當(dāng)今,云計(jì)算在全球IT企業(yè)中被廣泛研究和應(yīng)用,各行各業(yè)的發(fā)展都越來(lái)越離不開(kāi)云計(jì)算。云計(jì)算中最關(guān)鍵的突破是資源使用方式的改變,通過(guò)虛擬化的方式,可以快速的虛擬出一個(gè)獨(dú)立的、隨需配置的虛擬機(jī)供用戶使用。實(shí)時(shí)的對(duì)虛擬機(jī)進(jìn)行性能監(jiān)控,準(zhǔn)確的對(duì)虛擬機(jī)進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè),以使在虛擬機(jī)出現(xiàn)重大故障之前做到預(yù)防和處理,這是目前急需研究的重要問(wèn)題。為了解決這個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,本文提出了基于運(yùn)行環(huán)境的檢測(cè)域劃分的異常檢測(cè)策略和Canopy-Kmeans異常檢測(cè)算法,并設(shè)計(jì)了云平臺(tái)中的虛擬機(jī)異常檢測(cè)系統(tǒng)框架。本文的主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:（1）對(duì)云平臺(tái)的基礎(chǔ)架構(gòu),特別是面向基礎(chǔ)設(shè)施的云平臺(tái)進(jìn)行深入研究。同時(shí)針對(duì)當(dāng)前云平臺(tái)自身的各種特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種基于虛擬機(jī)運(yùn)行環(huán)境屬性的檢測(cè)域劃分策略,并以此提出了云平臺(tái)中的虛擬機(jī)異常檢測(cè)框架。對(duì)云平臺(tái)的穩(wěn)定運(yùn)行提供了可靠保證。（2）深入研究開(kāi)源云平臺(tái)OpenStack的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),并采用其搭建云平臺(tái)實(shí)驗(yàn)環(huán)境。以O(shè)penStack作為主要云平臺(tái)研究對(duì)象,根據(jù)其特點(diǎn)提出了虛擬機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息指標(biāo)體系,分為虛擬機(jī)運(yùn)行環(huán)境指標(biāo)和虛擬機(jī)性能指標(biāo)兩類。同時(shí)以O(shè)penStack的libvirt虛擬化庫(kù)... 

【文章來(lái)源】：成都信息工程大學(xué)四川省

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

CPU 異常注入指標(biāo)采樣曲線圖

所用時(shí)間(s) 0.012 0.015 0.024檢出率 0.40 0.90 1.00誤報(bào)率 0 0 0.03實(shí)驗(yàn)二，通過(guò)注入內(nèi)存異常測(cè)試使用 Canopy-Kmeans 算法和單獨(dú)使用 K-means 算法兩者的誤報(bào)率和檢出率。隨機(jī)選擇 2 臺(tái)虛擬機(jī)，在其中執(zhí)行內(nèi)存異常注入程序。具體異常注入情況如圖 5-3 所示。

檢出率 0.375 0.875 1.00誤報(bào)率 0 0.01 0.03實(shí)驗(yàn)三，通過(guò)注入磁盤(pán) IO 異常測(cè)試使用 Canopy-Kmeans 算法和單獨(dú)使用 K-means 算法兩者的檢出率和誤報(bào)率。隨機(jī)選擇 2 臺(tái)虛擬機(jī)，在其中執(zhí)行磁盤(pán) IO異常注入程序。具體異常注入情況如圖 5-4 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]虛擬計(jì)算環(huán)境下節(jié)點(diǎn)異常檢測(cè)方法研究[D]. 許福.南京理工大學(xué) 2017
[2]云計(jì)算背景下的融資租賃平臺(tái)業(yè)務(wù)創(chuàng)新研究[D]. 丁南.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
[3]云環(huán)境下基于多屬性信息熵的虛擬機(jī)異常檢測(cè)[D]. 張雨.大連理工大學(xué) 2015
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[5]基于應(yīng)用容器的云資源調(diào)度研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 梁俊杰.電子科技大學(xué) 2015
[6]共享CPU的虛擬機(jī)I/O性能優(yōu)化研究[D]. 劉飛騰.西安電子科技大學(xué) 2014
[7]基于分布式平臺(tái)Spark和YARN的數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化研究[D]. 梁彥.中山大學(xué) 2014
[8]K-means聚類方法的改進(jìn)及其應(yīng)用[D]. 李薈嬈.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014
[9]面向IaaS的虛擬機(jī)異常檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 任濤.重慶大學(xué) 2014
[10]云環(huán)境下面向大數(shù)據(jù)的模糊C均值算法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 余長(zhǎng)俊.武漢理工大學(xué) 2014



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