云計算通過在網(wǎng)絡上提供動態(tài)可擴展的虛擬服務來滿足大量的應用請求，服務可被虛擬化到特定的服務細節(jié)抽象當中。云計算環(huán)境是一個動態(tài)不可預知的環(huán)境:有些服務器處于激活狀態(tài)，有些服務器處于緩慢響應狀態(tài)，而有些服務器則處于離線維護甚至崩潰的狀態(tài)。為了為云計算服務和云資源提供有效的控制方案和參數(shù)指引，設計一種適用于云計算環(huán)境的自適應失效檢測器是非常有必要的。 大部分失效檢測器都不能夠根據(jù)動態(tài)的網(wǎng)絡環(huán)境，實時的調(diào)節(jié)自身的參數(shù)來適應網(wǎng)絡環(huán)境。由于網(wǎng)絡環(huán)境是動態(tài)并且不可預知的，本文從理論到實踐研究了失效檢測器的屬性、失效檢測器在云計算網(wǎng)絡中的應用，為自動調(diào)節(jié)相關參數(shù)找到了一個通用的自動分析方式。在此基礎上，本文提出了一個動態(tài)的失效檢測方案WAFD（Wavelet transform andARIMA based Failure Detector）。該方案預測模塊使用了小波變換與組合模型，分析和實驗結(jié)果表明該方案具有更低的錯誤率,并在參數(shù)自動調(diào)節(jié)滿足用戶需求方面有著很好的表現(xiàn)。 本文同時還通過優(yōu)化了失效檢測器中的預測模塊，對于小波變換算法生成的多組序列進行相似項合并，并在進行ARIMA建模之前的序列進行差分...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
專用術語注釋表
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 失效檢測技術現(xiàn)狀
        1.2.1 最終性失效檢測器
        1.2.2 自適應性失效檢測器
    1.3 網(wǎng)絡流量預測技術現(xiàn)狀
    1.4 本文主要研究內(nèi)容與組織結(jié)構
第二章 相關背景知識介紹
    2.1 失效檢測技術的理論基礎
        2.1.1 失效檢測器的定義
        2.1.2 失效檢測級別的定義
    2.2 小波變換與組合模型的理論基礎
        2.2.1 基本概念
        2.2.2 小波變換
        2.2.3 時間序列模型
        2.2.4 ARIMA 組合模型
    2.3 基于云計算的網(wǎng)絡理論模型
    2.4 失效檢測器的 QoS 計量標準
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于小波變換與組合模型的失效檢測算法
    3.1 基于小波變換與組合模型的失效檢測算法
        3.1.1 一種通用的自適應失效檢測方法
        3.1.2 基于小波變換與組合模型的自適應失效檢測模型
    3.2 基于小波變換與組合模型的失效檢測模型的算法及實現(xiàn)
        3.2.1 選擇小波變換與組合模型作為預測模型的原因
        3.2.2 算法描述
        3.2.3 算法證明
    3.3 實驗結(jié)果和性能評價
        3.3.1 預測模塊的實驗驗證
        3.3.2 互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的實驗設計
        3.3.3 實驗環(huán)境設定：軟件，硬件和網(wǎng)絡
        3.3.4 實驗結(jié)果分析
        3.3.5 對于四個失效檢測器的比較分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 失效檢測模型中預測模塊的優(yōu)化
    4.1 小波分解層次的選擇
    4.2 小波變換的改進
        4.2.1 合并小波變換子序列
        4.2.2 檢驗低頻序列合并的仿真實驗
    4.3 對時間序列的多尺度處理
        4.3.1 理論分析
        4.3.2 對于多尺度處理對預測結(jié)果影響的仿真實驗
    4.4 失效檢測器預測模塊的總體優(yōu)化
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
附錄 2 攻讀碩士學位期間撰寫的論文
附錄 3 攻讀碩士學位期間參加的科研項目
致謝



本文編號：3753802