容器技术由于具有接近物理机的性能、轻量级和资源利用率高等优点,在云数据中心等网络场景得到了广泛应用,促进了大量容器网络的形成,对容器网络实行有效的监控变得尤为重要。监控网络时延和自动化管理网络监控任务是运维容器网络的重要环节。一方面,时延是理解和提高网络性能的重要指标,但是现有的监控网络时延的方法大多缺乏对系统开销和对网络负面作用的考虑,在性能易受干扰的容器网络中会产生更严重的影响。另一方面,在面对网络规模大且部署环境复杂的容器网络时,传统的以人工操作为主的监控管理办法已很难胜任,亟需自动化的管理方式以减少网络管理任务的工作量和出错可能性。因此,本文关注当前容器网络监控方面的困难和挑战,从容器网络技术特点出发,设计监控容器网络时延和自动化管理网络监控任务的方法,主要研究内容和贡献点如下:（1）针对主动监控和侵入式监控难以体现应用数据流真实网络性能、干扰网络正常运行以及CPU占用率高等问题,本文提出了一种面向容器网络的被动时延监控技术。在不向网络注入监控探针且不修改数据包内容的前提下,实现对应用数据流内部数据包的逐包时延获取。针对由数据包缺少唯一标识信息而导致的时延指标难以计算的问题,本文基于容器网络的数据包转发原理,将容器网络数据包的缓存地址作为标识信息的一部分,设计了一种全新的数据包标识方法。在此基础上,将e BPF的内核可编程能力与容器网络数据包转发路径进行深度结合,提出了一种高效的容器网络数据包信息采集机制以获取时延监控所需的信息。实验表明,本文所提的技术能够在不影响网络正常运行的前提下有效地监控数据包时延,且较已有同类技术降低了40%-60%的CPU开销。（2）针对传统网络监控方式严重依赖人工操作,缺乏实时性以及动态性的问题,本文设计了一种自上而下的自动化容器网络监控管理系统,其监控事件定义方法简单,可将上层监控意图自动转换为底层容器网络上的部署操作。针对自动化监控管理操作缺乏网络模型数据驱动的问题,设计了一种准确刻画容器网络实时状态的动态建模方法。在此基础上,提出一种主从式异构控制框架,不仅可以完成上层监控意图到底层应用部署策略的翻译和转化,同时还可以适应容器网络规模的扩展。最后,通过两个具体的用例分析,展示本文所设计系统的功能特性和实用性,说明本文设计的系统能够自动化地对容器网络进行实时动态监控。