Abstract-I cloud computing miljö resurser är tillgängliga som tjänster snarare än som en produkt. Övervakning av detta system för prestanda är avgörande på grund av typiska pay-peruse-paket som köps av användarna för deras jobb. Med det enorma antalet maskiner för närvarande i molnsystemet, är det ofta extremt svårt för systemadministratörer att hålla reda på alla maskiner som använder distribuerade övervakningsprogram såsom Ganglia 1 som saknar systemhälsobedömning och summering kapacitet. För att lösa detta problem, föreslår vi en teknik för automatiserad anomali upptäckt med hjälp av maskinprestanda data i molnet. Vår algoritm är helt distribuerad och körs lokalt på varje datormaskin på molnet för att rangordna maskinerna efter deras avvikande beteende för givna jobb. Det finns inget behov av att centralisera någon av prestandadata för analysen och i slutet av analysen genererar vår algoritm felrapporter, vilket gör det möjligt för systemadministratörerna att vidta korrigerande åtgärder. Experiment som utförs på verkliga datamängder som samlats in för olika jobb bekräftar det faktum att vår algoritm har en låg overhead för att spåra onormala maskiner i en molninfrastruktur.
Till exempel har ett feldetekterings- och isoleringssystem baserat på k-nearest granne föreslagits att rangordna maskiner efter deras avvikande beteende REF.
Detecting Abnormal Machine Characteristics in Cloud Infrastructures
{'venue': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining Workshops', 'journal': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}