【摘 要】
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许多自然事件和人工事件会触发强烈的次声波,监测这一类数据,对于防灾减灾有重要意义。某数据分析系统采集次声等三种类型的数据,将采集的数据进行处理、分析、存储和展示。为管理该数据分析系统识别的异常事件并监视系统运行过程中的故障问题,需要设计一套支撑管理子系统。该子系统主要包括事件管理、消息通知管理、用户管理、告警管理、日志管理、数据备份、灾难恢复和系统配置等功能,为数据分析核心功能和系统运行提供支撑。
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许多自然事件和人工事件会触发强烈的次声波,监测这一类数据,对于防灾减灾有重要意义。某数据分析系统采集次声等三种类型的数据,将采集的数据进行处理、分析、存储和展示。为管理该数据分析系统识别的异常事件并监视系统运行过程中的故障问题,需要设计一套支撑管理子系统。该子系统主要包括事件管理、消息通知管理、用户管理、告警管理、日志管理、数据备份、灾难恢复和系统配置等功能,为数据分析核心功能和系统运行提供支撑。论文的主要工作如下:1.异常事件管理和系统运行支撑。本文将数据分析系统识别的异常事件信息持久化并送往前端界面展示,同时以邮件/短信形式通知用户。其次,系统提供监测采集设备运行状态、定时备份系统核心数据、对用户登录认证及身份识别、记录用户行为日志等功能,保证系统正常运行。2.告警信息过滤。本文分析了系统历史告警信息,提取了非关键性告警特征并计算特征值。阐述了告警影响力和高频瞬态告警概念,并使用AFA算法过滤系统非关键性告警,防止系统产生告警风暴,对用户造成干扰。3.业务支撑信息处理模式BSIP。在系统的设计实现过程中,发现事件管理、告警管理、日志管理这三种业务需求具有类似的处理模式和实现模式。本文分析提炼了该模式,并使用Z语言对该模式进行了形式化描述,使用UML对该模式建模,基于该模式改进了告警管理模块。本系统采用前后端分离的架构设计,后端使用Spring Cloud微服务框架,前端使用Vue.js框架。使用Kafka分布式消息队列支持消息分发,实现事件、告警等信息的发布-订阅解耦。在前端界面上使用了Element-UI、Echarts等组件库实现可视化。本文首先阐述了相关技术,分析了事件管理、消息通知管理、告警管理等功能性需求;描述了性能、安全、界面等非功能性需求。其次,基于需求分析,设计了支撑管理子系统的总体架构,并分层描述了系统架构;简要介绍了模块间接口规范,使用E-R图描述了数据库总体设计。再次,详细设计和实现了系统主要功能模块,封装了前端公共组件和前后端通信接口,使用时序图为各模块流程逻辑建模,使用类图为各模块功能静态建模;继而对系统进行了部署测试,基于需求设计测试用例并给出主要用例及其执行结果,同时展示部分界面效果图。在完成前述系统设计与实现后,分析了事件、告警、日志等业务信息的处理过程,设计了业务支撑信息处理模式BSIP,基于该模式改进了系统部分模块。最后总结了论文工作,说明待解决的问题并进行展望。
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