本文關(guān)鍵詞：云計(jì)算平臺(tái)故障檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),云計(jì)算的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,發(fā)展越來(lái)越快。盡管云計(jì)算平臺(tái)采用了相對(duì)集中和專(zhuān)業(yè)的管理,被普遍認(rèn)為具有相對(duì)較高的可用性,然而大量的惡意攻擊和其自身的復(fù)雜性與大規(guī)模性仍然使得各種軟硬件錯(cuò)誤經(jīng)常發(fā)生,引起部分甚至所有服務(wù)失效。因此,云平臺(tái)故障檢測(cè)技術(shù)已成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文面向云平臺(tái)主機(jī)安全,重在增強(qiáng)云平臺(tái)可用性,對(duì)其關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。本文設(shè)計(jì)了基于三層架構(gòu)的系統(tǒng)模型,即“數(shù)據(jù)處理-故障檢測(cè)-故障恢復(fù)”,以對(duì)云平臺(tái)安全進(jìn)行實(shí)時(shí)分析、檢測(cè)和恢復(fù)。首先分析了當(dāng)前針對(duì)云平臺(tái)主要的攻擊手段以及常用的故障恢復(fù)技術(shù)。在此基礎(chǔ)之上,針對(duì)系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和處理優(yōu)化問(wèn)題提出了一種基于改進(jìn)FastICA算法的檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)優(yōu)化方法,利用基于加權(quán)相關(guān)系數(shù)的PCA進(jìn)行白化處理并優(yōu)化牛頓迭代法使其滿足三階收斂,解決了傳統(tǒng)算法信息損失大以及收斂速度慢的問(wèn)題。針對(duì)故障檢測(cè)問(wèn)題,分析已有方法的不足,提出了一種基于模擬退火算法的隱馬爾科夫模型,利用模擬退火算法全局尋優(yōu)的特性求解隱馬爾科夫模型的初始參數(shù),解決了傳統(tǒng)隱馬爾科夫模型對(duì)初始參數(shù)敏感的問(wèn)題,并使結(jié)果達(dá)到全局最優(yōu),提高了檢測(cè)精度。針對(duì)故障恢復(fù)問(wèn)題,分析了典型的恢復(fù)技術(shù)及其優(yōu)缺點(diǎn),研究了一種適合本文系統(tǒng)的方法一即協(xié)同檢查點(diǎn)技術(shù),建立全局一致性的檢查點(diǎn),在故障發(fā)生后可根據(jù)此檢查點(diǎn)進(jìn)行回卷恢復(fù)。最后,通過(guò)搭建虛擬的云計(jì)算機(jī)平臺(tái),利用Sysstat監(jiān)測(cè)工具收集云平臺(tái)的性能數(shù)據(jù),對(duì)系統(tǒng)各模塊的性能進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本系統(tǒng)可以有效減少數(shù)據(jù)處理的時(shí)間損耗,降低了信息損失,并具有較高的檢測(cè)率和較低的誤檢率,具備良好的性能。
【關(guān)鍵詞】：云平臺(tái) 可用性 數(shù)據(jù)優(yōu)化 故障檢測(cè) 故障恢復(fù)
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-18
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 云計(jì)算安全研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 云平臺(tái)故障檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)16-17
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)17-18
• 2 相關(guān)工作18-27
• 2.1 計(jì)算18-20
• 2.2 平臺(tái)故障檢測(cè)技術(shù)20-23
• 2.2.1 入侵手段20-21
• 2.2.2 云平臺(tái)故障檢測(cè)系統(tǒng)需求21
• 2.2.3 平臺(tái)故障檢測(cè)系統(tǒng)21-23
• 2.3 云平臺(tái)故障恢復(fù)技術(shù)23-26
• 2.3.1 檢查點(diǎn)技術(shù)23-24
• 2.3.2 向后與向前故障恢復(fù)24-25
• 2.3.3 恢復(fù)塊技術(shù)25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 3 檢測(cè)數(shù)據(jù)優(yōu)化技術(shù)研究27-39
• 3.1 獨(dú)立成分分析27-29
• 3.2 FastICA算法簡(jiǎn)介29-34
• 3.2.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理29-30
• 3.2.2 選擇目標(biāo)函數(shù)30-31
• 3.2.3 選擇學(xué)習(xí)算法31-32
• 3.2.4 FastICA算法在檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)優(yōu)化中的應(yīng)用32-34
• 3.3 基于改進(jìn)的FastICA算法的數(shù)據(jù)優(yōu)化34-38
• 3.3.1 基于加權(quán)相關(guān)系數(shù)PCA算法的白化處理34-35
• 3.3.2 改進(jìn)的FastICA算法35-37
• 3.3.3 算法時(shí)間復(fù)雜度分析37-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 4 故障檢測(cè)與恢復(fù)技術(shù)研究39-52
• 4.1 基于模擬退火隱馬爾科夫模型的故障檢測(cè)算法39-48
• 4.1.1 隱馬爾科夫模型在故障檢測(cè)中的應(yīng)用39-42
• 4.1.2 模擬退火算法42-44
• 4.1.3 基于模擬退火算法的隱馬爾科夫模型44-48
• 4.2 故障恢復(fù)技術(shù)48-51
• 4.2.1 協(xié)同檢查點(diǎn)協(xié)議48-50
• 4.2.2 云平臺(tái)故障恢復(fù)50-51
• 4.3 本章小結(jié)51-52
• 5 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與性能分析52-66
• 5.1 系統(tǒng)架構(gòu)52-58
• 5.1.1 數(shù)據(jù)采集模塊52-54
• 5.1.2 數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊54-56
• 5.1.3 故障檢測(cè)模塊56-57
• 5.1.4 故障恢復(fù)模塊57-58
• 5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)收集58-60
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境58
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)收集58-60
• 5.3 性能分析60-65
• 5.3.1 數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊性能評(píng)估60-63
• 5.3.2 故障檢測(cè)模塊性能評(píng)估63-65
• 5.4 本章小結(jié)65-66
• 6 結(jié)論與展望66-67
• 6.1 結(jié)論66
• 6.2 工作展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果70-72
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集72

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：301214