随着软件即服务的云计算概念迅速升温,面向服务的系统平台得到广泛应用,系统规模和复杂性也随之急剧增加,为系统监控设计带来更高的挑战。同时,在国家海洋信息化的大力推进下,舟山市渔业局为实现对渔业安全的精细化管理,建立了舟山市智慧海渔平台,以便实时掌握渔业生产动态、保障海上作业安全以及规范渔业生产秩序。其系统复杂性及数据时效性要求高的特点对海渔平台监控设计提出更高的要求。传统监控系统在告警通知上存在告警不及时的问题,这可能导致平台出现指标异常或系统故障时,后台监控系统未能及时触发异常响应的现象,严重影响渔业管理人员在海渔平台预警管理及应急救援应用中实时信息的分析。此外,基于均匀采样的传统监控数据采集过程,由于缺乏考虑海渔平台被监控指标波动变化的特点,导致监控数据冗余和资源浪费（包括网络开销、自身负载计算）。本文在分析主流开源监控和海渔平台管理需求的基础上,设计并实现面向智慧海渔场景的全生命周期监控平台。具体工作如下:（1）针对传统监控系统在告警通知上存在告警不及时的问题,本文提出基于Kalman-LSTM加权组合模型的负载指标预测方法,实现对重要负载指标进行预测并预警的功能。首先,通过使用Kalman滤波方式对负载指标数据进行噪点去除;其次,将去噪后的滤波值与滤波残差分别作为LSTM神经网络的输入,进行迭代训练得到预测结果;然后,通过计算拟合残差进而确定最佳权重因子;最后,使用LSTM神经网络输出的滤波预测值与滤波残差预测值进行加权求和,计算得到最终预测结果。实验表明:该算法可以有效地提高故障定位的准确性,提高海渔平台集群的可管理性。（2）针对传统监控采用等时间间隔进行数据采集存在数据冗余等问题,本文提出基于多纬度优化的自适应采集策略。首先,该策略对采集增益和采集质量两个纬度指标进行定义;其次,结合上述预测算法的预测结果,构建多纬度优化模型;然后,使用遗传算法计算对多纬度优化模型进行求解,得到最优采集时间点序列;最后,依据最优采集时间表进行数据采集工作,实现对监控数据的自适应采集策略。在保证监控质量的前提下最小化网络开销和计算负载,提升海渔平台节点资源利用率。实验证明:基于多纬度优化的自适应采集策略能够在保证监控数据质量的同时,降低对监控指标的采集数据量,进而减少网络开销与自身计算负载。（3）设计并实现面向智慧海渔的全生命周期监控平台,系统分为预测预警、数据采集、监控告警、数据展示四大模块。首先,针对预测预警模块,引入Kalman-LSTM加权组合预测算法作为负载指标预测预警功能的算法支撑,并且对Zabbix源码进行二次开发,将该算法集成到数据预测模块中;其次,将自适应采集功能集成到数据采集模块中,通过获取预测数据和最优采集时间点序列来实现自适应采集策略;然后,在数据展示模块中,针对Zabbix自带的Web展示效果不佳的问题,本文使用专业可视化工具Grafana进行二次开发,实现更为直观、效果更好的监控信息展示;最后,基于监控系统在历史数据检索分析中性能和稳定性要求,优化监控数据存储,从而提升监控指标及海渔平台日志检索分析性能。