云計(jì)算平臺故障檢測關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、近年來，云計(jì)算的應(yīng)用越來越廣泛，發(fā)展越來越快。盡管云計(jì)算平臺采用了相對集中和專業(yè)的管理，被普遍認(rèn)為具有相對較高的可用性，然而大量的惡意攻擊和其自身的復(fù)雜性與大規(guī)模性仍然使得各種軟硬件錯(cuò)誤經(jīng)常發(fā)生，引起部分甚至所有服務(wù)失效。因此，云平臺故障檢測技術(shù)已成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　本文面向云平臺主機(jī)安全，重在增強(qiáng)云平臺可用性，對其關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。本文設(shè)計(jì)了基于三層架構(gòu)的系統(tǒng)模型，即“數(shù)據(jù)處理-故障檢測-故障恢復(fù)”，以對云平臺安全進(jìn)行實(shí)

2、時(shí)分析、檢測和恢復(fù)。
　　首先分析了當(dāng)前針對云平臺主要的攻擊手段以及常用的故障恢復(fù)技術(shù)。在此基礎(chǔ)之上，針對系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和處理優(yōu)化問題提出了一種基于改進(jìn)FastICA算法的檢測樣本數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，利用基于加權(quán)相關(guān)系數(shù)的PCA進(jìn)行白化處理并優(yōu)化牛頓迭代法使其滿足三階收斂，解決了傳統(tǒng)算法信息損失大以及收斂速度慢的問題。
　　針對故障檢測問題，分析已有方法的不足，提出了一種基于模擬退火算法的隱馬爾科夫模型，利用模擬退火算法全局尋優(yōu)

3、的特性求解隱馬爾科夫模型的初始參數(shù)，解決了傳統(tǒng)隱馬爾科夫模型對初始參數(shù)敏感的問題，并使結(jié)果達(dá)到全局最優(yōu)，提高了檢測精度。
　　針對故障恢復(fù)問題，分析了典型的恢復(fù)技術(shù)及其優(yōu)缺點(diǎn)，研究了一種適合本文系統(tǒng)的方法一即協(xié)同檢查點(diǎn)技術(shù)，建立全局一致性的檢查點(diǎn)，在故障發(fā)生后可根據(jù)此檢查點(diǎn)進(jìn)行回卷恢復(fù)。
　　最后，通過搭建虛擬的云計(jì)算機(jī)平臺，利用Sysstat監(jiān)測工具收集云平臺的性能數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)各模塊的性能進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本系統(tǒng)可以有