计算资源池设计 (6) 2.1.1 计算资源池设计 (6) 2.1.2 资源池主机容量规划设计 (8) 2.1.3 高可用保障 (9) 2.1.4 性能状态监控 (12) 2.2 PowerVM计算资源池设计 (14) 2.2.1 IBM Power小型机虚拟化技术介绍 (14) 2.2.2 H3Cloud云平台支持Power小型机虚拟化 (16) 2.2.3 示例 (18) 2.3物理服务器计算资源池设计 (19) 2.4网络资源池设计 (20) 2.4.1 网络虚拟化 (20) 2.4.2 网络功能虚拟化 (34) 2.4.3 安全虚拟化 (36) 2.5存储资源池设计 (37) 2.5.1 分布式存储技术方案 (37) 2.6资源安全设计 (46) 2.6.1安全体系 (46) 2.6.2 架构安全 (47) 2.6.3 云安全 (52) 2.6.4 安全管理 (59)

2.6.5 防病毒 (62)

第1章云平台总体架构设计基于当前IT基础架构的现状，未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进，因此，云平台建议采用开放架构的产品。目前，越来越多的云服务提供商开始引入Openstack，并投入大量的人力研发自己的openstack版本，如VMware、华三等，各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同，具体参考如下：图2-1：云平台逻辑架构图从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出，云平台大概分为三层，即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境，以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层资源抽象与控制层通过虚拟化技术，负责对底层硬件资源进行抽象，对底层硬件故障进行屏蔽，统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层，用户可以按需申请

环境监测云平台系统产品解决方案

目录一、引言 (3) 二、产品系统概述 (4) 三、方案特点 (5) 1. 数据精准、监控图像清晰度 (5) 2. 网络适应性强、带宽要求低，支持多种有线或无线网络接入方式. 5 3. 可集成性 (6) 4. 高传输可靠性 (6) 5. 系统建设成本低 (6) 四、系统组成及架构 (7) 五、平台服务端操作及功能介绍 (9) 六、相关硬件产品介绍 (20)

一、引言防治扬尘污染，保护和改善城市生活环境空气质量，保障人民群众身体健康，一直是国家各级环境保护部门的重要工作内容之一。在所有的扬尘污染中，工程施工扬尘，如房屋建设施工、道路与管线施工、房屋拆除等为主要污染源。为此，在国家各级城市出台的扬尘污染防治管理办法中，都对建设工程施工提出了明确的防尘要求和相应的处罚条款。目前，我国正处于城市建设的快速发展期，工程施工每天都在众多的、分散的地点同时进行着。而环保部门人员数量有限，不可能每天都到各个施工地点去巡查，因此，对众多分散的工程施工现场进行远程监控，及时发现违反防尘要求、出现扬尘污染的施工地点并及时处理，无疑是监管工程施工扬尘污染的有效途径。然而，传统的视频监控一方面呈现的图像分辨率极为有限，不利于对现场情况的准确辨别；另一方面，远程视频监控需要较高的通信网络带宽做支持，往往需要铺设专门的光纤或电缆、租用昂贵的通信信道；可是工程

施工地点数量众多、地理分布复杂，且对于扬尘监控只是阶段性的需求，为此部署大量的视频监控点无疑会给环保部门带来庞大的资金压力，为国家带来不必要的资金消耗。有没有成本更低、部署更方便的监控手段，来实现对工程施工扬尘污染进行远程监控的目的呢？二、产品系统概述成都远控科技有限公司开发的“环境监控云平台系统”即是以安装在远程的终端设备通过3G/4G网络实时向云平台服务端上传相关环境监测数据以及监控画面的一种新的监控应用方式。工作人员亦可通过有线或无线网络登陆“环境监控云平台系统”，对远端现场环境作时实监控，提取相关环境污染数据；当环境污染达到上峰值时,安装在施工现场的环境探测感应器或摄像头，将自动记录下相关环境数据并抓拍下现场的高清晰数字图片，并通过有线或无线通信网络自动传输回来，即时呈现在环保机关的各种显示终端上（PC、PDA），让环保工作人员通过高清晰的数字图片，即时了解施工现场的防尘措施实施情况和工地现状，达到对众多分散的工程施工地点进行远程联网监控的目的。

