[發(fā)明專利]自動(dòng)異常檢測(cè)和解決系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201680030877.2
• 申請(qǐng)日: 2016-05-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107690623B
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-06-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: R·阿哈德
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 甲骨文國(guó)際公司
• 主分類號(hào): G06F11/07
• 分類號(hào): G06F11/07
• 代理公司: 中國(guó)國(guó)際貿(mào)易促進(jìn)委員會(huì)專利商標(biāo)事務(wù)所 11038
• 代理人: 邊海梅

公開(kāi)了一種用于自動(dòng)檢測(cè)和解決計(jì)算環(huán)境中的異常的異常檢測(cè)和解決系統(tǒng)(ADRS)。ADRS可以使用定義不同類型的異常(例如，已定義的異常和未定義的異常)的異常分類系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。已定義的異常可以基于要被監(jiān)視的任何度量的界限(固定的或季節(jié)性的)。異常檢測(cè)和解決部件(ADRC)可以在定義計(jì)算系統(tǒng)中的服務(wù)的每個(gè)部件中實(shí)現(xiàn)。ADRC可能被配置成檢測(cè)異常并嘗試在本地解決異常。如果不能在部件中解決針對(duì)異常的異常事件，那么ADRC可以將異常事件傳送到父部件的ADRC(如果存在的話)。部件中的每個(gè)ADRC可以被配置成在本地處置具體類型的異常，以減少用于解決異常的通信時(shí)間和資源使用。

對(duì)相關(guān)申請(qǐng)的交叉引用

本申請(qǐng)要求于2016年5月26日提交的標(biāo)題為“AUTOMATIC ANOMALY DETECTION ANDRESOLUTION SYSTEM”的美國(guó)非臨時(shí)專利申請(qǐng)No.15/165,298的權(quán)益和優(yōu)先權(quán)，該申請(qǐng)要求以下申請(qǐng)的權(quán)益和優(yōu)先權(quán)：

1)于2015年5月28日提交的標(biāo)題為“Automatic Anomaly Detection andResolution”的美國(guó)臨時(shí)申請(qǐng)No.62/167,851；

2)于2015年7月31日提交的標(biāo)題為“Automatic Anomaly Detection andResolution”的美國(guó)臨時(shí)申請(qǐng)No.62/199,895；以及

3)于2015年10月23日提交的標(biāo)題為“Automatic Anomaly Detection andResolution”的美國(guó)臨時(shí)申請(qǐng)No.62/245,706。

上述專利申請(qǐng)中的每一個(gè)的全部?jī)?nèi)容通過(guò)引用并入本文，用于所有目的。

背景技術(shù)

云計(jì)算是用于啟用對(duì)可配置的計(jì)算資源(例如，網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)空間、應(yīng)用和服務(wù))的共享池的便利的按需網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)的模型。通過(guò)云計(jì)算諸如經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)提供或訪問(wèn)的服務(wù)可以被稱為云服務(wù)。有很多需要由云服務(wù)提供商執(zhí)行的處理，以使云服務(wù)對(duì)訂閱客戶可用。由于其復(fù)雜性，這種處理的大部分仍然是手動(dòng)完成的。例如，供應(yīng)用于提供這種云服務(wù)的資源會(huì)是非常勞動(dòng)密集的過(guò)程。

支持云計(jì)算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心的尺寸往往非常大，包括數(shù)千個(gè)計(jì)算和存儲(chǔ)服務(wù)器以及數(shù)百個(gè)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和其它設(shè)備。例如，最近的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，用于Oracle公司在全球提供的云計(jì)算系統(tǒng)的有80000個(gè)或更多個(gè)的虛擬機(jī)，其具有540PB(拍字節(jié))或更多的存儲(chǔ)空間。至少有19個(gè)層、4個(gè)數(shù)據(jù)中心、6200萬(wàn)或更多的活躍用戶，每天產(chǎn)生300億或更多的事務(wù)。即使使用諸如MCollective或Chef之類的命令工具和諸如Graphite之類的監(jiān)視工具，對(duì)云數(shù)據(jù)中心的手動(dòng)管理也會(huì)增加云服務(wù)的成本并會(huì)降低服務(wù)的質(zhì)量。這些工具不能以及時(shí)的方式對(duì)系統(tǒng)行為中的潛在異常(諸如影響服務(wù)水平協(xié)議(SLA)和安全漏洞的潛在異常)作出反應(yīng)并校正這些潛在異常。

一些云計(jì)算系統(tǒng)提供商已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了用于診斷和校正其云計(jì)算系統(tǒng)中檢測(cè)到的問(wèn)題的系統(tǒng)；然而，關(guān)于如何配置這些系統(tǒng)以檢測(cè)問(wèn)題的細(xì)節(jié)還沒(méi)有針對(duì)整個(gè)云計(jì)算系統(tǒng)定義。一些云計(jì)算系統(tǒng)提供商已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)評(píng)估日志文件，和/或開(kāi)發(fā)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)確立什么是正常的系統(tǒng)行為。可以將日志文件和/或數(shù)據(jù)與正常模式進(jìn)行比較，并將任何顯著的偏差報(bào)告為異常。多變量分析技術(shù)(例如，MSET)可以同時(shí)比較多個(gè)日志文件。經(jīng)由無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)僅僅從日志文件中推斷正常行為會(huì)容易出錯(cuò)。計(jì)算僅在日志文件上識(shí)別出的問(wèn)題而不考慮系統(tǒng)拓?fù)洹⑻幚砹鞒袒蛉罩娟P(guān)系會(huì)引入大量噪聲，因?yàn)槿罩疚募牟幌嚓P(guān)組合可能會(huì)被分析，這會(huì)不利地影響對(duì)問(wèn)題的診斷。由這種系統(tǒng)檢測(cè)和報(bào)告的可能的錯(cuò)誤是如此地廣泛，以至于它不適合程序化的校正動(dòng)作。人類可能需要參與解決問(wèn)題。