【摘要】：近年來隨著計算機技術和信息技術的蓬勃發(fā)展,作為新一代技術的云計算越來越受到人們的歡迎,被應用到社會各個領域內,成為各行各業(yè)發(fā)展不可缺少的科技動力。但是,日益增大的規(guī)模、不穩(wěn)定的外部網絡環(huán)境和復雜的內部系統(tǒng),這對于保障云計算系統(tǒng)性能和可靠性產生重大影響,也給管理帶來了新的挑戰(zhàn)。如今,在如何保證系統(tǒng)能夠為用戶提供持續(xù)時間且高質量服務,成為了云計算系統(tǒng)設計開發(fā)過程中需要考慮的問題。云計算故障檢測技術是保障系統(tǒng)性能和可靠性的關鍵技術,是云計算故障檢測系統(tǒng)重要的基礎理論,提升了云計算服務的容錯能力,保證用戶服務的可靠性,實現(xiàn)云計算系統(tǒng)的自我診斷,對資源調度能力有重大提升作用。本文根據云計算自身的特點和目前的云計算資源故障檢測需求,設計了云計算資源故障檢測系統(tǒng)框架,其中重點研究了故障檢測模型。該故障檢測模型的設計是基于深度神經網絡故障檢測模型,采用稀疏自編碼器的并聯(lián)結構,對原始數據的特征提取,繼而提高對故障數據的識別率,以保證云計算系統(tǒng)的安全可靠性。搭建Hadoop云計算平臺,設計部署的云計算資源故障檢測系統(tǒng),通過模擬故障,分析檢測結果,實現(xiàn)驗證系統(tǒng)的可行性。該故障檢測系統(tǒng)具有實時監(jiān)測數據分析、自動化檢測、自動更新故障檢測模型等優(yōu)勢,不僅滿足了云計算的安全需求,也能夠保障系統(tǒng)的持續(xù)性。
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.52;TP18
【圖文】：

圖2-1層次式的結構圖

基于扁平模式的結構圖

神經元基本模型

【參考文獻】

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本文編號：2749606