[發明專利]一種異常節點的檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 201611153279.2
• 申請日: 2016-12-14
• 公開（公告）號: CN108228442B
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發明（設計）人: 任睿;王磊;程杰超
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司;中國科學院計算技術研究所
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36
• 代理公司: 北京中博世達專利商標代理有限公司 11274
• 代理人: 申健

1.一種異常節點的檢測方法，其特征在于，包括：

獲取目標特征向量，所述目標特征向量包括目標節點實際執行目標應用程序的目標子程序時產生的性能參數，所述性能參數用于指示在執行所述目標子程序的運行階段內所述目標節點的資源消耗；

獲取與所述目標子程序和所述目標節點對應的目標性能模型，所述目標性能模型用于指示所述目標節點正常執行所述目標子程序時產生的性能參數區間；

若所述目標特征向量位于所述性能參數區間之外，則確定所述目標節點在執行所述目標子程序時出現異常；

其中，在獲取目標特征向量之前，還包括：

獲取N個參考特征向量組，每個參考特征向量組用于指示執行一類子程序時產生的性能參數，N＞1；

對于所述N個參考特征向量組中的每個參考特征向量組，執行以下步驟，以得到N個性能模型；

根據一個參考特征向量組建立一個性能模型，該性能模型用于指示正常執行一類子程序時產生的性能參數區間，所述目標性能模型為所述N個性能模型中的任一個。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述每個參考特征向量組與所述一類子程序和執行所述一類子程序的節點對應，

其中，獲取與所述目標子程序和所述目標節點對應的目標性能模型，包括：

從所述N個參考特征向量組中，確定與所述目標子程序和所述目標節點對應的目標參考特征向量組；

將與所述目標參考特征向量組對應的性能模型作為所述目標性能模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標性能模型為一個超球面模型；

其中，若所述目標特征向量位于所述性能參數區間之外，則確定所述目標節點在執行所述目標子程序時出現異常，包括：

若所述目標特征向量位于所述超球面模型外，則確定所述目標節點在執行所述目標子程序時出現異常。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標性能模型為一個參考點集合，所述參考點集合中的每個參考點與所述目標參考特征向量組之間的距離小于預設閾值；

其中，若所述目標特征向量位于所述性能參數區間之外，則確定所述目標節點在執行所述目標子程序時出現異常，包括：

若所述目標特征向量不屬于所述參考點集合，則確定所述目標節點在執行所述目標子程序時出現異常。

5.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，獲取N個參考特征向量組，包括：

獲取Z個參考特征向量，每個參考特征向量用于指示一個節點在執行一個子程序時產生的性能參數；

按照預置的分類算法將所述Z個參考特征向量劃分為N組，得到所述N個參考特征向量組，Z≥N。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，獲取Z個參考特征向量，包括：

對于M個節點中的每個節點，執行以下步驟，以得到所述Z個參考特征向量；

獲取該節點在預設時間段內的運行信息，所述運行信息包括該節點執行的所有子程序中每個子程序的標識，執行每個子程序的開始時間和終止時間，以及該節點在所述預設時間段內執行所有子程序產生的性能參數；

根據所述運行信息，統計該節點在預設時間段內執行的所有子程序中每個子程序產生的性能參數，執行所述每個子程序產生的性能參數組成一個參考特征向量。