在进群生产环境下运行Topology和在本地模式下运行非常相似。下面是步骤：
1、定义Topology（如果使用Java开发语言，则使用TopologyBuilder来创建）
2、使用StormSubmitter向集群提交Topology。StormSubmitter有三个参数，Topology的名字，Topology的配置，和Topology本身。下面是例子：
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3、将你的代码和你代码所依赖的jar包打包成一个jar包(Storm的jar包除外，Storm的jar包会被添加到worker节点的classpath路径)
如果你使用maven，插件Maven Assembly Plugin会帮你打包，只需将下面的代码添加到你的pom.xml中：
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然后运行mvn assembly:assembly命令来获取有效的jar包。确认你的jar包中没包含Storm的jar包，因为的classpath中已经存在。
4、使用Storm客户端将Topology提交到集群，指定你jar包的路径、名称河所有的参数然后运行：
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storm jar命令会提交jar包给集群并且使用StormSubmitter类和有效地集群对话。在上面的示例中，在提交jar包后storm jar会使用"arg1","arg2"，"arg3"三个参数调用org.me.MyTopology的主方法.
你可以阅读设置Storm开发环境一文来查看如何使用storm客户端来和Storm进群对话。
常用的设置
每个Topology都有很多不同的配置。点击此处查看Topology的所有设置。带“TOPOLOGY”前缀的设置（其他的是集群的设置，不能被覆盖）可以被特定的Topology配置覆盖。下面是一些常用的Topology设置：
1、Config.TOPOLOGY_WORKERS
这个参数设置设置了使用了多少个工作进程去执行Topology。例如，如果你将此参数设置为25，就会有25个Java进程在集群中执行所有任务。如果在Topology中有150个并行执行的组件，那么每个工作进程会以6个线程的方式执行个任务。
2、Config.TOPOLOGY_ACKER_EXECUTORS
这个参数设置当Spout元组被完全处理后，追踪和探测元组树的执行进程的数量。Acker是Storm的一部分，你可以阅读Guaranteeing message processing一文来获取更多关于Acker的信息。如果不设置此参数，或者将此参数设置为空，Storm会将此参数设置为Topology指定的运行工作节点的数量。如果将这个参数设置为0，Storm会在Spout发出元组后立刻返回成功信息，这将影响可靠性。
3、Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING
此参数设置了在单一一个Spout任务中一次可以存留的最大元组的数量（没有返回成功或者失败消息的元组）。强烈建议设置此参数防止队列溢出。
4、Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS
这个参数设置了Spout元组被成功处理的最大超时时间。默认是30s，这对大多数的Topology来说已经足够了。阅读Guaranteeing message processing一文了解更多Storm可靠性的知识。
5、Config.TOPOLOGY_SERIALIZATIONS
你可以使用这个参数来注册更多的序列化器，以便在元组中使用自定义类型。
杀死一个Topology
要杀死一个Topology图谱，只需简单的运行：
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将提交Topology时设置的名字传给 storm kill。
Storm不会立刻杀死Topology。它会使所有的Spout失效并且确认他们不会再发射任何元组。Storm会在摧毁所有的工作节点之前等待Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS参数所设置的秒数，这给Topology足够的时间来处理完所有的元组。
更新运行中的Topology
要更新运行中的Topology，唯一的操作是杀掉当前的Topology然后重新提交一个新的Topology。一个计划中的特性是实现storm swap命令来用一个新的Topology替换运行中的Topology，保证最小的故障时间同时使所有的旧Topology不再处理元组。
监控Topology
监控Topology的最好方法是使用Storm UI。Storm UI提供了运行任务中遇到的错误，细粒度的吞吐量情况以及每个Topology中的每个组件的表现。你也可以查看集群中工作节点的日志。