本文關鍵詞：云平臺資源可靠性態(tài)勢分析　出處：《西安電子科技大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：作為一項新興的技術,云計算意味著計算能力也能作為一種商品通過網(wǎng)絡流通。由于其本身的的低成本和開放性,云平臺技術正在被廣泛應用于商業(yè)、軍事和學術等各個領域中,這就使得云平臺整體資源的可靠性顯得格外重要。有效的云架構能夠高效的使用計算與網(wǎng)絡資源,降低不必要的成本浪費,為用戶提供一個可靠的且具有高可用性的環(huán)境。云平臺資源可靠性分析技術目前發(fā)展的主要代表為云平臺監(jiān)控技術,云平臺監(jiān)控技術主要對系統(tǒng)各種資源信息進行監(jiān)控并提供展示,將云平臺中服務器和虛擬機的運行情況反饋給云平臺使用者,為工作人員的運維工作提供了極大幫助。但截至目前,云平臺監(jiān)控技術技術僅僅對云平臺的資源使用情況進行單純的監(jiān)控,并根據(jù)簡單的異常規(guī)則來提供告警,其中異常規(guī)則的設定往往取決于云平臺管理者的經(jīng)驗和主觀判斷。在現(xiàn)有面向云平臺資源可靠性的分析方案中,尚沒有比較系統(tǒng)化的分析手段。根據(jù)以上的需求,本文提出了一種云平臺可靠性資源態(tài)勢分析方案,對云平臺各資源使用情況創(chuàng)建了時間序列模型,并使用數(shù)據(jù)挖掘技術中的聚類技術以及關聯(lián)分析技術對云平臺各資源時間序列進行了分析,本文主要完成的工作如下:一、將dbscan聚類方法與k-means聚類方法做了有效結合,提出了優(yōu)化的db-means聚類方法;二、將廣泛應用于語音分析中的dtw距離(動態(tài)時間規(guī)整)應用在時間序列聚類上,相比歐氏距離帶來了更好的性能;三、針對服務器和虛擬機不同的工作方式對二者分別提出了不同的時間序列聚類方案,得出二者歷史運行概況,有助于用戶對云平臺整體運行情況的系統(tǒng)性理解。四、使用時間序列片段模式作為關聯(lián)分析數(shù)據(jù)集,使得具有連續(xù)屬性的云平臺資源時間序列數(shù)據(jù)的離散化問題得到了有效解決。五、對云平臺各資源時間序列通過關聯(lián)分析進行了頻繁項集挖掘,有助于展現(xiàn)云平臺各資源使用情況的隱藏關系。本文所提方案的優(yōu)勢在于對云平臺服務器和虛擬機的各資源常用情況以及之間的隱藏關系做出了挖掘,為管理人員對云平臺的任務分配策略的定制,系統(tǒng)瓶頸的發(fā)現(xiàn),告警規(guī)則的設置等方面提供了理論基礎。
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13;TP302

【參考文獻】

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本文編號：1317543