【摘 要】
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为了提高云平台及其服务的初性,设计了具有异常检测和预测功能的云监控系统。针对基于阈值异常检测方法存在的误警率过高,以及无法区分持续高负载和短暂爆发流的问题,采用了
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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装备发展部"十三五"预研课题资助项目
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为了提高云平台及其服务的初性,设计了具有异常检测和预测功能的云监控系统。针对基于阈值异常检测方法存在的误警率过高,以及无法区分持续高负载和短暂爆发流的问题,采用了基于统计的异常检测算法,提高了检测精度,降低了误警率。为了实现故障发生前的告警,提出了基于经验模态分解(EMD)的时间序列预测算法,对未来一段时间的数据进行预测。通过在Open-Stack云平台上部署TPC-W应用和监控系统试验表明,该系统可准确发现异常,其预测精度高于传统时间序列预测精度。
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