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文檔簡介
1、云計算具有按需分配資源、彈性可擴(kuò)展、面向服務(wù)、高性價比等優(yōu)勢,目前已成為主流的計算和服務(wù)模式。然而隨著云計算的蓬勃發(fā)展,云平臺的規(guī)模和復(fù)雜性不斷增長,其事故也隨之頻繁爆發(fā),嚴(yán)重影響了云平臺的可靠性和可用性并降低了其可信性。在以虛擬化技術(shù)為支撐的云平臺,虛擬資源主要以虛擬機(jī)的形式進(jìn)行封裝并相互隔離,為用戶提供租用服務(wù)。本文通過及時檢測出處于異常狀態(tài)的虛擬機(jī),以便在系統(tǒng)性能下降時就采取應(yīng)對措施,從而改善云平臺的可靠性、可用性和可維護(hù)性,以此
2、提升其可信性。由于云平臺虛擬機(jī)數(shù)量龐大、采集到的性能指標(biāo)多、監(jiān)測實(shí)時性強(qiáng),準(zhǔn)確檢測出異常虛擬機(jī)極具挑戰(zhàn)性。
本文針對大規(guī)模云平臺研究虛擬機(jī)異常檢測若干關(guān)鍵技術(shù)。針對云環(huán)境設(shè)計了虛擬機(jī)異常檢測框架;系統(tǒng)地研究了特征提取技術(shù),針對無標(biāo)記和有標(biāo)記樣本集分別提出了相應(yīng)的無監(jiān)督和有監(jiān)督特征提取算法;針對云環(huán)境下虛擬機(jī)異常檢測面臨的多種異常類型、不平衡訓(xùn)練樣本集、訓(xùn)練樣本實(shí)時增加等關(guān)鍵問題,利用支持向量機(jī)(SVM)在解決非線性和高維的分類
3、問題中特有的優(yōu)勢,系統(tǒng)地研究了基于SVM的異常檢測算法;最后在云平臺數(shù)據(jù)集、模擬數(shù)據(jù)集和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上對本文研究的算法進(jìn)行了廣泛的實(shí)驗與分析。
本論文的研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)具體包含以下幾個方面。
?、僭诳尚判詢?nèi)涵中定義了異常和異常檢測,并闡述與現(xiàn)有內(nèi)涵的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過回顧可信計算的發(fā)展歷史,闡述可信性及可用性、可靠性、防危性、完整性、可維護(hù)性五個屬性的內(nèi)涵,明晰可信性威脅因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,為理解云平臺可信性及開發(fā)相應(yīng)的可信
4、性增強(qiáng)方案提供重要的理論基礎(chǔ)。
?、卺槍υ骗h(huán)境設(shè)計了虛擬機(jī)異常檢測框架。分析了云環(huán)境下現(xiàn)有的虛擬機(jī)異常檢測框架存在的不足,并總結(jié)了面臨的挑戰(zhàn);設(shè)計了虛擬機(jī)異常檢測框架并闡述各模塊的功能,明確本文的主要研究內(nèi)容;形式化定義虛擬機(jī)的運(yùn)行環(huán)境屬性集和性能指標(biāo)集;給出了系統(tǒng)假設(shè)及相關(guān)策略說明。
③針對高維性能指標(biāo)樣本集提出了無監(jiān)督和有監(jiān)督特征提取算法。形式化描述特征提取并總結(jié)需要解決的關(guān)鍵問題;詳細(xì)分析四種分別基于主元分析(P
5、CA)、線性判別分析(LDA)、無監(jiān)督模糊線性判別分析(UFLDA)、獨(dú)立元分析(ICA)的特征提取算法的原理并指出不足;針對無標(biāo)記樣本集,提出了基于無監(jiān)督模糊核線性判別分析(UFKLDA)的特征提取算法,在UFLDA中引入核方法實(shí)現(xiàn)非線性特征提取并解決其不能有效處理非高斯分布樣本集的不足;針對有標(biāo)記樣本集,提出了基于有監(jiān)督核獨(dú)立元分析(SKICA)的特征提取算法,在ICA中引入核方法和類別標(biāo)記信息解決非線性混合問題并將其擴(kuò)展到有監(jiān)督情
6、形。
④針對云環(huán)境下虛擬機(jī)異常檢測面臨的關(guān)鍵問題研究了相應(yīng)的算法和策略。形式化描述虛擬機(jī)的異常檢測,并總結(jié)需要解決的關(guān)鍵問題;闡述了支持向量機(jī)(SVM)算法的思想并總結(jié)兩種基本的SVM異常檢測算法;指出了特征選擇和線性特征提取與核函數(shù)選擇之間的等價關(guān)系并作了相應(yīng)的證明;針對在降低樣本集維度的同時需要保留原始性能指標(biāo)的場合,提出了一種特征選擇算法-改進(jìn)的遞歸特征消除算法(IRFE);針對云環(huán)境下虛擬機(jī)異常檢測面臨的多種異常類型、
7、不平衡訓(xùn)練樣本集、訓(xùn)練樣本實(shí)時增加等關(guān)鍵問題研究了基于多類 SVM、不平衡SVM、在線學(xué)習(xí)SVM的異常檢測算法;此外,還針對數(shù)據(jù)采樣、樣本集更新、異常檢測算法選擇等問題提出相應(yīng)的策略。
⑤在三種數(shù)據(jù)集上對本文研究的算法進(jìn)行了廣泛的實(shí)驗與分析。引入本文采集的虛擬機(jī)性能指標(biāo)集,分析采用性能指標(biāo)增量進(jìn)行異常檢測存在的問題,確定異常檢測的數(shù)據(jù)源為原始性能指標(biāo)數(shù)據(jù);通過故障注入模擬虛擬機(jī)異常并采集云平臺數(shù)據(jù)集,同時也引入現(xiàn)有文獻(xiàn)廣泛采用
8、的模擬數(shù)據(jù)集和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,在這些數(shù)據(jù)集上對本文研究的特征提取、特征選擇和異常檢測算法進(jìn)行實(shí)驗與分析。
綜上,本文針對云環(huán)境設(shè)計了虛擬機(jī)異常檢測框架,提出或改進(jìn)了一系列算法,從而解決了其中的一些關(guān)鍵技術(shù)問題;對涉及到的每個概念都作了嚴(yán)格定義,對每個研究問題都進(jìn)行形式化描述。理論分析和實(shí)驗驗證表明,本文設(shè)計的異常檢測框架能應(yīng)對云環(huán)境下虛擬機(jī)異常檢測面臨的挑戰(zhàn);提出的特征提取算法比現(xiàn)有算法能更有效地處理非高斯樣本數(shù)據(jù),提取出的特征也
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