[发明专利]一种基于核密度估计与模糊推理系统的实时云服务瓶颈检测方法有效
| 申请号： | 201610040259.8 | 申请日： | 2016-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN105721199B | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 张卫山;段鹏程;宫文娟;卢清华;李忠伟 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 孙营营 |
| 地址： | 266000 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于核密度估计与模糊推理系统的实时云服务瓶颈检测方法，包括以下步骤：步骤1、启动实时云环境，运行云服务；步骤2、启动实时云服务状态参数获取组件；步骤3、获取某一段时间内集群正常运行环境下的云服务状态参数，采用核密度估计模型对其进行建模，同时开启模糊推理系统；步骤4、新获得的状态参数输入到该模糊推理系统中，计算出瓶颈指数；步骤5、设置阈值，观察每一个云服务瓶颈指数的历史规律，如果在某一时间段内一直超过阈值，则启动预警机制。本发明的方法能够实时获取云集群中每一个服务的运行状态，存入数据仓库；实现对每一个实时云服务的瓶颈检测；当实时云服务的瓶颈指数长时间超过某一阈值，启动预警机制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 密度 估计 模糊 推理 系统 实时 服务 瓶颈 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于核密度估计与模糊推理系统的实时云服务瓶颈检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、启动实时云环境，运行云服务；步骤2、启动实时云服务状态参数获取组件；步骤3、获取某一段时间内集群正常运行环境下的云服务状态参数，采用核密度估计模型对其进行建模，同时开启模糊推理系统；步骤4、新获得的状态参数输入到该模糊推理系统中，计算出瓶颈指数；步骤5、设置阈值，观察每一个云服务瓶颈指数的历史规律，如果在某一时间段内一直超过阈值，则启动预警机制；所述核密度估计模型首先根据每一个服务的属性日志建立关于“确认数”与“吞吐量”之间的二维概率密度模型，以及“延迟”与“CPU使用率”之间的二维概率密度模型；当模型建立完成，新的日志接收到以后，将云服务的日志输入到建立好的两个概率密度模型，输出相对应的概率；最后将两个概率密度模型的两个输出作为模糊推理系统的输入。
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