云计算平台设计参考架构

云计算平台设计参考架构在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构）图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。

在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行

相关的处理。服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。

智慧电力云平台IT架构设计方案

目录 1引言 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2适用范围 (1) 1.3内容组织 (1) 1.4术语表 (2) 1.5参考资料 (4) 2总体架构设计 (6) 2.1设计原则 (6) 2.2设计思路 (8) 2.3总体框架设计 (8) 2.4总体框架说明 (11) 2.4.1业务架构 (11) 2.4.2应用架构 (11) 2.4.3数据架构 (11) 2.4.4技术架构 (12) 2.4.5物理架构 (12) 2.4.6应用集成 (12) 2.4.7安全架构 (13) 2.5部署模式 (13) 2.5.1现状分析 (13) 2.5.2部署分类 (19) 3应用架构设计 (22) 3.1业务架构分析 (22) 3.1.1业务分析 (22) 3.1.2业务模型 (24) 3.2应用架构规划 (27) 3.3应用架构设计 (28)

3.4应用部署设计 (29) 3.4.1省集中部署设计 (30) 4数据架构设计 (31) 4.1数据架构规划 (31) 4.2数据模型设计 (31) 4.2.1数据建模思路 (31) 4.2.2顶层概念模型 (33) 4.2.3数据概念模型 (35) 4.2.4数据逻辑模型 (35) 4.3数据技术分类 (36) 4.3.1分类方式 (36) 4.3.2数据分类 (39) 4.4数据部署设计 (46) 4.4.1省集中部署 (46) 5技术架构设计 (49) 5.1技术要求 (50) 5.2基于SOA的设计理念 (51) 5.3面向服务的业务组件设计 (53) 5.4基于J2EE的技术实现 (54) 5.5XX省电力公司与地市的技术交互 (57) 5.6与“SG751”工程的一体化平台 (58) 5.7涉及的关键技术 (59) 5.7.1工作流技术 (59) 5.7.2性能优化技术 (63) 6物理架构设计 (69) 6.1物理部署 (70) 6.1.1XX省电力公司集中部署 (70) 6.1.2一期系统硬件设备设计选型 (76)

云计算平台详细方案设计

第1章数据中心云平台设计 1.1云平台总体架构设计基于当前IT基础架构的现状，未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进，因此，云平台建议采用开放架构的产品。目前，越来越多的云服务提供商开始引入Openstack，并投入大量的人力研发自己的openstack版本，如VMware、华三等，各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同，具体参考如下：图2-1：云平台逻辑架构图从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出，云平台大概分为三层，即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境，以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层

资源抽象与控制层通过虚拟化技术，负责对底层硬件资源进行抽象，对底层硬件故障进行屏蔽，统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层，用户可以按需申请相关的资源，包括：云主机、云存储、云网络、云防火墙与云负载均衡等。基于未来云平台的发展趋势及华北油田数据中心云平台的需求，华北油田的云平台应具备异构管理能力，能够对多种虚拟化平台进行统一的管理、统一监控、统一运维，同时，云平台能够基于业务的安全需要进行安全防护，满足监控部门提出的安全等级要求。下面是本次云平台架构的初步设计，如下图所示：图2-2：云平台总体架构图 1.2资源池总体设计从云平台的总体架构可以看出，资源池是云平台的基础。因此，在构建云平台的过程中，资源的池化迈向云的是第一步。

目前，计算资源的池化主要包括两种，一种是X86架构的虚拟化，主要的虚拟化平台包括VMware、KVM、Hyper-V等；另一种是小型机架构的虚拟化，主要的虚拟化平台为PowerVM，这里主要关注基于X86架构的虚拟化。存储资源的池化也包括两种，一种是当前流行的基于X86服务本地磁盘实现的分布式存储技术，如VMware VSAN、华为FusionStorage、华三vStor等；另一种是基于SAN 存储实现的资源池化，实现的方式是利用存储虚拟化技术，如EMC VPLEX、华为VIS(虚拟化存储网关型)和HDS VSG1000(存储型)等。这两种方式分别适用于不同的场景，对于普通的数据存储可以尝试使用分布式存储架构，如虚拟机文件、OLAP类数据库等，而对于关键的OLTP类数据库则建议采用基于SAN存储的架构。网络资源池化也包括两种，一种是基于硬件一虚多技术实现的网络资源池，如华为和华三的新型的负载均衡、交换机、防火墙等设备；另一种是基于NFV技术实现的网络资源池。这两种方式分别适用于不同的场景，对于南北向流量的网络服务建议采用基于硬件方式实现的网络资源池化，而对于东西向流量的网络服务建议采用基于NFV技术实现的网络资源池化。图2-2-1：华北油田资源池总体设计示例

