[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

摘要

本发明公开了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，包括：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；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；根据划分得到的进程系统调用序列建立检测模型，并对可疑进程进行异常检测；计算出现异常的进程中最相关的系统调用，排序后输出。本发明能够准确完整地记录软件运行时的行为，能够自动化建模并且检测出异常的系统运行过程，能够更准确地定位异常运行过程相关的系统调用。本方案旨在提供一种在性能异常错误发生时自动化分析定位造成性能异常错误的相关系统调用的方法，更快速高效的帮助开发者定位并解决软件中潜在的性能bug。

主权项

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。