OpenStack虚拟机流量监控与报警系统的设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着云计算技术的快速发展和广泛应用，openstack作为开源云平台的代表，在企业和个人用户中得到越来越广泛的使用。

openstack平台能够提供弹性可扩展的计算、存储和网络资源，为用户构建灵活、高效的云上应用提供了强大的支撑。

在openstack环境中，虚拟机作为最小的计算单元，其网络流量状况直接关系到整个云平台的性能、安全和稳定性。

2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述

1. 国内研究现状

国内在openstack虚拟机流量监控领域的研究主要集中在以下几个方面：
1.基于开源工具的流量监控：一些研究利用开源工具，如ntopng、cacti、zabbix等，对openstack虚拟机流量进行监控。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

#本选题研究的主要内容

1. 主要内容

本课题将深入研究openstack平台的网络架构和流量特征，设计和实现一个功能完善、性能优良的虚拟机流量监控与报警系统，主要研究内容包括：
1.openstack虚拟机流量采集：研究openstack平台网络架构和流量特征，选择合适的流量采集技术，例如利用openvswitch（ovs）的端口镜像功能、sflow/netflow协议等，实现对虚拟机流量的实时采集。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并遵循软件工程的开发流程，具体步骤如下：
1.需求分析阶段：对openstack虚拟机流量监控与报警系统的功能、性能、安全等方面进行详细的需求分析，确定系统的设计目标和技术指标。

2.系统设计阶段：根据需求分析结果，设计系统的总体架构、模块划分、数据库设计、技术方案选择等，并完成系统原型设计。

3.系统实现阶段：根据系统设计方案，选择合适的开发语言、框架和工具，进行系统编码实现，并完成单元测试和集成测试。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.openstack虚拟机流量细粒度监控:不同于传统的网络流量监控，本研究将重点关注openstack虚拟机层面的流量，通过对虚拟机网络接口流量的实时采集和分析，实现对虚拟机流量的细粒度监控，为用户提供更精准的流量信息。

2.基于机器学习的流量异常检测:为了提高报警系统的准确性和效率，本研究将引入机器学习算法，对虚拟机流量数据进行分析和建模，识别异常流量模式，并及时触发报警，从而提高系统的安全性和可靠性。

3.可视化流量分析与报警平台:为了方便用户使用和管理，本研究将开发一个可视化流量分析与报警平台，用户可以通过该平台实时查看虚拟机流量状况、设置报警规则、接收报警信息等。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李勇，刘江，张京，等. 基于sdn的云平台流量监控系统设计与实现[j]. 计算机工程与应用, 2020, 56(20): 55-62.

2.张浩, 王晓东, 袁磊, 等. 基于openstack的云平台流量监控系统设计与实现[j]. 计算机工程与设计, 2018, 39(12): 3522-3528.

3.王磊, 李建华, 王晓东. 基于openflow的云平台虚拟机流量监控系统设计[j]. 计算机工程, 2017, 43(12): 285-291.