智慧城市视频监控系统云平台整体方案

智慧城市视频监控系统云平台整体方案二〇一五年九月

第一章整体技术构架智慧城市视频监控系统建设方案整体架构基于“信息联网、资源共享、服务实战”的理念，为了完善当地政府（区\市\县）视频监控系统建设，结合当地政府各局委办的实际需求，把握立体化、动态化、信息化、社会化四个着力点建立全覆盖防控、基础设施支撑、实战应用、指挥调度、保障体系五个方面，打造具有当地特点的城市视频监控系统，实现“更高层次、更高起点、群众最满意的智慧安防”的目标。根据湖南广电针对湖南全省智慧城市建设的战略构想，智慧城市整体建设可以按照“感知、传输、管理、应用”的基本原则，将整个智慧城市的架构分为四个层次，整体结构如下：图1：智慧城市整体结构图

********在智慧城市视频监控领域，提供了包括前端视频感知设备、网络传输设备、管理平台以及视频业务应用在内的端到端的整体解决方案。********视频监控系统总体架构图如下：图2：整体解决方案基础支持体系是整个系统的数据中心和传输中心，是其他体系的正常工作桥梁；全覆盖防控体系是整个系统数据信息的源泉，是其他体系的数据采集之源；实战应用体系利用采集的数据信息，结合实际业务应用流程，服务于实战应用，是整个系统的核心体系。通过建立四大体系，加强安防信息化建设应用，助推治安防控提档升级，打造智慧安防的新目标。视频监控系统是智慧城市的重要组成部分，是提高社会治安防控的重要举措。为了使视频监控系统的建设更加科学、合理，减少不必要的浪费，

同时又能紧跟先进技术的前沿，本着顶层设计、统一规划的原则，依据“圈、块、格、点”的规划设计原则对湖南省各地（区\市\县）视频监控系统未来三到五年的建设内容进行总体规划设计，在详细调研已建系统的基础上，科学合理地对未来的建设进行指导。智慧城市视频监控系统建设目标通常分为以下两个阶段实现：第一阶段（两年）：本阶段主要是建设当地政府公共安全视频监控系统，需要建设的内容包含了：监控资源。主要是图像监控资源，扩充后的监控点要能基本覆盖全市各主要街道、各企业，做到全天候实时监控。主要包含高清视频系统、高清卡口系统、高清电子警察系统等。传输网络。数字视频专网传输网络计划在原有的网络上基础上进行扩容，将所有监控资源接入。视频监控管理平台功能。视频监控管理平台是城市视频监控系统的核心部分，通过视频监控管理平台，实现政府视频资源和社会单位视频资源的联网共享。同时基于现有视频监控管理平台功能单一的现状，对功能进行拓展，建成服务于公安实战的业务模块。运维管理系统。实现对城市视频监控系统及其基础支撑运行环境的可视、可控、可管理，从根本上提高城市视频监控系统的运维管理水平。对已建成现有资源进行整合，对监控系统部分软硬件进行改造和升级，对各个监控区域进行整合，实现和常德市局平台的互联对接。第二阶段（三年）：高度整合，深度应用，服务创新，品牌效应期. 智慧公共安全继续按照“滚动发展、迭代促进”的思路，在湖南

