云平臺下運行環(huán)境感知的虛擬機異常檢測策略及算法研究.pdf

1、云計算技術(shù)是多種技術(shù)融合發(fā)展的結(jié)果，并代表了未來計算服務(wù)的發(fā)展方向。目前虛擬化技術(shù)特別是主機虛擬化技術(shù)已經(jīng)在云數(shù)據(jù)中心得到了廣泛應(yīng)用。在云環(huán)境下進行異常檢測所面對的被檢測實體（包括傳統(tǒng)的硬件服務(wù)器、大規(guī)模的用戶虛擬機、用戶應(yīng)用系統(tǒng)、虛擬機監(jiān)控器等）與在傳統(tǒng)IT架構(gòu)下相比具有大規(guī)模、多樣性和復(fù)雜性等特點。因此為了保障云數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定可靠運行，就需要一種能及時發(fā)現(xiàn)和有效識別云環(huán)境下大規(guī)模、多樣性實體的異常狀態(tài)的異常檢測系統(tǒng)。
　　而考

2、慮到云環(huán)境下虛擬機的性能狀會受到底層物理服務(wù)器狀態(tài)的影響，也會受到運行在虛擬機內(nèi)的用戶應(yīng)用系統(tǒng)狀態(tài)的影響，因此針對處在中間層次的虛擬機的狀態(tài)（系統(tǒng)性能指標）進行異常檢測有助于發(fā)現(xiàn)云環(huán)境下不同實體的異常狀態(tài)。本文深入研究和分析了云環(huán)境下針對虛擬機進行異常檢測所面臨的問題，并在對現(xiàn)有主要的異常檢測相關(guān)技術(shù)和研究成果的總結(jié)和深入分析基礎(chǔ)上，主要針對云平臺下運行環(huán)境感知的虛擬機異常檢測策略、虛擬機的狀態(tài)信息采集網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化構(gòu)建和異常檢測節(jié)點優(yōu)化部

3、署等方面進行了研究。
　　本論文的具體研究工作和創(chuàng)新點包含如下幾個方面：
　?、籴槍μ摂M機的不同運行環(huán)境對異常檢測準確性所造成的干擾，本文提出了運行環(huán)境感知的虛擬機異常檢測策略，將上下文異常檢測問題化簡為多個檢測域內(nèi)的點異常檢測問題，消除了虛擬機的不同運行環(huán)境對異常檢測所造成的不利影響，提高異常檢測的準確率。
　?、谠骗h(huán)境下虛擬機的運行環(huán)境是動態(tài)變化的，導(dǎo)致基于運行環(huán)境相似性的檢測域劃分也是動態(tài)變化的。在這種情況下檢測

4、域的劃分效率將直接影響檢測域中針對虛擬機的異常檢測的實時性。針對上述問題本文提出了基于改進k-medoids聚類的檢測域劃分算法，通過對k-medoids聚類算法在初始化中心點選擇和迭代過程中的中心點替換策略這兩個方面進行改進，提高了檢測域的劃分速度，提升了異常檢測的實時性。
　?、墼趯z測域中大規(guī)模虛擬機的狀態(tài)信息進行采集時的通信開銷，特別是網(wǎng)絡(luò)通信中的固定開銷很快會耗盡異常檢測節(jié)點的資源，使其成為整個檢測系統(tǒng)的瓶頸。針對這一問

5、題本文提出了檢測域中狀態(tài)信息采集網(wǎng)絡(luò)動態(tài)優(yōu)化構(gòu)建算法，在該算法中以兼顧狀態(tài)信息采集網(wǎng)絡(luò)的可擴展性和采集效率為目標，在充分考慮網(wǎng)絡(luò)通信固定開銷帶來的影響基礎(chǔ)上，根據(jù)檢測域中各節(jié)點（包括被檢測節(jié)點和異常檢測節(jié)點）的資源可用情況在被檢測節(jié)點和異常檢測節(jié)點間動態(tài)地構(gòu)建狀態(tài)信息采集網(wǎng)絡(luò)。
　?、茚槍υ茢?shù)據(jù)中心的資源共享和復(fù)雜性等特點，以及檢測域規(guī)模的動態(tài)變化性，引入專門部署用于異常檢測的虛擬節(jié)點（檢測虛擬機），利用虛擬機的快速部署、封裝和易

6、遷移等特性，提高異常檢測系統(tǒng)的可伸縮性和可靠性；提出檢測虛擬機的優(yōu)化部署技術(shù)，在選擇服務(wù)器進行檢測虛擬機部署時充分考慮服務(wù)器的資源可用情況和共享服務(wù)器資源競爭對檢測虛擬機性能的影響兩方面的因素，在保證服務(wù)器間負載均衡以及服務(wù)器資源使用的平衡前提下，兼顧整個異常檢測系統(tǒng)事務(wù)處理能力的優(yōu)化。
　?、菰跈z測域中針對虛擬機進行異常檢測時，由于虛擬機具有大規(guī)模、部署和運行環(huán)境高動態(tài)性等特點，要求異常檢測系統(tǒng)具有較好的可擴展性、實時性和自適應(yīng)

7、性。而虛擬機部署和運行環(huán)境的高動態(tài)性會導(dǎo)致無法及時獲得適當?shù)挠?xùn)練數(shù)據(jù)集，會嚴重影響異常檢測系統(tǒng)的實時性和自適應(yīng)性。針對上述問題本文提出基于增量SOM（Self-Organizing Maps，自組織映射）的動態(tài)自適應(yīng)虛擬機異常檢測機制，給出基于增量SOM的檢測域內(nèi)虛擬機狀態(tài)統(tǒng)一建模方法，避免了針對每個虛擬機分別建模所帶來的開銷，提高異常檢測系統(tǒng)面對檢測域中大規(guī)模虛擬機時的可擴展性，同時解決了SOM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的及時獲取問題；提出初始化和