基于深度学习的云计算系统异常检测方法

• 作者: 任明 宋云奎
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 日志分析 文本挖掘 递归神经网络 云计算
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 54-57
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 4465字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.05.011

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋云奎	中国科学院软件研究所	12	24	3.0	4.0
2	任明		4	3	1.0	1.0