[发明专利]面向云平台可信性验证的可靠数据采集方法

说明书

本发明公开了一种面向云平台可信性验证的可靠数据采集方法，主要针对IaaS模式的云服务，属于云计算的可信评估领域。本发明基于可靠的消息队列服务、可靠的数据采集终端，设计了一种通用的云平台可信性验证数据采集方法。在云平台各个计算节点/虚拟主机上，部署数据采集工具和可靠的数据采集终端。通过预写日志、守护进程等手段保护数据采集终端的可靠性，基于可靠的消息队列服务来保证数据采集服务端的可靠性，最终实现可靠的数据采集方法。本方法能够有效地保证云平台可信性验证过程中数据采集的可靠性。同时在实施过程中，本方法也不会对云平台造成过多的资源消耗，对于可信云的构建有重要意义。

技术领域

本发明属于云计算的可信评估领域，涉及一种面向云平台可信性验证的可靠数据采集方法，主要针对IaaS模式的云服务。

背景技术

近年来，随着云计算成为信息技术发展的热点，越来越多的企业和个人用户选择把业务系统部署到云平台上，充分利用云计算按使用量计费的商业模式来节约成本。但是，由于云计算具有资源集中、开放和共享的特点，使得其更容易受到攻击，安全防范难度更大；同时，用户数据在其不可控的云端存储，失去了对私有数据的绝对控制，使得云计算的安全问题日益凸显，而近年来针对云平台的安全事件不断出现，也极大影响了用户对云计算的信任度。因此，云平台的可信性评测已经成为制约云计算产业发展壮大的重要问题。

针对云平台的可信性评测，较为常见的方案是建立第三方可信性评测平台，在此平台上收集各类与云平台可信评测相关的SLA参数、用户评价信息等数据，并对这些数据使用特定算法加以评估，得出云平台可信性评估报告，供云平台的用户参考。在这一过程中，需要采集的数据来源多样、种类繁多，相应的数据采集工具也各不相同，如NetLogger、FrameSaver、QUATSCH Tool等等。通常来说，各类数据采集工具来自不同的供应商，其调用接口、数据交换格式等存在很大差异，也很少针对数据采集的可靠性问题设计专门的处理机制。为此，在构建云平台第三方可信性评测平台的过程中，设计通用的可靠数据采集方法是有必要的。

发明内容

针对上述问题，本发明设计了一种基于可靠的消息队列服务、可靠的数据采集终端的云平台可信性验证数据采集方法。

本发明采用的技术方案由数据采集工具、可靠数据采集终端、数据采集服务器等部分组成，系统架构如附图1所示。面向云平台可信性验证的可靠数据采集方法基本思路如下：在云平台各个计算节点/虚拟主机上，部署数据采集工具和可靠的数据采集终端。数据采集终端周期性调用数据采集工具完成数据采集，将采集到的数据进行解析和预处理，封装为报文，签名并加密后发送给数据采集服务器。数据采集服务器(以集群形式组织)上运行有可靠消息队列服务负责缓存报文，同时运行有数据分析处理程序负责解析报文内容、持久化存储数据和评估云平台可信性。

该方法的步骤包括：

步骤一，在云平台内部环境中部署数据采集服务器；

步骤二，在云平台各计算节点/虚拟主机上部署数据采集工具和可靠数据采集终端；

步骤三，启动可靠数据采集终端并完成自检。可靠数据采集终端程序启动后，首先加载配置，然后检查预写日志(WAL，Write Ahead Log)中的内容，判断终端上一次运行是否正常结束。如果上一次运行异常终止，则需要将未成功发送的数据进行重发；

步骤四，自检结束后，可靠数据采集终端进入数据采集阶段。按照配置要求，周期性地调用数据采集工具完成数据采集。采集得到的数据，经过简单的数据预处理、消息签名、加密后封装为数据报文。数据报文将被首先写入预写日志，然后发送给数据采集服务器。

步骤五，数据采集服务器以集群的形式组织，部署可靠的消息队列服务(如Kafka)，可以将收到的消息持久化存储在集群中，供数据分析处理程序进行后续处理。

通过上述步骤，本发明的方法能够有效地保证数据采集的可靠性，为建立第三方云平台可信性评测平台提供支持。