随着云计算技术的不断发展,“云”已经逐渐渗入到各行各业,成为生活中重要的一部分。在超大规模云平台上拥有海量的资源,如何将这些资源进行有效的管理、高效的监测,对云平台的稳定性有着重要的意义。如何更好的实现对云平台的监控,成为云计算提供商不可回避的重要问题。通过对OpenStack特点、组成及架构的研究,基于对现有开源云资源监控系统的分析,本文结合开发实践中的需求,设计了一种扩展性强、耦合度低的巡检框架。在进行资源巡检时需要检查的服务模块都需要进行注册,注册后的服务由平台负责统一管理。这样不仅保证了系统的扩展性,在系统出现异常时还可以快速定位问题位置,对于协同开发有着重要的作用。针对分布式系统中存在的服务发现与同步问题,本文在Raft算法的基础上使用了一种改进算法,该算法通过在Raft算法上添加代理节点,可以有效地减少下次选举的时间。改进后的算法可以减少Raft算法的选举时间和次数,有效的解决单点失效和负载过大的问题。本文结合平台自身的特点,最终完成了对云平台上各种物理资源和虚拟资源的监控,经过测试,监控系统数据真实有效,告警信息及时合理,符合云平台资源监控的要求。