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摘要：随着信息化时代的来临，数据的规模和数量不断增加，数据处理成为重要的研究课题。在大规模数据中心的系统下，数据采集系统，需要对大规模数据进行实时并发处理，保证各项监控数据的实时特点。在问题探究的过程中，根据大规模数据中心监控数据的规模，了解监控数据并发处理中存在的问题，结合实际问题提出几点关键性的技术和解决方案。通过相应的实验验证，保证监控数据的实时性，实现系统设备的扩展。文章中分析大规模数据中心数据并发处理的问题，探究监控数据并发处理的关键技术，以供参考。
关键词：大规模数据中心监控数据并发处理关键技术
大数据时代的来临，我国信息产业面临着发展的机遇和挑战，云计算技术的应用提供技术方面的保障。企业在发展的过程中，根据云计算的特点，采取新的商业模式和业务形式，推出新的业务，称为云业务。为了能够保证云业务的正常进行，数据中心构建相应的监控系统，监控硬件资源的运行。随着云业务的发展，监控数据的规模不断增加，采集系统需要对监控数据进行并发处理。
一、大规模数据中心监控数据并发处理的问题
1、监控数据的规模。“公众服务云”的业务平台，在用户快速增长的情况下，其支撑平台的IT规模也在扩大，服务器和交换机等资源不断增加。IT资源数量的增加，监控数据采集的数据量更多。现阶段的采集系统，在系统设计的过程中，对于大规模数据因素缺少考虑，忽视可能存在的风险和问题。通过数据评估模型的构建，对多数的监控资源进行推导，得出其数量模型，进而获得监控数据量模型。具体评估的过程如下：第一，模型的构建：根据以往的项目经验和理论，推导出相应的模型，为虚拟机模型的评估提供有效的数据支撑。第二，虚拟机规模的评估：根据计算机节点的规模以及数据模型，进行每种计算机节点的虚拟机规模的评估，进一步进行客户规模的评估。第三，客户和存储规模的评估：根据虚拟机规模数据以及客户模型开展客户规模的推导，充分考虑计算机节点规模和客户规模数据，对其存储的规模进行推导。第四，交换机规模的评估：通过计算机节点规模和春初规模的分析，推导出交换机的规模。第五，监控数据量规模的评估：结合虚拟机规模、计算机节点规模、存储规模以及交换机规模开展监控数据并发量规模的推导。
2、监控数据并发处理的问题分析。通过分析采集规模评估的结果，监控数据达到8万条/秒以上，在控制台实现30秒内的展示。现有的架构中，难以支撑并发数量如此大并且实时性要求较高的应用，需要采取分布式的计算。因此，采取处理大量并发的实时性分布式计算机架构。分布式架构在告警合并中存在一定的困难，多个节点采取NOSQL实现合并告警，实时性受到NoSQL的影响。同一个设备的告警需要自始至终发给同一个节点，才能够保证告警处理的实时性。因此，分布式框架需要灵活性的路由方式。如果集群中一些节点的负载比较高，通过增加处理节点的方式，有效环节压力，框架具有动态扩容的能力，在节点增加的同时，业务不会受到影响而中断。
通过以上内容的分析，大规模数据中心监控数据并发处理面临着多方面的挑战，如下所述：能够支持大数据并发：能够实现集群部署，并且支持上万级别吞吐的实时处理框架。能够实现告警实时合并：框架中能够进行合并告警，保证告警能够及时处理、支持动态扩容：支持动态扩容，保证业务正常的情况，增加处理节点，提高处理能力。
二、大规模数据中心监控数据并发处理的关键技术
目前，大数据的计算模式主要有批量计算和流式计算两种形态。批量计算的模式主要是存储后的计算机，实时性的要求较低，应用中对于数据的准确和全面要求较高。流式计算不需要提前存储，可以直接开展计算工作，实时性的要求比较严格，在精确度要求较为宽松的场景具有优势。主流的分布式流式系统中，Storm和S4常见的软件。
1、Storm系统。通过实时处理问题的分析，在选择计算框架时，需要具有动态的增减节点功能，进行动态的部署，保证可靠性。通过对Storm和S4的性能对比，相对于S4来说，Storm在可靠、并行处理、动态部署等方面的工作上更加具有优势。Storm作为一款分数是的大数据流式计算系统，实现大量数据的处理，并且做到数据的连续处理。在其核心的部分采用高效的流式计算函数，增强系统的性能。Storm集群有一个主节点和一群工作节点组成，借助Zookeeper的协调作用。主节点的作用主要是相应集群中的节点，做好任务的分配和故障的监测工作。
2、性能测试。通过相应的性能测试，获取Storm系统的数据吞吐量，通过分析进行判断，是否能够满足大规模数据实时并发处理的标准。在性能测试的过程中，确定的测试的环境，如操作系统、服务器以及软件。明确性能测试的方法，Storm属于流式处理系统，以tuple为基本单位，在每个单位中含有多个字段。通常可以定义两个字段：Data和tsInfo。Data中可以存放相应的原始数据，主要是1000字节的数据。测试只是测量直接的转发数据。tsInfo意思是时间戳信息，经过一个模块处理之后，在字段中会标记相应的时间戳，统计模块根据相应的时间数据进行延迟时间的计算。不同的设备时间戳存在不同步的情况，在延迟计算中存在误差，将数据发送和统计在同一台机器上处理，有效解决误差。通过性能测试之后得出相应的测试结果，了解主机CPU的利用率、内存的利用率。
3、通过相应的分析和实验测试，可以明确的判断storm符合项目的各项要求。首先，能够支持大数据的并发。此系统采取的是集群架构，其节点都可以进行水平扩展，并且采取高性能的通信框架，作为单位和字段之间的传输层，使其具有大量并发数据处理的能力。经过性能的验证，其具有万条/秒以上的处理能力，满足大数据并发的要求。其次，实现告警实时合并。Storm采取字段分组的路由方式，实现告警合并处理，保证告警处理具有实时性。最后，支持动态的扩容。Storm能够实现动态增减工作节点，如果节点出现超负荷时，能够增加相应的工作节点，在主节点上执行命令，实现任务的平均分配，环节节点工作压力。
三、结语
综上所述，通过对大规模数据中心监控数据并发处理的问题开展分析，探究问题解决的关键性技术，明确解决过程中采取以的系统架构。采取storm进行监控数据的实时处理，有效解决大规模监控数据的并发问题，可以进行动态的增删节点，使得扩容和维护工作更加简便。因此，应当更加深入的开展研究，增强其可靠性、扩展性和实时性，提供更高质量的客户服务。
参考文献：
[1]王姜勇.基于大规模数据集的并发处理的研究[D].北京邮电大学,2015.
[2]戴声,肖建明,王波.大规模数据中心监控数据并发处理[J].计算机与数字工程,2014(12):2373-2378.