云计算平台架构及分析

一、业务挑战无锡华夏计算机技术有限公司于2000年1月成立，是无锡软件出口外包骨干企业。公司主要以面向日本的软件外包开发为中心，致力于不断开拓国内市场、为客户提供优质的系统集成等业务。随着企业的发展，IT投入不断加大，随之而来的PC管理问题也越来越突出。华夏目前PC总拥有数1000台，主要用于研发和测试，由于项目多、任务紧，一台PC经常要用于不同的项目开发，而每次更换都要对PC系统进行重新安装和环境搭建。根据实际统计，华夏一个员工平均每年参与4个项目的开发，也就是每年要重新搭建四次开发环境，对测试人员来说这个数量还要更多；平均每次更换环境花费时间10个小时，华夏每年大约花费4万小时用于PC系统和环境搭建，按照人均工资15元/小时，每年花费在60万左右。除此之外，由于PC的使用寿命较短，更新升级频繁，大量的PC就意味着每年都要有很多PC需要淘汰和更新，现在这个数字大约是10台/月，而随着华夏的发展壮大，这个数字会进一步增加，这就意味着华夏每年花在PC升级和更新的费用最少在50~60万。与此同时，大量的PC也是的企业的能源消耗巨大，电力花费居高不下；按照平均180W/台，一台PC工作8小时/天，工业用电0.9元/度，华夏每年的电费就将近15万元。与巨大的IT投入相对应的就是IT资源利用率较低，PC分布在企业各个项目小组的开发人员手中，很难进行统一的管理调度，也无从得知PC的使用情况。软件开发的各个阶段对IT的需求都是不同的，我们无法得知某个正在进行的项目使用的PC资源是否有多余，无法将项目完成用不到的PC资源及时收回，以便给下一个项目小组使用，造成大量的IT资源浪费。

智慧政务云数据中心总体架构设计

目录第一章、项目总体设计 (3) 1.1、项目设计原则 (3) 1.1.1、统一建设 (3) 1.1.2、相对独立 (3) 1.1.3、共建共享 (3) 1.1.4、安全可靠 (3) 1.2、建设思路 (4) 1.2.1、需求驱动 (4) 1.2.2、标准先行 (4) 1.2.3、围绕数据 (4) 1.2.4、逐步扩展 (4) 1.3、数据中心总体结构设计 (5) 1.3.1、总体逻辑体系结构 (8) 1.3.1.1、信息资源体系 (8) 1.3.1.2、支撑体系 (9) 1.3.1.3、标准规范体系 (9) 1.3.1.4、运行管理体系 (10) 1.3.1.5、安全保障体系 (10) 1.3.2、总体实施结构设计 (10) 1.3.2.1、数据中心交换共享平台及信息资源 (11) 1.3.2.2、数据接口系统区 (12) 1.3.2.3、各部门系统 (12) 1.3.2.4、综合应用 (12) 1.3.3、总体物理体系结构 (12)

第一章、项目总体设计 1.1、项目设计原则 1.1.1、统一建设数据中心必须统一规范建设。通过制定统一的数据交换与共享标准，建设统一的数据共享与交换平台和统一的前置机接口系统，可以避免重复投资，降低接口的复杂性，有效实现数据中心与业务部门以及业务部门之间的数据共享与数据交换，消除社会保障系统范围内的“信息孤岛”，实现数据资源的互联互通。 1.1.2、相对独立根据数据中心的功能定位，数据中心的建设和运作必须保持业务系统的相对独立性。为此采用松散耦合方式，通过在业务部门统一配置接口系统实现数据资源整合。 1.1.3、共建共享一方面建设数据中心的目的是为了实现业务部门之间的数据共享。另一方面，数据中心的数据来源于各个业务部门，因此数据中心的建设必须依靠各业务部门的积极参与和配合。 1.1.4、安全可靠由于社会保障数据与广大社会保障对象的切身利益密切相关，所以数据中心的安全是非常重要的。因此，必须要做好系统的安全设计，防范各种安全风险，确保数据中心能够安全可靠的运行。同时数据中心必须采用成熟的技术和体系结构，采用高质量的产品，并且要具有一定的容灾功能。

容器云平台监控架构设计及优化

目录 1. 概述 (1) 2. 价值和意义 (1) 3. 监控方案选型 (1) 3.1 容器云监控方案有哪些 (1) 3.2 方案对比并确定 (3) 4. 基于prometheus的容器云平台监控架构设计 (4) 4.1 prometheus介绍 (4) 4.2 架构设计 (5) 4.3 监控点有哪些 (7) 4.4 重要组件介绍 (10) 4.5 数据可视化 (14) 4.6 高可用设计 (16) 4.7 性能优化与容量预估 (22)

