The invention relates to the technical field of credibility assessment methods, and more specifically, to an enterprise private cloud credibility monitoring method and system, including the steps of collecting configuration and performance indicators of physical machine and virtual machine through data acquisition module, and transferring and storing them to data processing module through data transmission module. The method comprises the steps of data cleaning, feature extraction and feature selection by the data processing module, anomaly index detection by the context-aware anomaly detection module of the virtual machine, and credibility evaluation, anomaly location and reliable report by the trusted detection module of the cloud platform. Large data technology combined with cloud platform credibility evaluation system can be used to monitor and warn the credibility of private cloud platform and virtual machine in a timely manner, improve the availability, reliability, risk prevention, security and maintainability of private cloud platform, and reduce the time for enterprise information system to affect business due to failure.
【技术实现步骤摘要】
一种基于企业私有云可信性监测方法及系统
本专利技术涉及可信性评估方法的
,更具体地,涉及一种基于企业私有云可信性监测方法及系统。
技术介绍
随着云计算的发展,企业私有云平台的建设规模在逐渐的扩大。通过加强云计算的技术利用,可提高信息化支撑能力,进一步精益化信息化建设和运营成本管理。目前,越来越多的企业将业务系统的应用和数据库部署在虚拟机上,随着业务的不断增长,企业私有云平台的运维保障越显重要。传统的运维保障通常建立在针对虚拟资源进行各项指标监控,比如CPU利用率、内存使用率、磁盘IO等,再依据运维经验进行人工阈值设置,超出阈值范围则进行报警,但是依此产生的报警不能对整个虚拟资源进行真实评估,而且容易产生误报漏报。并且,随着虚拟机的数量不断增加,采集指标频率密集时,产生的数据规模将越发庞大与复杂,直接依据采集的数据进行监控,效率低下且不可靠。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足,提供一种能够实现企业私有云平台及虚拟机可信性的全面监测和及时预警的基于企业私有云可信性监测方法及系统。为解决上述技术问题,本专利技术采用的技术方案是:提供一种基于企业私有云可信性监测方法,包括以下步骤:S1.通过数据采集模块采集物理机、虚拟机的配置指标和性能指标;并通过数据传输模块将采集的配置指标和性能指标传输至数据处理模块储存;S2.数据处理模块对储存的物理机、虚拟机指标进行数据清洗、特征提取和特征选择;S3.虚拟机上下文感知异常检测模块采用异常检测算法对经数据处理模块处理后的配置指标和性能指标进行异常指标检测;S4.针对步骤S3中的异常指标检测结果进行可信评估 ...
【技术保护点】
1.一种基于企业私有云可信性监测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1. 通过数据采集模块采集物理机、虚拟机的配置指标和性能指标;并通过数据传输模块将采集的配置指标和性能指标传输至数据处理模块储存;S2. 数据处理模块对储存的物理机、虚拟机指标进行数据清洗、特征提取和特征选择;S3. 虚拟机上下文感知异常检测模块采用异常检测算法对经数据处理模块处理后的配置指标和性能指标进行异常指标检测;S4. 针对步骤S3中的异常指标检测结果进行可信评估,所述的可信评估包括可信性评估、异常定位以及可信报告。
【技术特征摘要】
1.一种基于企业私有云可信性监测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1.通过数据采集模块采集物理机、虚拟机的配置指标和性能指标;并通过数据传输模块将采集的配置指标和性能指标传输至数据处理模块储存;S2.数据处理模块对储存的物理机、虚拟机指标进行数据清洗、特征提取和特征选择;S3.虚拟机上下文感知异常检测模块采用异常检测算法对经数据处理模块处理后的配置指标和性能指标进行异常指标检测;S4.针对步骤S3中的异常指标检测结果进行可信评估,所述的可信评估包括可信性评估、异常定位以及可信报告。2.根据权利要求1所述的基于企业私有云可信性监测方法,其特征在于,步骤S1中的数据采集模块采用API接口或者SNMP协议采集配置指标和性能指标,所述配置指标包括计算资源、存储资源以及磁盘资源,所述性能指标包括计算资源、存储资源、磁盘I/O资源、网络性能以及运行状态。3.根据权利要求1所述的基于企业私有云可信性监测方法,其特征在于,步骤S1中数据传输模块采用实时流的数据传输,所述实时流的数据传输包括同步传输的步骤以及将采集的数据持久化地存储至数据处理模块的步骤。4.根据权利要求1所述的基于企业私有云可信性监测方法,其特征在于,步骤S2中所述的数据清洗包括缺失值处理、格式处理以及逻辑错误清洗;所述的特征提取和特征选择采用主成分分析法或线性判别分析法中的一种进行。5.根据权利要求1所述的基于企业私有云可信性监测方法,其特征在于,步骤S3中的虚拟机上下文感知异常检测模块采取异常检测算法选择策略进行异常指标检测,所述的异常检测算法选择策略包括SVM的异常检测算法以及OCSVM异常检测算法。6.根据权利要求1所述的基于企业私有云可信性监测方法,其特征在于,步骤S4中的可信性评估包括以下步骤:S41.对可信性子属性划分,包括:可用...
【专利技术属性】
技术研发人员:李春梅,游雪峰,廖志戈,邓丽芬,皮霄林,黄晓英,刘建林,王绚,李绵源,
申请(专利权)人:广东电网有限责任公司珠海供电局,广州中软信息技术有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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