[发明专利]基于自组织映射模型云软件性能异常错误诊断方法与系统

权利要求书

1.一种基于自组织映射模型的云软件性能异常错误诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)追踪记录待检测的软件在云环境中运行时的系统调用信息；

(2)分析出现性能异常的虚拟机上软件运行时系统调用序列，划分每个进程对应的系统调用序列，系统调用序列采用两个向量表示，一个向量的值代表某种系统调用的平均执行时间，另一个向量的值代表某种系统调用的执行次数；

(3)根据划分得到的进程系统调用序列建立自组织映射检测模型，并对可疑进程进行异常检测；

(4)计算异常进程中异常系统调用序列与正常邻居系统调用序列之间的差异，对差异进行排序，得到进程异常最相关的系统调用输出；

所述步骤(3)中对可疑进程进行异常检测具体包括以下子步骤：

(3-1)将进程对应的系统调用序列集合，根据其最终结束时间在虚拟机异常产生前后划分为两个集合，即异常发生前进程系统调用序列集合和异常发生时进程系统调用序列集合；

(3-2)将步骤(3-1)中的异常发生前系统调用序列集合中的系统调用序列作为训练数据，建立自组织映射模型；

(3-3)使用步骤(3-2)中建立的自组织映射模型作为检测标准，将步骤(3-1)中的异常发生时系统调用序列集合中的每个序列输入该模型，判断每个序列是否异常。

2.根据权利要求1中所述的诊断方法，其特征在于，步骤(1)中软件系统调用序列信息包括系统调用名、执行的进程或者线程号开始时间和结束时间。

3.一种基于自组织映射模型的云软件性能异常错误诊断系统，其特征在于，包括记录模块、划分模块、检测模块以及诊断模块，其中：

所述记录模块，用于追踪记录待检测的软件在云环境中运行时的系统调用信息；

所述划分模块，用于分析出现性能异常的虚拟机上软件运行时系统调用序列，划分每个进程对应的系统调用序列；

所述检测模块，用于根据划分得到的进程系统调用序列建立自组织映射检测模型，并对可疑进程进行异常检测；

所述诊断模块，用于计算异常进程中异常系统调用序列与正常邻居系统调用序列之间的差异，对差异进行排序，得到进程异常最相关的系统调用输出；

所述检测模块对可疑进程进行异常检测具体包括以下子模块：

第(3-1)子模块，用于将进程对应的系统调用序列集合，根据其最终结束时间在虚拟机异常产生前后划分为两个集合，即异常发生前进程系统调用序列集合和异常发生时进程系统调用序列集合；

第(3-2)子模块，用于将第(3-1)子模块中的异常发生前系统调用序列集合中的系统调用序列作为训练数据，建立自组织映射模型；

第(3-3)子模块，用于使用第(3-2)子模块中建立的自组织映射模型作为检测标准，将第(3-1)子模块中的异常发生时系统调用序列集合中的每个序列输入该模型，判断每个序列是否异常。