云計(jì)算資源池將計(jì)算機(jī)硬件抽象成虛擬資源,從而為用戶提供彈性的可伸縮的按需獲取的服務(wù)。資源池由于其固有的復(fù)雜性和共享性容易出現(xiàn)異常和故障�，F(xiàn)有的云平臺故障診斷系統(tǒng)大多通過閾值進(jìn)行故障診斷,在自適應(yīng)性和可擴(kuò)展性上存在問題。因此研究云平臺資源池的故障診斷方法是很有必要的。由于底層資源異常會引起上層應(yīng)用故障,本文將通過檢測資源池節(jié)點(diǎn)的異常行為進(jìn)行故障診斷。本文主要研究通過數(shù)據(jù)分析進(jìn)行故障診斷的方法。具體而言,本文的主要研究工作如下:(1)研究云平臺資源池的數(shù)據(jù)采集方法。本文通過注入云計(jì)算操作系統(tǒng)的控制臺接口獲取計(jì)算資源數(shù)據(jù);利用openflow協(xié)議設(shè)計(jì)了一種基于多級流表的自適應(yīng)性網(wǎng)絡(luò)流量采集方案。通過輪詢邊緣交換機(jī)測量網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率、流量和丟包率等信息。(2)研究云平臺資源池中單節(jié)點(diǎn)故障的診斷方法。不同運(yùn)行環(huán)境中的結(jié)點(diǎn)狀態(tài)差異很大,會對故障診斷準(zhǔn)確性造成干擾。本文結(jié)合結(jié)點(diǎn)性能及所進(jìn)行的操作設(shè)計(jì)了基于環(huán)境劃分的故障診斷模型。首先采用近鄰傳播聚類進(jìn)行結(jié)點(diǎn)運(yùn)行環(huán)境劃分。為使其適應(yīng)混合屬性的大規(guī)模數(shù)據(jù),本文提出了基于信息割的快速混合屬性近鄰傳播聚類。算法將數(shù)據(jù)集分為多個(gè)子集,在子集中進(jìn)行聚類,再對這些...

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 國內(nèi)外發(fā)展情況
    1.4 主要內(nèi)容與章節(jié)安排
第二章 相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 云計(jì)算資源池
    2.2 SDN技術(shù)分析
        2.2.1 OpenFlow協(xié)議
        2.2.2 Ryu控制器
    2.3 云平臺故障分析技術(shù)
        2.3.1 故障分析技術(shù)概述
        2.3.2 異常類型
        2.3.3 故障分析方法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 資源池節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集方法研究
    3.1 采集方法
        3.1.1 計(jì)算與存儲資源采集
        3.1.2 流量信息采集算法
    3.2 數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)類型
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于運(yùn)行環(huán)境劃分的單節(jié)點(diǎn)故障診斷模型
    4.1 模型基本策略與參數(shù)定義
    4.2 基于改進(jìn)的AP聚類的環(huán)境劃分
        4.2.1 AP聚類算法分析
        4.2.2 改進(jìn)的AP聚類算法設(shè)計(jì)
        4.2.3 利用FIHMAP進(jìn)行節(jié)點(diǎn)環(huán)境劃分
    4.3 基于改進(jìn)的一類支持向量機(jī)的故障診斷
        4.3.1 一類支持向量機(jī)算法分析
        4.3.2 改進(jìn)的一類支持向量機(jī)算法設(shè)計(jì)
        4.3.3 利用聚合的一類支持向量機(jī)進(jìn)行故障診斷
    4.4 實(shí)驗(yàn)分析
        4.4.1 測試環(huán)境與測試方法
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與故障注入
        4.4.3 測試結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于Eclat算法的關(guān)聯(lián)故障模型
    5.1 Eclat基本原理分析及模型定義
    5.2 改進(jìn)的Eclat算法設(shè)計(jì)
        5.2.1 非頻繁二項(xiàng)集
        5.2.2 雙ID結(jié)構(gòu)體
        5.2.3 模式挖掘
    5.3 基于i-eclat算法的關(guān)聯(lián)故障診斷
    5.4 實(shí)驗(yàn)分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 資源池故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    6.1 系統(tǒng)開發(fā)與部署環(huán)境
    6.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
        6.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
        6.2.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
        6.2.3 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)
    6.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        6.3.1 主要數(shù)據(jù)分析算法實(shí)現(xiàn)
        6.3.2 可視化子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    6.4 系統(tǒng)性能分析
    6.5 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 本文總結(jié)
    7.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號：3878079