基于聚类的PaaS平台流量监控的迁移研究

• 作者: 徐军 董琪
• 来源期刊: 电信工程技术与标准化
• 学科: 工学
• 关键词: PaaS平台 流量的实现监控 极大熵聚类 迁移学习
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 中国移动优秀科技创新成果专栏
• 页码范围: 5-9
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 2618字
• 语种: 中文

摘要

为了满足Web应用的快速部署,自动维护和自动扩容的需求,从而产生了PaaS平台.但随之而来的问题是如何实时监控PaaS的流量.为了能够实现流量的实现监控,研究人员提出了利用聚类算法来实现自动分类,但数据在传送很容易受到外界因素的影响,从而导致采集的流量是失真的,因此根据这样的数据来聚类分析后的结果是不准确的.针对此问题,以模糊C均值算法为基础,借鉴知识利用的思想,提出了一种具有迁移学习能力的聚类算法.并将其应用到PaaS平台的流量实现监控中,从而能够快速识别流量,从而能够从极大的保证系统的稳定安全的运行.