Virtuella maskiner på en molnplattform kan påverkas av en mängd olika faktorer som kan leda till minskad prestanda och driftstopp, vilket påverkar molnplattformens tillförlitlighet. Traditionella anomali detektionsalgoritmer och strategier för molnplattformar har vissa brister i exaktheten i detektion, detektionshastighet och anpassningsförmåga. I detta dokument föreslås en dynamisk och adaptiv anomalidetektionsalgoritm baserad på Självorganiserande kartor (SOM) för virtuella maskiner. En enhetlig modelleringsmetod baserad på SOM för att upptäcka maskinens prestanda inom detektionsområdet presenteras, vilket undviker kostnaden för att modellera en enda virtuell maskin och ökar detektionshastigheten och tillförlitligheten hos storskaliga virtuella maskiner i Cloud-plattformen. De viktiga parametrar som påverkar modelleringshastigheten optimeras i SOM-processen för att avsevärt förbättra noggrannheten hos SOM-modellering och därmed den virtuella maskinens avvikelsedetektionsnoggrannhet.
Liu m.fl. REF föreslog en dynamisk och adaptiv anomalidetekteringsmetod baserad på självorganiserande kartor, där SOM nätverksmetod användes för att modellera uppsättningen virtuella maskiner med några liknande köregenskaper för att minska modelleringstiden och utbildningskostnaden.
An Anomaly Detection Algorithm of Cloud Platform Based on Self-Organizing Maps
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}