1 概述随着容器化的大力发展，容器云平台已经基本由Kubernetes作为统一的容器管理方案。当我们使用Kubernetes进行容器化管理时，传统监控工具如Zabbix无法对Kubernetes做到统一有效的全面监控，全面监控Kubernetes也就成为我们需要探索的问题。使用容器云监控，旨在全面监控Kubernetes集群、节点、服务、实例的统计数据，验证集群是否正常运行并创建相应告警。本章旨在于介绍容器云平台监控的架构设计及优化。 2 价值和意义监控是运维体系中是非常重要的组成部分，通过监控可以实时掌握系统运行状态，对故障提前预警，以及历史状态的回放，还可以通过监控数据为系统的容量规划提供辅助决策，为系统性能优化提供真实的用户行为和体验。为容器云提供良好的监控环境是保证容器服务的高可靠性、高可用性和高性能的重要部分，通过对本章的学习，能够快速认识当前容器环境下都有哪些监控方案，并对主流的监控方案有一个系统的了解和认识。 3 监控方案选型 3.1 容器云监控方案有哪些（1）Zabbix Zabbix是由Alexei Vladishev开源的分布式监控系统，支持多种采集方式和采集客户端，同时支持SNMP、IPMI、JMX、Telnet、SSH等多种协议，它将采集到的数据存放到数据库中，然后对其进行分析整理，如果符合告警规则，则触发相应的告警。 Zabbix核心组件主要是Agent和Server，其中Agent主要负责采集数据并通过主动或者被动的方式采集数据发送到Server/Proxy，除此之外，为了扩展监控项，Agent还支持执行自定义脚本。Server主要负责接

电子政务云平台设计指南

(一)“信息孤岛”的形成由于政府各部门的信息系统基本上都是各自规划、分散建设、独立运行的,而且数据格式与标准互不相同,导致各部门各自为政,缺乏有效的组织、规划和互联。“数据王国”仍然存在“阳光照射不到的地方”，本来可以向公众公开的文件、信息、资源依然被掌握在各个部门手中,不能由其他部门和社会公众及时共享造成了“信息孤岛”现象。五、设计内容及重点 (一)需求设计 1．电子政务公共平台是指由县级以上信息化主管部门，组织专业技术服务机构，运用云计算技术，统筹利用已有的计算资源、存储资源、网络资源、信息资源、应用支撑等资源和条件，统一建设并为各政务部门提供基础设施、支撑软件、应用功能、信息资源、运行保障和信息安全等服务的电子政务综合性服务平台。 2．电子政务公共平台应紧紧围绕各级政务部门深化电子政务应用、提高履行职责能力的迫切需要，为各部门实现政务、业务目标提供公共的技术环境和服务支撑。 3．电子政务公共平台应有效支持政务部门灵活、快速部署业务应用，满足业务不断发展和改革的需要。 4．电子政务公共平台应满足跨地区、跨部门、跨层级信息共享，以及行业系统与地方应用条块结合的需要。 5．电子政务公共平台应满足大量数据访问、存储和智能化处理的需要。 6．电子政务公共平台应满足安全可靠运行的需要。基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南 QWB_2014智慧城市圈子专注产业链的概念普及、报告分析及趋势等的行业分享，致力于搭建IT大佬、政界、商界、学界的跨界智力及项目对接平台!为贯彻落实《中共中央办公厅国务院办公厅关于进一步做好党政机关厉行节约工作的通知》(中办发﹝2011﹞13号)、《国务院关于大力推进信息化发展和切实保障信息安全的若干意见》(国发﹝2012﹞23号)和《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规﹝2011﹞567号)，充分发挥既有资源作用和新一代信息技术潜能，开展基于云计算的电子政务公共平台顶层设计，继续深化电子政务应用，全面提升电子政务服务能力和水平，特制定本指南。一、设计目的

