【摘要】：近些年,云計(jì)算的應(yīng)用領(lǐng)域越來(lái)越廣泛,發(fā)展的速度也越來(lái)越快,成為IT行業(yè)比較流行的技術(shù)之一。云計(jì)算具有層次化、虛擬化、動(dòng)態(tài)性和大規(guī)模等特點(diǎn),讓其較容易產(chǎn)生故障,同時(shí)大量的惡意攻擊以及管理人員的不規(guī)范操作,也會(huì)引起部分甚至所有云計(jì)算服務(wù)的失效,因此會(huì)對(duì)云計(jì)算的可用性帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為了保持云計(jì)算的高可用性,越來(lái)越多的專家學(xué)者將研究重點(diǎn)放在故障檢測(cè)方面,并提出一些云計(jì)算故障檢測(cè)方法。但其中以性能數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的云計(jì)算故障檢測(cè)方法存在一些問題:(1)并未對(duì)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行處理,忽略了噪聲數(shù)據(jù)對(duì)故障檢測(cè)準(zhǔn)確性的影響,導(dǎo)致檢測(cè)準(zhǔn)確性不高;(2)訓(xùn)練樣本集得不到更新,不具備識(shí)別未知類型故障能力,也影響了故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性;(3)未考慮檢測(cè)時(shí)間對(duì)云計(jì)算可用性的影響。本文針對(duì)云計(jì)算故障檢測(cè)方法存在的問題,并結(jié)合云計(jì)算的特點(diǎn),以提升云計(jì)算的可用性為目的,對(duì)故障檢測(cè)方法進(jìn)行研究。提出云環(huán)境下故障模型、改進(jìn)模糊kNN的云計(jì)算故障檢測(cè)方法并設(shè)計(jì)云計(jì)算故障檢測(cè)原型系統(tǒng),以對(duì)云計(jì)算故障進(jìn)行分析、檢測(cè)。本文研究?jī)?nèi)容如下:(1)根據(jù)分層檢測(cè)模型的思想和云計(jì)算層次化的特點(diǎn),結(jié)合每個(gè)服務(wù)層內(nèi)部結(jié)構(gòu),構(gòu)建云環(huán)境下故障模型。(2)分析目前方法的不足,提出改進(jìn)模糊kNN的云計(jì)算故障檢測(cè)方法。該方法首先對(duì)云計(jì)算故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,其次對(duì)云計(jì)算故障特征進(jìn)行加權(quán),然后通過(guò)云環(huán)境下故障模型確定待檢測(cè)云計(jì)算數(shù)據(jù)的近鄰訓(xùn)練樣本,最后通過(guò)基于最大隸屬度的自學(xué)習(xí)確定待檢測(cè)云計(jì)算數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)結(jié)果。(3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)云計(jì)算故障檢測(cè)原型系統(tǒng),通過(guò)基于Hadoop搭建云計(jì)算平臺(tái)采集性能數(shù)據(jù),并根據(jù)大量的實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證本文方法的有效性及原型系統(tǒng)的可行性。
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP393.09
【圖文】：

第二章 相關(guān)第二章 相關(guān)技術(shù)在本章主要將針對(duì)云環(huán)境下故障模型相關(guān)的分層檢測(cè)模型，云計(jì)算故障檢測(cè)相關(guān)的 kNN 算法、云環(huán)境搭建相關(guān)的 Hadoop 技術(shù)以及云計(jì)算數(shù)據(jù)采集相關(guān)ysstat 進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。.1 分層檢測(cè)模型分層檢測(cè)模型的構(gòu)建思想是根據(jù)樣本類別的不同對(duì)已知樣本進(jìn)行分層[24]，一況下，模型的第一層包含樣本的類別最少，最后一層包含的樣本類別數(shù)最多，據(jù)模型對(duì)未知樣本進(jìn)行分類。如圖 2.1 為分層模型，圖中共有三層。

圖 2.2 Hadoop 項(xiàng)目結(jié)構(gòu)圖節(jié)將重點(diǎn)介紹 Hadoop 項(xiàng)目中的 HDFS 和 MapReduce。 Hadoop 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng) HDFSDFS 是典型的主從式（Master/Slave）結(jié)構(gòu)，HDFS 由主控節(jié)點(diǎn) Nam據(jù)節(jié)點(diǎn) DataNode 構(gòu)成[26]。HDFS 可以將大量的文件以數(shù)據(jù)塊的形式集群中。除了最后一塊數(shù)據(jù)塊，HDFS 中的數(shù)據(jù)塊的大小都是相同的B。如圖 2.3 所示，HDFS 中主控節(jié)點(diǎn) NameNode 設(shè)計(jì)大大的簡(jiǎn)化了構(gòu)。文件系統(tǒng)的命名空間也都是由 NameNode 維護(hù)，HDFS 中的元數(shù)eNode 保存在內(nèi)存中，并且文件的其它操作也都是由 NameNode 管

圖 2.2 Hadoop 項(xiàng)目結(jié)構(gòu)圖將重點(diǎn)介紹 Hadoop 項(xiàng)目中的 HDFS 和 MapReduce。adoop 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng) HDFSS 是典型的主從式（Master/Slave）結(jié)構(gòu)，HDFS 由主控節(jié)點(diǎn) N節(jié)點(diǎn) DataNode 構(gòu)成[26]。HDFS 可以將大量的文件以數(shù)據(jù)塊的群中。除了最后一塊數(shù)據(jù)塊，HDFS 中的數(shù)據(jù)塊的大小都是相如圖 2.3 所示，HDFS 中主控節(jié)點(diǎn) NameNode 設(shè)計(jì)大大的簡(jiǎn)。文件系統(tǒng)的命名空間也都是由 NameNode 維護(hù)，HDFS 中的ode 保存在內(nèi)存中，并且文件的其它操作也都是由 NameNode

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2756479