技术报告—基于SOA的机房环境预警和网站应急管理平台.ppt

北京化工大学 滕建 2016-10-25 基于SOA的网站应急管理和 机房环境预警平台 1、整体架构 2、网站应急管理组件 3、机房温湿度监测预警组件 1 整体架构 1 整体架构 1 整体架构 1 整体架构 1 整体架构 1 整体架构 2 网站应急管理组件 据《2015年中国互联网网络安全报告》显示，2015年我国境内被篡改的网站数量为24 550个，其中代表商业机构的网站（.com）最多，占72.3%；其次是网络组织类（.net）网站和政府类（.gov）网站，分别占6.6%和3.7%，非营利组织类（.org）网站占2.0%。此外，2015年我国境内共监测到75 028个网站被植入后门，其中政府网站有3 514个。 2 网站应急管理组件 服务（功能）： 网站修改监测 远程关闭网站 网络端口后台管理系统 人员权限管理 操作日志查询 2 网站应急管理组件 --远程关闭网站技术路线 通过SNMP协议对校园网内交换机端口进行控制，从而实现对Web应用服务的远程开启、关闭操作。 运行流程如下： 组件依据事先设置的优先级显示端口及其描述。 管理员查看相应端口状态，并选择打开或关闭该端口。 该组件发送操作信息至后台服务器，后台服务器查询待修改端口的MIB的索引号，依据操作信息构建SNMP报文发送至端口所在网络设备。 服务器接收到网络设备的响应，进而反馈信息给端口管理组件。 2 网站应急管理组件 -- 网站修改监测 2 网站应急管理组件 --远程关闭网站 2 网站应急管理组件 -网络端口后台管理系统 2 网站应急管理组件 -网络端口后台管理系统 2 网站应急管理组件 -网络端口后台管理系统 2 网站应急管理组件 -网络端口后台管理系统 2 网站应急管理组件– 人员管理 2 网站应急管理组件–操作日志查询 3 机房温湿度监测预警组件 作为高校信息化的硬件载体，服务器能否正常运行决定着网络服务质量的好坏。因此，对服务器机房的温度、湿度监测变得尤为重要。 组件功能： 实时查看机房温湿度 查看历史走势图 对温湿度进行预测以达到提前监控 对异常进行实时反馈 异常统计 3 机房温湿度监测预警组件 3 机房温湿度监测预警组件 -异常实时反馈 3 机房温湿度监测预警组件 - 异常统计 3 机房温湿度监测预警组件 - 异常统计 3 机房温湿度监测预警组件 本文提出了一种基于滑动窗口的趋势分析对未来温度、湿度的趋势走向进行预测，进而对温度、湿度异常进行提前预警，有利于管理人员及时处理，防止异常发生。 定性趋势分析是一种数据趋势提取方法，主要应用于状态监测和故障诊断。该方法主要思想是通过计算机建模从伴有噪声的信号中提取数据趋势。在对数据进行趋势分析时，需要确定训练数据的多少，训练数据的多少决定着趋势识别性能的好坏。其过多或者过少都会导致最终进行预测时产生较大误差。 为解决训练数据多少难以确定的问题，本文采用基于滑动窗口的定性趋势分析方法，通过自适应地动态调整窗口大小，实现训练数据量的最优选择。经实验表明：该方法可以有效地提取温度、湿度趋势，并对其进行准确预测。 3 算法步骤 3 机房温湿度监测预警组件 -温湿度预测 3 机房温湿度监测预警组件 -温湿度预测 3 机房温湿度监测预警组件 -温湿度预测 总结 本文讨论了基于SOA的机房温湿度监测与网站应急管理系统，该系统依托于微信企业号开发平台进行身份识别和服务注册发布，可以方便网络管理人员随时随地地了解当前机房温湿度数据，并且可以管理网络设备端口，及时对网站攻击做出响应，以达到秒级响应。温湿度监测系统中引入了基于滑动窗口的预测算法，通过对温湿度数据进行拟合，预测未来一段时间内的温湿度数据，为管理人员提前进行干预提供依据。实验结果表明该算法具有较高的准确性。综上所述，对于机房参数的监测预警和针对网站攻击的快速响应具备重要的研究价值和广阔的应用前景。 THANKS