【摘要】：隨著云計(jì)算的不斷發(fā)展和成熟，越來越多的業(yè)務(wù)系統(tǒng)被部署到云平臺上以提高硬件資源利用率和降低IT運(yùn)營成本。虛擬機(jī)是云平臺的核心部件，負(fù)責(zé)為業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供計(jì)算和存儲資源，從而保證業(yè)務(wù)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。然而，隨著業(yè)務(wù)系統(tǒng)種類和數(shù)量的不斷增多，云平臺的規(guī)模不斷擴(kuò)大，云平臺變得日益復(fù)雜，而且云平臺上的虛擬機(jī)共享硬件資源，會引起資源競爭等問題，這些使得虛擬機(jī)在運(yùn)行過程中容易出現(xiàn)異常。虛擬機(jī)異常的存在不僅會導(dǎo)致業(yè)務(wù)系統(tǒng)無法正常運(yùn)行，造成各種難以估量的損失；而且會引發(fā)企業(yè)對云計(jì)算的擔(dān)憂，阻礙云計(jì)算的發(fā)展和應(yīng)用。面向云平臺的虛擬機(jī)異常行為檢測通過對云平臺中虛擬機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的連續(xù)監(jiān)測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)虛擬機(jī)的異常行為，以通知云平臺管理員采取必要措施，來保證虛擬機(jī)的正常運(yùn)行。因此，面向云平臺的虛擬機(jī)異常行為檢測研究具有重要的科學(xué)意義及應(yīng)用價(jià)值。 本文針對云平臺中虛擬機(jī)異常行為檢測的若干關(guān)鍵問題展開研究。在對現(xiàn)有相關(guān)技術(shù)及研究成果的總結(jié)和深入分析基礎(chǔ)上，提出了面向云平臺的虛擬機(jī)異常行為檢測框架，解決了虛擬機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息傳輸策略、虛擬機(jī)性能指標(biāo)數(shù)據(jù)降維算法、虛擬機(jī)工作負(fù)載聚類算法以及在線異常檢測機(jī)制等關(guān)鍵問題。具體而言，本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下： ①設(shè)計(jì)了監(jiān)控代理組件和異常檢測組件分開部署的虛擬機(jī)異常行為檢測框架，同時(shí)分析了虛擬機(jī)異常行為檢測流程及虛擬機(jī)異常行為檢測框架的特性。 ②抽象出虛擬機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息傳輸模型，并設(shè)計(jì)出三種虛擬機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息傳輸策略：自適應(yīng)周期性推策略、基于窗口的事件驅(qū)動推策略以及基于窗口的混合推策略，有效地解決了傳統(tǒng)推策略存在動態(tài)時(shí)間間隔無法感知虛擬機(jī)性能指標(biāo)數(shù)據(jù)變化程度的問題以及動態(tài)閾值無法感知虛擬機(jī)性能指標(biāo)數(shù)據(jù)變化趨勢的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，三種虛擬機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息傳輸策略都能滿足虛擬機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息傳輸模型的需求，其中基于窗口的混合推策略在數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)和數(shù)據(jù)一致性兩個(gè)指標(biāo)上都優(yōu)于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)傳輸策略。 ③設(shè)計(jì)出全局感知的局部保持投影法對虛擬機(jī)性能指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，使得降維后的低維數(shù)據(jù)樣本不僅可以保留原始數(shù)據(jù)樣本的大部分方差信息，而且可以保留原始數(shù)據(jù)樣本中數(shù)據(jù)之間的近鄰信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，全局感知的局部保持投影法不僅可以提高異常檢測性能，而且有效地降低了平均計(jì)算時(shí)間開銷，滿足在線異常檢測機(jī)制的實(shí)時(shí)性要求。 ④提出增量式虛擬機(jī)工作負(fù)載聚類算法，將具有相似虛擬機(jī)工作負(fù)載的虛擬機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息劃分到同一簇，達(dá)到提高異常檢測性能的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，增量式虛擬機(jī)工作負(fù)載聚類算法不僅提高了異常檢測性能，而且大大降低了計(jì)算量，從而減少平均計(jì)算時(shí)間開銷。 ⑤提出基于增量局部異常因子算法的在線異常檢測機(jī)制，采用增量局部異常因子算法只更新簇內(nèi)受影響的虛擬機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息的局部異常因子值，達(dá)到降低計(jì)算復(fù)雜度的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了其性能優(yōu)勢。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP302

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2731368