云平台建设方案简介

云平台建设方案简介 2015年11月

云平台总体设计总体设计方案设计原则 ?先进性云中心的建设采用业界主流的云计算理念，广泛采用虚拟化、分布式存储、分布式计算等先进技术与应用模式，并与银行具体业务相结合，确保先进技术与模式应用的有效与适用。 ?可扩展性云中心的计算、存储、网络等基础资源需要根据业务应用工作负荷的需求进行伸缩。在系统进行容量扩展时，只需增加相应数量的硬件设备，并在其上部署、配置相应的资源调度管理软件和业务应用软件，即可实现系统扩展。 ?成熟性云中心建设，要考虑采用成熟各种技术手段，实现各种功能，保证云计算中心的良好运行，满足业务需要。 ?开放性与兼容性云平台采用开放性架构体系，能够兼容业界通用的设备及主流的操作系统、虚拟化软件、应用程序，从而使得云平台大大降低开发、运营、维护等成本。 ?可靠性云平台需提供可靠的计算、存储、网络等资源。系统需要在硬件、网络、软件等方面考虑适当冗余，避免单点故障，保证云平台的可靠运行。 ?安全性云平台根据业务需求与多个网络分别连接，必须防范网络入侵攻击、病毒感染；同时，云平台资源共享给不同的系统使用，必须保证它们之间不会发生数据泄漏。因此，云平台应该在各个层面进行完善的安全防护，确保信息的安全和私密性。 ?多业务性云平台在最初的规划设计中，充分考虑了需要支撑多用户、多业务的特征，保证基础资源在不同的应用和用户间根据需求自动动态调度的同时，使得不同的业务能够彼此隔离，保证多种业务的同时良好运行。 ?自主可控云平台建设在产品选型中，优先选择自主可控的软硬件产品，一方面保证整个云计算中心的安全，另一方面也能够促进本地信息化产业链的发展。支撑平台技术架构设计图支撑平台技术架构支撑平台总体技术架构设计如上，整个架构从下往上包括云计算基础设施层、云计算平台资源层、云计算业务数据层、云计算管理层和云计算服务层。其中： ?云计算基础设施层：主要包括云计算中心的物理机房环境； ?云计算平台资源层：在云计算中心安全的物理环境基础上，采用虚拟化、分布式存储等云计算技术，实现服务器、网络、存储的虚拟化，构建计算资源池、存储资源池和网络资源池，实现基础设施即服务。

云计算架构的设计原则

关于“架构”概念的介绍，包括： ?“事物的组织、结构或格局。” -- 《现代汉语大词典》?“建筑的科学或艺术。”-- 《牛津辞典》 ?“①建造，构筑；②框架，支架。-- 《新华词典》

1.公有云进入快车道，逐渐成为主流：Gartner 数据显示，2016 年全球IaaS 投入增长为38.4%，达到了224 亿美元，并预计到2020 年，全球IaaS 投入将增至560.5 亿美元，复合年增长率将达到29%。

2.企业自建数据中心不断减少：Gartner 预测未来企业数据中心将会不断消失，逐渐会向公有云上迁移。 3.公有云和企业IT 会长期并存，形成混合云形态：根据Gartner 预测，在2017 年全球公有云服务市场规模预计增长18%，相比2016 年的2092 亿美元，总数将达2468 亿美元。但相比全球总的IT 开销来看，全球3.8 万亿美元的IT 总开销相比，还只是刚刚起步。长期开看，企业自有IT 和公有云会长期并存，形成混合云形态。原则二：混合云成为必然企业架构师需要具备双模IT 的思想，双模IT 的实现基础是混合云架构。根据IDC 的预测，未来3 年内将会有超过80% 的企业会采纳混合云模式部署，大幅推动组织变革和业务创新。混合云成为企业必然的选择： 1.私有云部分负责承担关键业务、敏感数据、合规性要求、交易型平台。

2.公有云部分负责承担交互类应用、创新类业务、数字化业务服务等 3.私有云和公有云之间可以进行平滑的负载迁移，在私有云高负载的情况下，部分业务可以平滑迁移到公有云部署；公有云业务随着企业管控要求，可以随时回归到私有云环境中；公有云和私有云可以进行混合型业务部署，私有云承担关键业务交易，公有云承担读写分离式的查询业务（类似于12306）。

