基于多屬性信息的云平臺異常檢測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、當今，云計算已成為全球IT產(chǎn)業(yè)的主流模式，各個領(lǐng)域的發(fā)展都離不開云計算。為了提高云計算平臺的服務(wù)質(zhì)量，需要對云平臺進行全面的監(jiān)控。由于云計算資源具有多樣性、復(fù)雜性等特點，給監(jiān)控任務(wù)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。云監(jiān)控中涉及的關(guān)鍵問題主要有監(jiān)控信息的獲取、監(jiān)控數(shù)據(jù)的異常判定、異常信息的傳輸及異常預(yù)警。
　　本文提出了一種基于主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)和多屬性信息的虛擬機異常檢測方法。在此基礎(chǔ)上

2、，設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于多屬性信息的云平臺異常檢測系統(tǒng)，該監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)μ摂M機中的Hadoop集群節(jié)點進行資源監(jiān)控和故障預(yù)警。
　　基于PCA和多屬性信息的虛擬機異常檢測方法研究包括以PCA算法為核心的多屬性信息處理和以非參數(shù)CUSUM算法為核心的異常檢測。前者首先通過PCA算法將多個屬性數(shù)據(jù)重新組合成一組新的相互無關(guān)的綜合數(shù)據(jù)來代替原來的多維數(shù)據(jù)，然后通過分析計算將該綜合數(shù)據(jù)劃分為“正?！?、“異?！奔啊肮收稀钡热悺：笳咧饕槍Ξ?/p>

3、常數(shù)據(jù)而展開，當檢測到異常數(shù)據(jù)時，系統(tǒng)將啟動CUSUM檢測機制，加快采集頻率，當檢驗序列由負變正時累加異常，當異常累計值達到閾值門限時即發(fā)送警告。實驗結(jié)果表明:基于PCA的多屬性信息異常檢測算法可以在虛擬機運行狀態(tài)發(fā)生顯著異常之前準確地檢測出異常，并具有較小的時延。
　　基于多屬性信息的云平臺異常檢測系統(tǒng)設(shè)計主要在Xen云平臺中實現(xiàn)，包括節(jié)點機功能設(shè)計和主控機功能設(shè)計。其中，節(jié)點機功能的實現(xiàn)首先通過Sysstat系統(tǒng)性能收集工具對