云计算系统中基于噪声模板跳表的日志过滤方法

提出了一种基于时间序列相似度的日志特征提取方法,通过将噪声采样信息按照特定类型标识建模为时间序列,使用Haar小波变换提取序列特征,基于跳表构造噪声模板库。目标日志时间序列通过与噪声模板进行相似度比较来确定其是否为噪声日志。基于真实云计算平台的实验表明,提出的方法能够有效提高故障特征的有效性。     

面向云计算平台的层次化性能问题诊断方法

提出一种层次式在线性能问题诊断方法——Magnifier,将用户请求执行路径划分为构件层、模块层和方法层3个层次,自顶向下逐层定位问题根源。基于阿里巴巴云计算平台的实验结果表明,Magnifier能够在调用方法种类多、执行路径复杂的条件下,快速定位出性能降级的主要原因。     

云计算系统中基于伴随状态追踪的故障检测机制

在运行时检测分布式系统内所产生的故障需要事先获得故障特征模型.构造故障特征模型的常见做法为将故障注入系统并根据随后系统内所产生的特征症状(如异常事件日志)建模.已有建模方法通常使用从故障发生到给定时间窗口之内的特征症状.然而,根据真实系统观察,不同故障的传播影响时间相差很大,且故障特征会在故障传播过程中发生改变.因此,已有方法对检测时间窗口之后发的故障特征症状不能识别或会产生大量错误报警.为了解决此问题,文中提出一种基于故障注入测试的故障特征提取方法,该方法主要由3步组成:(1)过滤噪声日志;(2)构造1个故障识别器识别不同故障的早期特征;(3)为每类故障构造限状态追踪器追踪该故障的后期传播状态,从而在故障被识别出来后持续跟踪故障传播状态.通过在企业级云计算系统中进行实验验证,与已有方法相比该文方法具备更高的故障检测精确度.