基于云技术的电子政务云平台体系架构

基于云技术的电子政务云平台体系架构问题的提出随着我国政府向公共服务型政府的转型，政府对民生问题的重视不断加强，电子政务是重要抓手。国家发改委发布的《关于加强和完善国家电子政务工程建设管理的意见》中特别指出要"推进新技术在电子政务项目中的应用。鼓励在电子政务项目中采用物联网、云计算、大数据、下一代互联网、绿色节能、模拟仿真等新技术，推动新技术在电子政务项目建设中的广泛应用"，并且强调要保障电子政务项目安全可控。电子政务云(E-government cloud)是属于政府云，结合了云计算技术的特点，对政府管理和服务职能进行精简、优化、整合，并通过信息化手段在政务上实现各种业务流程办理和职能服务，为政府各级部门提供可靠的基础IT服务平台。电子政务云通过统一标准不仅有利于各个政务云之间的互连互通，避免产生“信息孤岛”，也有利于避免重复建设，节约建设资金。而我国电子政务战略计划的实施是一项非常复杂的系统工程，如何基于国内现有的信息基础设施和各级政府部门、机关所建立的本单位电子政务系统，利用先进的信息技术，在这些异构、功能单一、互通互联互操作性差的系统基础之上建立起高效、安全、稳定、可靠的统一电子政务系统就成为我国电子政务云发展所必须解决的关键。基于此，安徽商网提出了一种基于云技术的层次化电子政务平台体系结构，通过构建性能良好、功能完善的电子政务云平台来解决这一问题。平台体系结构电子政务的建设是一个动态过程，在这个过程中不断有新技术和新产品出现。云计算技术与电子政务相结合，就是一种电子政务建设新模式。基于云技术，

安徽商网提出了一种层次化的电子政务云平台体系结构(如图所示)。上文所提出的电子政务云平台由以下三个部分组成： 1、基础设施层（IaaS）以虚拟服务器的方式向政府部门交付IaaS服务，它的技术实现本质是在云操作系统层将下层的云基础资源以虚拟机的方式进行组织，其中的关键技术包括服务器虚拟化及相关的资源管理技术。服务器虚拟化能够将一台物理服务器虚拟成多台虚拟服务器，供多个用户同时使用，并通过对虚拟化服务器进行隔离封装来保证其安全性。 2、平台支撑层（PaaS） PaaS服务是为政府部门提供应用软件的开发、测试、部署和运行环境的服务。这里的“环境”即包括那些用于直接承载应用软件的运行平台（例如应用服务器），又包括支撑软件运行的辅助系统软件。支撑PaaS服务的技术主要是与分布式系统相关的关键技术。 3、应用软件层（SaaS）

金融信息云平台总体设计

目录平台总体方案 (2) 1.1平台业务方案 (2) 1.2技术方案 (3) 1.3产品功能列表 (35)

平台总体方案 1.1平台业务方案 1.1.1业务全景图金融信息云平台围绕中小微企业，以企业采购，销售，结算，授信，分销商管理，催收款等流程为主线，提供覆盖企业生产全流程的面向不同部门人员使用的一系列轻量应用群，在解决企业痛点需求基础上，快速扩大兰州银行存贷量，打造同业最强的对公互联网金融信息服务生态圈。金融信息云平台面向中小微企业服务，有可复制性，填补了传统银行面向中小微企业服务空白。采用最新的移动互联网和云平台技术，充分利用银行服务优势和个人存款业务优势，面向企业不同关键人，提供一系列轻量应用，切入企业痛点，扩大存贷量。

通过以小微企业为目标，贯穿起包括企业刚需进销存、企业投融资、企业记账理财、企业协同办公、企业业务支持、信息查询等全套服务，构建面向中小微企业的金融服务平台，实现将金融产品对企业在各环节上的支持提升到新的水平，在企业转型互联网潮流中占据先机，取得行业领先优势。 1.1.2关键特性设计金融信息云平台整体服务基于SaaS和PaaS模式设计，用户使用租用的方式享受云服务，用户不必自己搭建应用、配置硬件与软件环境。小微企业云平台提供企业常用轻应用和各种平台级基础服务，第三方平台也可以快速接入平台，快速形成服务能力。根据小微企业设计各种基础角色，方便企业不同人群按需使用服务。拥有完善的权限管理系统，可以控制到页面菜单级别，让企业数据更加安全。 1.2技术方案 1.2.1系统设计原则 1)先进性系统采用符合信息技术发展趋势的先进技术，硬件系统应选择先进、成熟、稳定、性价比高的设备；软件系统的选择与开发应建立在跟随行业发展与满足业务需求的基础上，具有易开发、易升级、易操作、易维护等特点。 2)前瞻性高起点规划，高标准建设，高水平管理。充分把握互联网金融与电子商务的发展趋势，满足系统上线后的可持续运营发展与完善。 3)稳定性系统应具有较高的可靠性和持续使用能力，保证全年7×24小时稳定运行，具有强大的并发处理能力及快速的扩充能力。

