基于深度学习的云计算系统异常检测方法

摘要：

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.因此,文中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,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.使用Web系统日志进行实验的结果表明,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.

关键词：异常检测、日志分析、文本挖掘、递归神经网络、云计算

所属期刊栏目：29

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61602454

在线出版日期：2019-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：54-57