摘要：IDC安防巡检机器人的网络监控系统拓扑结构复杂且存在盲区,以整体思路设计的告警系统可能导致机器人无法准确监测到所有的安全事件或异常情况。提出基于分布式hadoop的IDC安防巡检机器人网络监控告警系统设计。引入HDFS体系结构及MapReduce任务处理技术,设计hadoop高性能监控数据处理平台,降低运维成本;在该平台上设计IDC安防巡检机器人网络监控系统,对数据中心实施全面巡检;构建基于能量特征变换的无阈值告警算法,提取监控项数据中的能量、波动以及时间3种特征,在此基础上将随机森林算法融合到模型中,自动形成巡检软件设计并触发告警。实验结果表明:所提方法具有较高的告警准确率和效率,且能够有效降低IDC运维成本。

摘要：针对大数据时代下电信行业在数据分析与处理中遇到的难题和挑战,提出了一种基于hadoop平台下的K-means改进聚类算法。通过VMware Workstation搭建hadoop云平台,利用Map Reduce的编程模型实现用户特征性分群。结果表明,与传统串行算法相比,该设计方案有效的提升了数据的运行速率与准确率。