计算机技术与发展2020,Vol.30Issue(11) :123-127.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2020.11.023

一种基于模式识别的微服务异常检测方法

An Anomaly Detection Approach for Microservices Based on Pattern Recognition

郑杰生 谢彬瑜 吴广财 陈非 花磊
计算机技术与发展2020,Vol.30Issue(11) :123-127.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2020.11.023

一种基于模式识别的微服务异常检测方法

An Anomaly Detection Approach for Microservices Based on Pattern Recognition

郑杰生 1谢彬瑜 1吴广财 1陈非 1花磊2
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作者信息

  • 1. 广东电力信息科技有限公司,广东 广州 510000
  • 2. 苏州博纳讯动软件有限公司,江苏 苏州 215000
  • 折叠

摘要

云计算数据中心面向多租户部署异构软件应用,能够优化资源配置以有效提升资源利用率,然而基于微服务架构的软件应用的异构性和动态性对云计算数据中心的运行维护管理带来了困难.已有运行监测技术通常采用统一模型分析应用运行状态,然而基于微服务架构的多样化软件应用的行为差异巨大,难以通过单一模型刻画.该文提出一种基于系统调用模式识别的微服务异常检测方法.使用系统调用追踪技术监测微服务的运行状态,基于贝叶斯学习刻画软件应用的行为,根据行为特点对微服务进行自动化分类,在特定类型下基于自动编码器建立微服务运行状态模型,根据模型检测当前微服务的异常行为.实验结果表明,所提出的方法具有较低的性能开销,能够有效区分微服务类型,并且准确检测微服务异常.

关键词

微服务/云计算/异常检测/系统调用/运行监测

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基金项目

国家重点研发计划(2018YFB1403004)

出版年

2020
计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子:0.621
ISSN:1673-629X
参考文献量4
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