5个研究背景和意义示例,教你写计算机应用性能管理论文

今天分享的是关于应用性能管理的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到应用性能管理等主题,本文能够帮助到你

面向Java应用的性能监控系统的设计与实现

这是一篇关于应用性能管理,字节码技术,分布式追踪,异常告警的论文, 主要内容为随着近年来网络用户规模的增加,原本的单体应用架构已经不适合大数据量、高访问量、高可用性的情况。微服务、Dubbo等一些分布式框架在解决高并发、高可用等方面表现优越,分布式、高并发正在逐渐成为当今互联网应用的发展趋势。如今一个Java应用可能会划分为几十或者上百个相对独立模块,分布在不同的机器上,应用结构比较复杂。在应用规模庞大,结构复杂的背景下,如何监控应用的运行状态成了一个棘手的问题。基于此,本文设计研发了应用性能监控系统。本文调研了应用监控领域的相关背景以及现有的技术方案,针对现有应用监控产品功能单一,通用性与扩展性差的缺点,本文设计了一款应用性能监控系统的实现方案。通过字节码技术和非侵入式探针采集技术实现监控应用代码零改动情况下的监控,提高了通用性与扩展性。此外采用分布式存储等技术结合图表,实现了数据的快速处理、查询、展示等功能,结合前端页面直观地展示了被监控应用的状态,解决了企业在Java应用监控上,故障定位困难、故障响应时间长等问题。本文所设计实现的应用性能监控系统对线上应用进行实时监控,实现了全局拓扑的展示、全链路监控的追踪、异常实时告警等重要功能。针对线上业务指标进行实时监控,结合可视化界面与告警模块可以有效提高运维人员处理故障的效率,这对于保障软件稳定运行、减少企业应用维护成本有很大的帮助。

应用性能管理监控平台业务容量管控子系统的设计与实现

这是一篇关于应用性能管理,容量预估,机器学习,资源扩缩容的论文, 主要内容为应用性能管理监控平台是京东面向内部的智能运维平台,它负责对微服务架构下所有的应用进行监控和分析,从而保障系统的正常运行,使用户能够得到高质量的服务,使研发人员能随时随地通过平台看到业务、性能、组件、基础服务等多维度的监控信息,以便快速了解相关业务的运行状况并及时作出调整。京东作为电商平台,面对大促期间的流量高峰,对部分核心业务的扩容以及非核心应用的容量降级是应用性能管理平台所具备的重要功能,所以对系统未来运行状态各类资源消耗指标进行预测是该功能最关键的部分。以往依靠运维经验进行人工的扩缩容需要耗费太多的人力并且由于人工预估精度不高往往需要二次扩容、二次降级等。而相比传统方法基于机器学习的预测模型具有适应能力强的特点。论文将机器学习模型贴合业务需求应用到平台中的系统资源消耗指标预测功能上,并且构建了业务容量管控子系统。在论文中首先阐述了背景知识和相关技术,之后结合应用性能管理监控平台的整体架构,介绍了业务容量管控子系统在整个平台的位置和工作场景,并分析了业务容量管控子系统的具体需求,总结出系统所具备的功能点。在后面系统的设计和实现部分,将整个子系统分为四个模块,即数据处理模块、应用分类模块、容量预估模块、扩缩容模块。在对系统整体概述之后又并分别从应用场景、算法设计、算法实现、算法效果对比、算法关键代码、前端界面等多个维度详细说明各个模块的实现。论文面对业务容量管控流程中不同的需求点结合不同的机器学习算法分别建立了不同的机器学习模型。从数据的预处理到应用的分类,再到应用的容量资源消耗水平预估,每一个关键步骤都是在严密结合业务场景下建立的模型。应用孤立森林算法对日常监控数据中的噪点进行识别清除;采用滑动窗口构建不同时间粒度下的时序数据;应用传统的聚类算法对核心应用进行分类;应用线性回归算法和LSTM(Long-Short Memory Network,长短期记忆神经网络)算法建立业务容量预估模型;得到预估值后结合多维度的扩缩容策略对不同的业务进行精准的扩缩容。自上线以来,经历双11大促的高峰流量考验,系统运行状态良好。双11期间据统计,准确的容量预估结合全面的扩缩容策略为公司节省了近万核机器资源并且解放了大促期间扩缩容方面的人力。大大提高了运维效率,达到了企业对智能运维的基本需求。

电信行业经营分析系统应用性能管理平台的设计与实现

这是一篇关于经营分析系统,应用性能管理,运维,用户体验的论文, 主要内容为目前的我国电信行业的经营分析系统的运维管理基本上还是停留在以资源为中心的管理模式,关注的是IT基础设施的健康状况和一些技术性能指标。例如主机CPU利用率、磁盘剩余空间、网络丢包率等,并不能直接反映业务的健康状况,也无从了解系统的用户体验情况。通过大量的运维实践经验表明,即使在后端资源监控比较完善的情况下,仍有相当多比例的问题依然是由用户首先发现和报告的,这样不仅降低用户的满意度,也使运维工作相当被动。本文的研究对象是经营分析系统中的各类应用,并建立一套适应经营分析系统的应用性能管理平台。通过监测经营分析系统的应用,收集和分析与应用相关的业务数据,形成面向真实用户体验视角的端到端性能管理服务体系和标准。提升经营分析系统应用的运行质量,改善用户体验。平台的主要监测对象有:应用服务器、数据库服务器、中间件、浏览器、操作系统、各类服务、手机终端、网络等。监测范围包括不仅包括与服务有关的参数如页面响应时间、可用性、传输速率、转化率、交易量等,也包括与应用体验密切相关的各类基础参数如终端类型、系统版本、网络类型、用户地域、CPU使用率、内存占用率等数据。本文通过对电信行业经营分析系统现状的广泛深入调研,分析目前系统运维过程中存在的问题。本文分析总结了电信行业经营分析系统应用性能管理平台的需求,并对平台的主要监控对象和主要功能进行的详细的研究和分析,完成了系统的详细设计,对平台的技术架构、功能架构、数据模型、逻辑边界和软件选型都做了详细说明。平台采用分层架构设计,主要分为数据采集层、数据传输层、数据处理层、数据存储层和展现层五个层次,实现数据从终端采集、平台处理、用户展现的全过程。在此基础上,对平台的主要功能进行了详细说明,并对部分功能进行了展示。通过开发完成经营分析系统应用性能监控平台,通过“业务监控、效能分析”,形成应用建设后评估体系,实时业务级监控及自动化运维能力。从应用效能监控、应用效能分析的角度,来提升端到端的用户感知管理、系统性能管理,从而提升日常运维的主动性和准确性,进一步高效支撑系统的运营。