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當前，越來越多的用戶選擇將服務部署到云計算環(huán)境中。然而，云計算服務的多樣性以及部署環(huán)境的動態(tài)性，會導致云計算節(jié)點出現(xiàn)異常。傳統(tǒng)的節(jié)點異常檢測方法只針對異常的單一節(jié)點，忽略了異常節(jié)點對關聯(lián)節(jié)點的影響，從而造成異常傳播和關聯(lián)節(jié)點失效等問題。文中提出了一種云計算環(huán)境下關聯(lián)節(jié)點的異常判斷方法。首先，將 Agent部署在各節(jié)點上，并通過gent以特定時間間隔采集節(jié)點運行數(shù)據(jù)，根據(jù)節(jié)點之間的關聯(lián)關系建立節(jié)點關系圖;其次，使用運行數(shù)據(jù)訓練異常檢測模型計算運行數(shù)據(jù)的權值和綜合評分，通過基于滑動時間窗口的方法判斷單一節(jié)點是否岀現(xiàn)異常;最后，在單一節(jié)點出現(xiàn)異常的情況下，使用基于標準互信息的方法找出受異常節(jié)點影響的其他關聯(lián)節(jié)點。在搭建的云計算平臺上，通過模擬各類異常情況，并觀察注入異常下節(jié)點的狀態(tài)，驗證了文中單一節(jié)點異常判斷方法和關聯(lián)節(jié)點判斷方法的有效性。實驗結果表明，該方法在判斷單節(jié)點異常的正確率和特異度時都優(yōu)于其他方法，且在多節(jié)點結構下可以準確找到關聯(lián)的異常節(jié)點，具有較髙的準確率和穩(wěn)定性。
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