容器虚拟化支撑平台监测系统
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国家科技支撑计划(2013BAH45F01);国家自然科学基金(61402450);北京市自然科学基金(4154088)


Monitoring System for Container-Based Virtualization Platforms
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    摘要:

    在容器虚拟化支撑平台中,多种应用竞争共享资源造成监测系统难以通过设定固定阈值的方式进行异常报警,同时固定的监测周期需要在监测及时性与监测开销之间权衡.针对这些问题,本文提出了一种基于PCA的在线异常检测方法,并根据异常程度动态调整监测周期以节省监测开销.首先通过非侵入方式收集每个容器的监测数据构成数据矩阵,然后利用主成分分析的方法计算矩阵的主方向,最后计算当前与上次主方向的余弦相似度,将其作为当前系统状态的异常程度.对于异常程度超过设定的用户容忍度的容器,发送告警信息,同时根据异常程度增大或者减小监测周期.实验结果表明,对于在分布式存储系统中注入的典型错误,本方法的监测准确性达到80%以上,告警延迟控制在5秒以内,监测开销低于固定监测周期的方法.

    Abstract:

    In container-based virtualization platforms, detecting anomalies with fixed thresholds is not practical, because many kinds of applications completely shared physical resources. Furthermore, monitoring systems need to consider the tradeoff between the timeliness and overhead by adjusting the monitoring period. To address these issues, this paper proposes an online anomaly detection method based on Principle Component Analysis (PCA), and then adjusts the monitoring period according to the anomaly significance. First, it non-intrusively collects the monitoring data of containers to get a matrix for each container. Then, it uses PCA to present the main direction of each matrix, and calculates the abnomal significance by calculating the cosine similarity between the current direction and the last one. If the significance is out of the defined tolerability threshold, the monitoring system sends an alert message to administrators, and automatically adjusts the monitoring period according to the significance. The experimental results demonstrate that our method can detect typical faults injected in HDFS with the accuracy of 80%, the delay of alerts iswithin 5 seconds, and the monitoring overhead ismuch lower than that with a fixed monitoring period.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

顾泽宇,王焘,宋云奎,杨红涛,张文博.容器虚拟化支撑平台监测系统.计算机系统应用,2016,25(10):102-107

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  • 收稿日期:2016-01-27
  • 最后修改日期:2016-03-14
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  • 在线发布日期: 2016-10-22
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