云計算環(huán)境中系統(tǒng)行為異常自動發(fā)現方法研究.pdf

1、隨著目前信息技術不斷發(fā)展，現代計算機系統(tǒng)無論是在自身的結構和設計屬性還是系統(tǒng)的使用模式上都變得越來越復雜。特別是近幾年來高速互聯網絡的普及和計算機處理能力的飛躍性提升以及虛擬化技術的不斷完善，云計算概念日漸火熱，成為當前極為重要的一種計算機系統(tǒng)使用方式。而云計算系統(tǒng)往往具有相當復雜的系統(tǒng)內部結構，同時承載了極為多樣化并且重要的業(yè)務。如何保證云計算平臺穩(wěn)定運行變得日益重要，而自動化的系統(tǒng)異常檢測，告警乃至預測是維護云計算平臺正常運轉和異常

2、快速恢復的基礎。盡管針對系統(tǒng)點異常的檢測技術已經有一定的研究結果積累，但是仍然無法滿足云計算平臺實際維護工作中的需求。進一步針對系統(tǒng)行為模式的異常檢測則由于問題本身的復雜性而更缺少有效的技術和手段。本文結合機器學習，多變量處理，時間序列分析和隨機過程等方面的技術，提出了多個異常自動檢測算法，分別針不同使用場景的系統(tǒng)行為異常檢測任務，并且利用以上算法為核心開發(fā)了在線檢測系統(tǒng)。本研究還對以上算法進行了多個數據集上的詳盡測試，實驗表明，算法在