雲計算服務異常檢測關鍵技術研究

《雲計算服務異常檢測關鍵技術研究》是依託重慶大學，由陳蜀宇擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：雲計算服務異常檢測關鍵技術研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：陳蜀宇
• 依託單位：重慶大學

中文摘要

由於雲計算的按需分配使用資源、彈性擴展、面向服務、高性價比等特點，成為新型網路化計算模式且發展迅猛。但目前已投入使用的知名雲計算系統時有故障產生，影響了服務質量，降低了服務的可信性和安全性，也阻礙了雲計算的發展。面向雲計算的異常監控是解決該問題的重要手段，但相關研究相對滯後。異常監控的重要基礎是異常檢測，本項目將研究異常檢測的關鍵問題，抽取通用網路系統與雲計算服務主體的特徵，比較其相關性及差異，研究可審計和可追溯的雲計算服務狀態快照生成及存儲方法；針對雲計算服務多樣性、湧現性等特點，結合準確性、實時性和可生長性等檢測指標，引入改進的多核支持向量機等檢測方法，研究自適應檢測策略；面向雲計算用戶設計粒度可適配的服務狀態展示方法。最後產生完整的面向雲計算服務異常檢測的理論和方法體系，研製與雲計算服務低耦合的異常檢測系統，在雲計算試驗床上測試，然後在實際重慶醫療衛生服務雲上驗證。

結題摘要

由於雲計算平台的彈性擴展、按需分配、面向服務等特點，使其提供的服務具有極高的動態性和複雜性，從而影響服務的可信行和安全性，導致服務質量下降。而對雲計算平台的異常檢測是提高其可信性的重要方法。我們研究了雲計算平台服務狀態快照的生成、存儲及傳播方法，通過引入改進的PCA、ICA、K-means等算法對高維服務快照數據進行快速的特徵提取和特徵選擇處理，結合D-Gossip散播算法獲得服務狀態快照描述信息實現異常行為狀態的可追溯性；面向雲計算服務快照存儲策略，提出了基於子塊回溯的滑動塊算法和基於聚類算法的分散式虛擬機鏡像管理機制，有效的最佳化了資源分配，減少了服務開銷；針對雲計算平台服務的動態性、複雜性，提出了基於環境感知的異常檢測框架，形成基於環境感知的異常檢測框架模型，有效提高了檢測的準確率；提出基於ICA與貝葉斯分類的異常檢測算法最佳化數據處理，加快檢測速度；此外，完成雲計算異常檢測原型系統的開發。