Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，通常被比作＂实时的 Hadoop＂。Storm 为实时计算提供了一些简单优美的原语，支持多种编程语言，并内建流式窗口 API 及分布式缓存 API，极大简化了流式数据处理过程。Storm 不仅高可靠、易扩展，而且处理速度极快，每个计算节点每秒能处理上百万条元组信息（Tuple），因此常被用于实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式 RPC、ETL 等。 关于 Storm 更多的详细信息，请参阅 Storm 官方网站 。
青云的 Storm 集群包括如下五种节点类型：
- 主节点：运行了 Nimbus、DRPC、UI 和 Logviewer 服务，负责接收客户端提交的计算拓扑，并协调分派计算任务。
- 从节点：运行了 Supervisor 和 Logviewer 服务。其中，Supervisor 服务主要用于接收计算任务并按需启动或停止工作进程（Worker），而 Logviewer 服务方便用户查看运行日志。
- RPC 节点：运行了 DRPC 和 Logviewer 服务，用于接收 RPC 请求，并将计算拓扑的处理结果返回给客户端。
- 客户端节点：安装了 Python、JRE/JDK 和 Storm 软件，用于提交计算拓扑。
- Zookeeper 集群：用于协调 Storm 集群。
另外，青云的 Storm 服务还提供了在线伸缩和监控告警功能：
在线伸缩
增加节点：当您需要横向扩展集群规模时，您可以在 Storm 详细页点击“新增节点”按钮增加主节点、从节点或 RPC 节点，每个新增节点在私有网络中的 IP 可以手动指定或选择自动分配。
删除节点：当您不需要集群中的某些节点时，您可以在 Storm 详细页选中需要删除的节点，然后点“删除”按钮，以在线缩减集群规模。
纵向伸缩：由于不同类节点压力并不同，所以青云 Storm 支持对 主节点、从节点 和 RPC 节点分别进行纵向伸缩。通常情况下主节点和 RPC 节点的压力都不会太大，运行 worker 进程的从节点的配置一般更高些。
监控和告警
我们对 Storm 集群的每个节点提供了资源的监控和告警服务，包括 CPU 使用率、内存使用率、硬盘使用率等，以帮助用户更好的管理和维护 Storm 集群。 同时，Storm 主节点上运行的 Storm UI 服务提供了丰富的集群监控信息，默认端口为8080。 此外，青云提供的 Storm 集群还在各个节点上运行了 Logviewer 服务，该服务允许用户访问各个节点上的日志。拨入到 VPN 网络后，可以访问以下 URL 来浏览 Storm UI 及节点日志：
例如：
配置
我们通过 Storm 配置组来管理 Storm 服务的配置。Storm 服务和 Storm 配置组是解耦的，您可以创建多个独立的配置组，并应用到不同的 Storm 服务。
更多详情请参看《Storm 用户指南》。