【摘 要】
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在云计算服务中,异常检测是防止意外系统停机,并确保终端用户服务可靠性的关键技术。虽然操作控制台日志记录了云计算系统的运行时状态信息,但现有的云计算系统管理技术主要
【机 构】
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中国银联股份有限公司,中国科学院软件研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61602454)
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在云计算服务中,异常检测是防止意外系统停机,并确保终端用户服务可靠性的关键技术。虽然操作控制台日志记录了云计算系统的运行时状态信息,但现有的云计算系统管理技术主要在出现问题后分析原因,而不能提前检测异常。本文提出了一种基于深度学习的云计算系统异常检测方法。首先,提取日志模式,使用聚类将相似格式和内容的日志聚集为模式组。然后,将每个模式作为单词,将离散模式集作为文档,从而降低日志维度,得到低维度特征空间。最后,使用递归神经网络,即长短时记忆,来处理训练过程中标记数据的“稀缺性”,捕获跨序列的依赖性,获得系统状态的鲁棒异常信号。本文使用Web系统日志进行实验,结果表明,与现有方法比较在检测复杂异常时具有更高的检测准确性。
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