新闻业务中每天产生海量数据,例如页面访问量、用户访问量、数据存储量等。大数据平台每天处理着这些数据以支撑相关部门的研究与决策,同时大数据平台也需要相应的监控系统保证数据服务的安全与稳定。公司自主研发的大数据监控系统是大数据平台的子系统,同时也是一套完整独立的软件系统。大数据监控系统负责数据监控和其他监控任务。系统采用SpringBoot框架开发,同时部署了 Python和Shell语言开发的脚本,这些脚本通过系统定制API接口完成数据交互,实现所需的监控功能。文章首先对国内外的研究现状和整体项目进行叙述,然后参照新闻业务的监控需求,将系统划分为权限设置、数据监控管理、监控项可视化、进程监控、报警设计和时间序列预测六个功能模块。在系统的设计与实现中,针对每个模块的具体功能,结合采用的技术,分别进行设计与实现,并通过测试验证了每个模块的可用性。在时间序列预测模块中,根据系统中时间序列特点和时间序列预测准确性和实时性需求,采用Holt-Winters算法建立预测模型。为了提升预测模型准确性,提出使用L-BFGS算法将求解平滑系数问题转化为非约束化优化问题,同时采用将动态平滑系数代替传统的静态平滑系数的方法改进预测模型。最后分别从定性和定量的角度,通过实验验证这种改进方法有效地提升了 Holt-Winters预测模型的准确性,满足大数据监控系统对时间序列预测的要求。