應(yīng)用性能管理系統(tǒng)通過對(duì)企業(yè)的關(guān)鍵應(yīng)用進(jìn)行監(jiān)控、分析來保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行,使用戶得到可靠的服務(wù),降低企業(yè)運(yùn)行維護(hù)成本,提高經(jīng)濟(jì)效益。系統(tǒng)未來運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測和異常報(bào)警是應(yīng)用性能管理的兩個(gè)重要需求。傳統(tǒng)時(shí)間序列預(yù)測技術(shù)存在著分析過程需要太多人工介入、預(yù)測精度不高的缺點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)相比傳統(tǒng)方法有自適應(yīng)能力強(qiáng)的特點(diǎn),本課題將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于應(yīng)用性能管理中的應(yīng)用運(yùn)行態(tài)勢預(yù)測與異常挖掘。論文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)設(shè)計(jì)了一個(gè)預(yù)測系統(tǒng)典型資源消耗指標(biāo)的預(yù)測模型。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型挖掘應(yīng)用運(yùn)行過程中各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)的前后關(guān)聯(lián)性,建立應(yīng)用歷史資源消耗指標(biāo)和應(yīng)用未來典型資源消耗指標(biāo)的回歸預(yù)測模型。分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測輸出結(jié)果為系統(tǒng)提供未來一段時(shí)間內(nèi)的容量管理建議。在系統(tǒng)異常變化挖掘方面,設(shè)計(jì)了分析預(yù)測殘差的相對(duì)熵距離模型。在論文中首先介紹了背景知識(shí)和相關(guān)技術(shù),之后聯(lián)系應(yīng)用性能管理系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu),闡述應(yīng)用運(yùn)行態(tài)勢預(yù)測與分析子系統(tǒng)在整個(gè)系統(tǒng)中的位置與工作場景,并分析應(yīng)用性能管理系統(tǒng)的具體需求,總結(jié)出子系統(tǒng)所具備的具體功能點(diǎn)。在后面的算法模型設(shè)計(jì)部分給出了時(shí)間序列預(yù)測和應(yīng)用運(yùn)行異常變化檢測兩個(gè)關(guān)鍵分析模型。在子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)部分介紹了子系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵流程、內(nèi)外接口、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義、系統(tǒng)類圖設(shè)計(jì)。根據(jù)第五章的設(shè)計(jì)內(nèi)容,完成了子系統(tǒng)的原型開發(fā)。在第六章中針對(duì)子系統(tǒng)的功能點(diǎn)設(shè)計(jì)了測試用例并實(shí)施驗(yàn)證,測試結(jié)果基本符合預(yù)期。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.52;TP18
【部分圖文】：

時(shí)間序列的長期趨勢歸納，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)、時(shí)間序列平穩(wěn)檢測技熵。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)主要應(yīng)用在時(shí)間序列預(yù)測模塊中，論文中紹了神經(jīng)基本原理、訓(xùn)練方法并重點(diǎn)介紹了本課題中所使用的長短期記絡(luò)。時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)被用來分析預(yù)測模塊輸出預(yù)測值和實(shí)際觀差，起到評(píng)估預(yù)測效果和趨勢性檢測的作用，文中重點(diǎn)介紹了時(shí)間序的定義以及相關(guān)的算法。相對(duì)熵模型通過評(píng)估殘差序列的概率分布是明顯的變化來分析判斷系統(tǒng)是否有異常變化發(fā)生。??時(shí)間序列的長期趨勢歸納??．１趨勢歸納的意義以及應(yīng)用背景??長期趨勢是時(shí)間序列在一段時(shí)間內(nèi)的主要構(gòu)成成分，代表了時(shí)間序列間內(nèi)的變化方向，這種趨勢性往往具有變化緩慢且持續(xù)時(shí)間長的特點(diǎn)的系統(tǒng)中，時(shí)間序列的趨勢性變化往往受到隨機(jī)誤差，周期性變化等擾而不易被感知。????????

指標(biāo)采集功能、應(yīng)用分類評(píng)估功能、應(yīng)用運(yùn)行態(tài)勢預(yù)測與分析功能、信息展示??與交互功能。在ＡＰＭ系統(tǒng)中，每個(gè)功能分別對(duì)應(yīng)一個(gè)子系統(tǒng)，ＡＰＭ的模塊劃??分如圖３－１所本。??應(yīng)用性能管理系統(tǒng)??應(yīng)監(jiān)應(yīng)＿?＾??用控用ｍ?＾??運(yùn)與分圓？??行指類：＾??控標(biāo)評(píng)？?３??制采＆關(guān)嘗??子售子?１??系十系Ｉ?；??統(tǒng)系統(tǒng)￥??１＾１?１?Ｍ??圖３－１?ＡＰＭ應(yīng)用性能管理系統(tǒng)糢塊分解圖??應(yīng)用運(yùn)行控制子系統(tǒng)提供應(yīng)用運(yùn)行的資源管理、任務(wù)部署、運(yùn)行資源調(diào)??整。??監(jiān)控與指標(biāo)采集了－系統(tǒng)對(duì)應(yīng)用運(yùn)行時(shí)的典型指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控并提供運(yùn)行指標(biāo)??的采集、存儲(chǔ)、分發(fā)功能。數(shù)據(jù)采集功能為后續(xù)的應(yīng)用運(yùn)行分析提供了數(shù)據(jù)來??源。??

系統(tǒng)管理員??圖３－２態(tài)勢預(yù)測與分析子系統(tǒng)的應(yīng)用場景??如圖３－２所示，在真實(shí)的態(tài)勢預(yù)測與分析子系統(tǒng)應(yīng)用場景中有兩類用戶，??一類是ＡＰＭ系統(tǒng)管理人員，一類是運(yùn)維工程師。其中系統(tǒng)管理員的工作職責(zé)??是保證ＡＰＭ應(yīng)用系統(tǒng)更好地適配被監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)管理員在具體的工作過程??中會(huì)對(duì)系統(tǒng)的內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行適配，具體涉及到預(yù)測模型中輸入?yún)?shù)、輸出參數(shù)??的增、刪、改、查。運(yùn)維人員需要能夠根據(jù)系統(tǒng)未來一段時(shí)間的負(fù)載情況對(duì)系??統(tǒng)進(jìn)行増容、減容操作并能夠?qū)崟r(shí)獲知系統(tǒng)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)穩(wěn)定性指標(biāo)，必要??時(shí)需要能夠接受報(bào)警信息。??由系統(tǒng)管理員的具體需求可知，態(tài)勢預(yù)測分析子系統(tǒng)需要具備分析模型的??建立、模型離線訓(xùn)練、自主評(píng)估和上線的功能。??分析運(yùn)維工程師的具體需求，態(tài)勢預(yù)測與分析子系統(tǒng)需要具備系統(tǒng)歷史運(yùn)??行資源消耗的趨勢歸納，以相對(duì)直觀的方式展示系統(tǒng)長期的運(yùn)行趨勢；對(duì)系統(tǒng)??１５??
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本文編號(hào)：2885149