云计算资源故障检测系统研究

发布时间：2020-07-10 23:33

【摘要】：近年来随着计算机技术和信息技术的蓬勃发展,作为新一代技术的云计算越来越受到人们的欢迎,被应用到社会各个领域内,成为各行各业发展不可缺少的科技动力。但是,日益增大的规模、不稳定的外部网络环境和复杂的内部系统,这对于保障云计算系统性能和可靠性产生重大影响,也给管理带来了新的挑战。如今,在如何保证系统能够为用户提供持续时间且高质量服务,成为了云计算系统设计开发过程中需要考虑的问题。云计算故障检测技术是保障系统性能和可靠性的关键技术,是云计算故障检测系统重要的基础理论,提升了云计算服务的容错能力,保证用户服务的可靠性,实现云计算系统的自我诊断,对资源调度能力有重大提升作用。本文根据云计算自身的特点和目前的云计算资源故障检测需求,设计了云计算资源故障检测系统框架,其中重点研究了故障检测模型。该故障检测模型的设计是基于深度神经网络故障检测模型,采用稀疏自编码器的并联结构,对原始数据的特征提取,继而提高对故障数据的识别率,以保证云计算系统的安全可靠性。搭建Hadoop云计算平台,设计部署的云计算资源故障检测系统,通过模拟故障,分析检测结果,实现验证系统的可行性。该故障检测系统具有实时监测数据分析、自动化检测、自动更新故障检测模型等优势,不仅满足了云计算的安全需求,也能够保障系统的持续性。
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.52;TP18
【图文】：

图2-1层次式的结构图

基于扁平模式的结构图

神经元基本模型

【参考文献】

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本文编号：2749606