云環(huán)境下虛擬機(jī)監(jiān)控的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、如今，云計(jì)算已經(jīng)成為最廣泛的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)模式。對(duì)云平臺(tái)的資源進(jìn)行有效、及時(shí)、高效、低開(kāi)銷的監(jiān)控，是保證云計(jì)算服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素，同時(shí)為后續(xù)系統(tǒng)作業(yè)管理、負(fù)載管理和均衡等工作提供依據(jù)。云平臺(tái)中虛擬節(jié)點(diǎn)的資源監(jiān)控包括:虛擬機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的獲取、虛擬機(jī)異常的分析和故障的預(yù)測(cè)。
　　本文提出一種基于聚類的異常檢測(cè)算法，并基于該算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了云環(huán)境下的虛擬機(jī)異常檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)的主要功能是對(duì)云平臺(tái)中虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控以及故障預(yù)警。

2、r>　　基于聚類的異常檢測(cè)算法分為兩部分:基于聚類的建模方法和基于非參數(shù)CUSUM的異常分析方法。第一部分利用k-means和k-modes兩種聚類方法分別建模。首先輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)并指定聚類中心;然后用兩種算法分別對(duì)虛擬機(jī)狀態(tài)建模，得出結(jié)果并對(duì)結(jié)果做出修正;最后根據(jù)建模結(jié)果將虛擬機(jī)狀態(tài)分為三類:正常、異常、故障。由于本文采集的數(shù)據(jù)均為數(shù)值類型，因此兩種算法中k-means效果較好。第二部分對(duì)劃分為異常的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。利用CUSUM算法，當(dāng)

3、系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)虛擬機(jī)狀態(tài)異常時(shí)，增大采集頻率，并對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行累計(jì)，達(dá)到預(yù)警門限時(shí)發(fā)出預(yù)警。
　　在Hadoop和Spark平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)云環(huán)境下虛擬機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)采用集中式監(jiān)控體系結(jié)構(gòu)，對(duì)主從節(jié)點(diǎn)的虛擬機(jī)進(jìn)行設(shè)計(jì)。從節(jié)點(diǎn)的功能是對(duì)虛擬機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集;將采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)Kafka消息系統(tǒng)發(fā)送給主節(jié)點(diǎn)并存入Rsdis數(shù)據(jù)庫(kù)中。主節(jié)點(diǎn)通過(guò)消息系統(tǒng)接收檢測(cè)數(shù)據(jù)，并利用相關(guān)算法對(duì)異常分析和故障預(yù)警，同時(shí)主節(jié)點(diǎn)具有用戶接口，供用戶查看虛擬