智慧家庭云平台视频监控设计方案

智慧家庭云平台视频监控设计方案平台系统背景物联网系统现状物联网是通过光学识别、射频识别技术、传感器、全球定位系统等新一代信息技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网现在已被提高到国家的战略高度，它不但是信息技术发展到一定阶段的升级需要，同时也是实现国家产业结构调整、推动产业转型升级的一次重要契机。目前，全国很多省份和城市都已经围绕物联网纷纷制定出地方的物联网发展规划，并积极推进物联网示基地和示工程。从当前的物联网发展形势来看，逐步形成了长三角、珠三角、环渤海地区和中西部地区四大核心区域，这四大区域目前形成了中国物联网产业的核心产业带，呈现出物联网知识普及率高、产业链完善、研发机构密集、示基地和工程起步早的特点。在这些区域已经建设了很多基于感知、监测、控制等方面的示型工程。特别是在智能家居、智能农业、智能电网等方面成绩比较突出，在矿山感知、电梯监控、智能家居、农业监控、停车场、医疗、远程抄表等都取得了重大突破视频监控系统现状视频监控业务具有悠久的历史，传统的应用是在安防领域，是协助公安部门及相关管理单位打击犯罪、维持社会安定的重要手段。如果把摄像机看作人的眼睛，智能视频系统或设备则可以看作人的大脑，视频监控就是物联网的感知环节少不了的“眼睛”，其主要作用是忠实地将远端的视频信息进行展现和记录，是人们视觉的延伸。然而，由于监控探头的数量和监控数据的存储量非常巨大，随之而来的问题是如果完全依靠人工分析和监控，会存在效率低下、识别率不高及存储困难等问题，常常不能实时发现突发事故的发生。随着社会的发展，计算机

最全的云计算平台设计方案

1.云计算参考架构在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构）图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更

多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行相关的处理。服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。云服务门户收到最终用户的请求时，将根据预先定义好的策略对该请求进行立刻供应、预留或者排队。不同的用户通过同一个云服务门户当中，将会看到只属于自己的应用、计算资源和服务目录，这是云计算当中的多租户技术，用户使用的资源在后台集中，但是在前端是完全的逻

智慧城市视频监控系统云平台整体方案

智慧城市视频监控系统云平台整体方案二〇一五年九月

智慧城市视频监控系统云平台整体方案

智慧城市视频监控系统云平台整体方案二〇一五年九月

为了使视频监控系统的建设更加科学、合理，减少不必要的浪费，同时又能紧跟先进技术的前沿，本着顶层设计、统一规划的原则，依据“圈、块、格、点”的规划设计原则对湖南省各地（区\市\县）视频监控系统未来三到五年的建设内容进行总体规划设计，在详细调研已建系统的基础上，科学合理地对未来的建设进行指导。智慧城市视频监控系统建设目标通常分为以下两个阶段实现：第一阶段（两年）：本阶段主要是建设当地政府公共安全视频监控系统，需要建设的内容包含了：监控资源。主要是图像监控资源，扩充后的监控点要能基本覆盖全市各主要街道、各企业，做到全天候实时监控。主要包含高清视频系统、高清卡口系统、高清电子警察系统等。传输网络。数字视频专网传输网络计划在原有的网络上基础上进行扩容，将所有监控资源接入。视频监控管理平台功能。视频监控管理平台是城市视频监控系统的核心部分，通过视频监控管理平台，实现政府视频资源和社会单位视频资源的联网共享。同时基于现有视频监控管理平台功能单一的现状，对功能进行拓展，建成服务于公安实战的业务模块。运维管理系统。实现对城市视频监控系统及其基础支撑运行环境的可视、可控、可管理，从根本上提高城市视频监控系统的运维管理水平。对已建成现有资源进行整合，对监控系统部分软硬件进行改造和升级，对各个监控区域进行整合，实现和常德市局平台的互联对接。