随着网络的快速发展,网络的拓扑结构和新型业务不断出现。为了保证网络的正常运行,提供全面可靠的网络管理,需要研究可行性的网络监测方法。大规模网络作为一种常见的网络形式,具有维数多、层级多、结构复杂等特点,对大规模网络进行有效的管理并提供准确的网络数据有着重要的意义。虚拟化监测方法根据网络的拓扑信息以及节点属性提供多种测量模式,完成对网络的动态监测。大规模网络结构复杂,需要研究有针对性的监测方法。本文介绍了云监测系统,包括云监测平台和部署到网络中的探针。对于监测点的选取,探针的部署必须在代价和覆盖范围之间进行权衡。该文以最小化监测探针数目为目标,同时覆盖尽可能广的网络链路,采用了一种基于蚁群算法的网络监测探针部署方法。如果测量集合中的监测点没有部署探针,系统进行自动部署探针程序。根据网络情况以及节点的状态,可以采用虚拟机镜像方式和软件包部署方式。系统提供三种网络监测方法满足不同用户的需求,分别为指定链路模式、自动监测模式、用户制定模式。在任务执行过程中系统监测节点的资源状态,动态调整探针,灵活调整监测点位置。系统部署在全球性大规模网络PlanetLab上进行部署测试,下发大量长时间任务收集测量数据,验证了系统对网络监测结果的准确性和运行的可靠性。在介绍虚拟化监测方法的过程中,首先介绍了本文的选题背景及意义,说明了对大规模虚拟化监测方法提出的背景。随后对相关技术背景,包括网络测量发展现状及性能指标等进行了阐述。通过对虚拟化监测方法的需求分析,对系统进行总体设计并对各个子功能进行详细设计。随后对监测点选取方法、自动部署、灵活调整监测点实现过程进行了说明。系统最后在大规模网络P1anetLab上进行实验测试,并对测量结果进行了分析。测试数据验证了虚拟化监测方法的有效性以及稳定性。