大规模网络服务系统行为异常的敏捷感知方法

摘要

大规模网络服务系统环境中,短时的大规模用户合法行为聚集会造成系统行为异常,使得系统可用性受到极大的损害.现有的系统异常检测方法大多适用于用户非法行为造成的系统异常.本文针对用户合法行为短时聚集引起的系统异常间题,提出一种大规模网络服务系统行为异常敏捷感知的方法.该方法从系统可用性的角度,通过系统行为的可预见性解决了开放网络服务系统环境中用户行为的不可预见性.该方法包括系统异常敏捷感知模型和重复行为检测的Petri模型.系统异常敏捷感知模型提出"放大因子"的概念,一旦在t时刻预期系统负载值超过系统所能承受的最大负载值,就表明系统会在未来的某一时刻会发生异常.在敏捷感知模型的基础上,针对应用系统的异常检测,提出了基于带优先关系的颜色双变迁Petri网的重复行为检测模型及其系统异常敏捷感知算法.实验表明该方法可以有效地在系统异常发生之前提前感知,并能定位引起系统异常的系统行为.