【摘要】：隨著云數(shù)據(jù)中心的技術(shù)不斷成熟,越來越多的業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在云上,以實(shí)現(xiàn)資源的動態(tài)可擴(kuò)展和綜合運(yùn)維。因此,如何采集云網(wǎng)環(huán)境中的多源數(shù)據(jù)并通過數(shù)據(jù)建模進(jìn)行異常檢測就成為一個(gè)重要的問題。本文介紹了云環(huán)境下多源數(shù)據(jù)采集的基本方式,對當(dāng)前的數(shù)據(jù)采集方法進(jìn)行了全面分析,并闡述了各種現(xiàn)有監(jiān)控工具的優(yōu)劣性。然后基于開源工具Open-Falcon進(jìn)行自定義數(shù)據(jù)采集插件的開發(fā),用于云網(wǎng)融合環(huán)境下的多源數(shù)據(jù)采集工作。針對云網(wǎng)環(huán)境下多源數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量龐大、正負(fù)樣本不平衡以及數(shù)據(jù)維度較高的特點(diǎn),本文提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)集成學(xué)習(xí)的異常檢測模型。該模型解決了多源運(yùn)維數(shù)據(jù)正負(fù)樣本不平衡問題,同時(shí)利用深度置信網(wǎng)絡(luò)良好的特征提取功能,對多源時(shí)序關(guān)鍵性能指標(biāo)(Key Performance Indicators,KPIs)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效降維,并結(jié)合邏輯回歸和受限玻爾茲曼機(jī)實(shí)現(xiàn)了異常檢測,單個(gè)弱分類器對異常的識別率達(dá)到99%以上。在多個(gè)弱分類器集成過程中,本文提出了一種自適應(yīng)閾值投票算法,通過遍歷所有可取閾值,選擇F_1-score最大結(jié)果為最佳閾值結(jié)果。通過自適應(yīng)閾值投票算法集成多個(gè)弱分類器,提高了模型整體的泛化性,使異常檢測模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了99.23%,此時(shí)模型召回率為99.38%。
【圖文】：

圖 3.1 黃金指標(biāo)示意圖Figure 3.1 Diagram of gold indicator 3.1 可知，四個(gè)黃金指標(biāo)包括錯(cuò)誤、延遲、流量和飽和度。其中，錯(cuò)誤是錯(cuò)誤請求和錯(cuò)誤率，，延遲是指服務(wù)請求所需的時(shí)間，流量指當(dāng)前系統(tǒng)的流量當(dāng)前服務(wù)的利用率。nStack 和 OpenDaylight 云網(wǎng)融合環(huán)境下的多源數(shù)據(jù)采集從基礎(chǔ)和業(yè)務(wù)兩方擬機(jī)實(shí)例和物理主機(jī)的基礎(chǔ)運(yùn)維數(shù)據(jù)采集、相關(guān)服務(wù)的數(shù)據(jù)采light 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋽?shù)據(jù)的采集等。在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，作為云服務(wù)的主體，單得更為重要。不僅是因?yàn)樘摂M機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)是用戶最直觀的體驗(yàn)感受，而資源的最主要消耗，虛擬機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)也間接反映了云服務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)。的實(shí)時(shí)監(jiān)控具有以下意義：（1）實(shí)時(shí)了解虛擬機(jī)對計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)等資便及時(shí)的對資源進(jìn)行動態(tài)調(diào)整；（2）對多種監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的綜合分析能夠判斷

云網(wǎng)融合環(huán)境下的多源數(shù)據(jù)采集和異常檢測算法研究3.2.1 數(shù)據(jù)采集功能架構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集功能主要用于云網(wǎng)融合平臺監(jiān)控的基礎(chǔ)工作，負(fù)責(zé)在平臺的各個(gè)組件上采集各節(jié)點(diǎn)、虛擬實(shí)例以及各服務(wù)的基礎(chǔ)資源使用情況，并將這些數(shù)據(jù)高效的存儲，供后續(xù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)匯總分析或可視化展示。數(shù)據(jù)采集功能模塊架構(gòu)如圖 3.2 所示，虛線框內(nèi)的組件表示該組件可以水平擴(kuò)展，虛線箭頭表示可選擇的數(shù)據(jù)走向。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP3;TP274

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本文編號：2608056