作为日渐成熟的技术，云计算数据中心的资源规模正在以指数级方式膨胀。云平台本身有着大规模的组件和超复杂的组件间依赖，记录云平台的大规模监控数据时会对云平台的存储系统带来很大的压力。对于大规模的云平台监控数据而言，传统的存储和访问方式会造成较大的数据访问延迟，从而可能带给云平台用户不良的用户体验。　　云平台下的监控数据缓存系统可以解决上述问题。系统通过请求获取技术将数据中心的监控信息从数据库中提取，并通过转发的形式发往Web服务器所在的本地数据库进行存储。为了避免数据量过大而造成访问数据延迟，系统采用自动分片技术并通过平衡机制将数据块平均的分配在各个服务器上；同时为了进一步提高系统的查询速度，系统采用数据索引模式，通过对查询日志和当前数据库索引进行分析，来实现高效的索引优化策略。由于前台与后台语言存在语言鸿沟，用户访问监控信息会经过Thrift来将两者进行无缝的衔接，最终获取实时信息。　　功能测试表明，监控数据缓存系统可以准确地获得各所高校虚拟机和物理机的监控信息。并将每次获取的数据通过分片的形式存入各服务器。另外，监控数据缓存系统还可以通过对查询日志和当前数据库索引进行分析，向管理员提出高效的索引优化策略。性能测试表明，监控数据缓存系统的额外开销在没有对云服务造成显著影响的情况下，使监控数据的访问速率有所提高。