【摘要】：近十幾年來，分布式系統(tǒng)環(huán)境得到了廣泛的關(guān)注和研究。分布式計(jì)算是一門計(jì)算機(jī)科學(xué)，它研究如何把一個(gè)需要非常巨大的計(jì)算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然后把這些部分分配給許多計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，最后把這些計(jì)算結(jié)果綜合起來得到最終的結(jié)果。在分布式環(huán)境中，計(jì)算的可靠性和有效性成了人們的關(guān)注目標(biāo)。為了提高分布式環(huán)境的可靠性，傳統(tǒng)的方法是通過使用基于冗余部件的高可用性(HA)技術(shù)來保證持續(xù)的服務(wù)，在出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)失效的情況下，將該節(jié)點(diǎn)上的應(yīng)用立即遷移到冗余節(jié)點(diǎn)上。但是，如果使用預(yù)測機(jī)制在節(jié)點(diǎn)失效之前及時(shí)地發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的異常，根據(jù)異常的級別和相關(guān)的維護(hù)機(jī)制，可以有效地避免節(jié)點(diǎn)意外中止，，因此可以更大程度地高分布式環(huán)境的可靠性。在實(shí)際情況中，性能異常預(yù)測可以應(yīng)用到多方領(lǐng)域中減少不要的損失，根據(jù)需要達(dá)成特定的監(jiān)控目的。機(jī)器的性能主要可以反映為CPU負(fù)載、內(nèi)存使用率、磁盤使用率等，因此，本文主要研究這些數(shù)據(jù)所形成的時(shí)間序列異常預(yù)測的技術(shù)。 目前，在異常研究領(lǐng)域，盡管已經(jīng)有不少有關(guān)性能異常探測技術(shù)，但性能異常預(yù)測卻尚未得到廣泛研究。異常探測只能在異常已經(jīng)發(fā)生之后對其進(jìn)行檢測分析，而異常預(yù)測技術(shù)才是真正避免異常發(fā)生的關(guān)鍵所在。 針對這些問題，本文提出了兩類異常預(yù)測模型——單變量的異常預(yù)測算法和多變量的異常預(yù)測算法。其中，單變量的異常預(yù)測算法采用單個(gè)性能度量作為預(yù)測對象，通過尋找最相似模式與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的方法，對異常的預(yù)兆進(jìn)行判斷。多變量的異常預(yù)測算法則同時(shí)觀察系統(tǒng)的多個(gè)度量，綜合考慮多方面因素，通過改進(jìn)的基于KNN的方法對異常進(jìn)行預(yù)測。同時(shí)，本文設(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn)來評估這兩類模型的精確度，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對比，以及跟前人的算法相比較，分析各自算法的優(yōu)缺點(diǎn)。 最后，本文介紹了一種新的分布式監(jiān)控系統(tǒng)——基于語義事件的分布式監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)用語義的形式來發(fā)布監(jiān)控信息，而語義事件可由用戶自行定義，這樣使得該系統(tǒng)更加靈活并且易于擴(kuò)展。此外，我們還將以上兩類異常監(jiān)控模型整合到該系統(tǒng)中，對系統(tǒng)單個(gè)或多個(gè)性能度量進(jìn)行異常預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于語義事件的分布式監(jiān)控系統(tǒng)可以很好地實(shí)現(xiàn)監(jiān)控和異常預(yù)測功能。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP338.8

【共引文獻(xiàn)】

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9 王t

本文編號：2522017