【摘 要】
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随着信息时代的到来,云计算在各个领域得到了大规模应用,然而随着云计算系统变得越来越庞大和复杂,云计算系统所面临的各类异常的频率也在不断地提高,云服务提供商们需要不断地提高整个系统的安全性和可靠性要求。IaaS（Infrastructure as a Service）是当今云服务提供商提供的最流行的服务之一,为用户提供了各种不同规格的虚拟机,通过实时监控和检测虚拟机的运行状态,云服务提供商们也可以及
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随着信息时代的到来,云计算在各个领域得到了大规模应用,然而随着云计算系统变得越来越庞大和复杂,云计算系统所面临的各类异常的频率也在不断地提高,云服务提供商们需要不断地提高整个系统的安全性和可靠性要求。IaaS（Infrastructure as a Service）是当今云服务提供商提供的最流行的服务之一,为用户提供了各种不同规格的虚拟机,通过实时监控和检测虚拟机的运行状态,云服务提供商们也可以及时发现虚拟机中异常的发生并进行调整,以此来确保云计算系统的安全性。然而云中虚拟机的性能指标高度复杂且数量庞大,云中不同的虚拟机用户操作习惯的复杂性使得相应的监控指标之间有着巨大的差异化,通过传统的手动分析方法,不仅越来越难以适应当前的大规模、复杂异构系统,还容易忽视其中的一些问题,例如内存异常。本文从IaaS云虚拟机内存异常相关问题出发,基于CNN模型与强化学习理论提出一种智能化的自适应异常检测技术,用于处理在IaaS云虚拟机中的内存异常。（1）提出了一个智能化的自适应异常检测系统,系统的整体框架由3个层次的模块构成,分别为:异常检测模块、迁移训练模块、中心控制模块。以CPU、内存、硬盘、网络四项关键性能指标为输入数据源,实现了IaaS云中不同虚拟机中内存异常的自适应检测。（2）提出了一种基于TCN和CNN模型改进的的Zoom-CNN异常检测模型用于目标虚拟机中的异常判定,有效降低了系统对目标虚拟机的监控要求,提高了监控和检测质量,降低了系统整体运维资源消耗。（3）提出了基于迁移学习原理实现的迁移训练模块,对异常检测模型进行参数重置或训练更新,使得模型更好匹配目标虚拟机,提高了异常检测模型在面对陌生虚拟机时的异常检测准确率。（4）提出了基于DQN算法构建的中心控制模块,通过观察迁移训练模块反馈的虚拟机状态、异常检测结果和损失值来构建奖励函数,通过与迁移训练模块的交互和奖励,自动实现对迁移训练模块最佳控制,达到异常检测模型对目标虚拟机的最佳匹配状态,实现异常检测系统的自适应调节。
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