[發(fā)明專利]一種容器云存儲系統(tǒng)的灰色故障檢測方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110101191.0 | 申請日: | 2021-01-26 |
| 公開(公告)號: | CN112764994B | 公開(公告)日: | 2022-08-30 |
| 發(fā)明(設計)人: | 陳寧江;梁碧枘;覃潤冰 | 申請(專利權)人: | 廣西大學 |
| 主分類號: | G06F11/30 | 分類號: | G06F11/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 深圳市六加知識產(chǎn)權代理有限公司 44372 | 代理人: | 向彬 |
| 地址: | 530000 廣西壯族*** | 國省代碼: | 廣西;45 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 容器 存儲系統(tǒng) 灰色 故障 檢測 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種容器云存儲系統(tǒng)的灰色故障檢測方法。所述方法包括:定義應用性能干擾情境,如內存資源、位置、負載均衡等之間的關聯(lián)關系,在關聯(lián)關系條件約束下,通過計算關聯(lián)關系的性能干擾度確定干擾情境和灰色故障之間關聯(lián)程度,為故障檢測建立關聯(lián)關系度量;之后利用所有關聯(lián)度度量關系式組成關聯(lián)模型。利用收集的應用性能數(shù)據(jù),進行模型自動建模和更新。通過長短期記憶網(wǎng)絡(Long Short Term Memory,LSTM)和雙向長短期記憶網(wǎng)絡(Bidriectional Long Short?Term Memory,BLSTM)結合的方法來對模型進行深度學習訓練,提高自學性和精準性。本發(fā)明考慮多應用共享資源因素以及部署環(huán)境改變與灰色故障的關聯(lián)性,分析應用性能干擾與灰色故障的關系,以提高灰色故障檢測的準確性。
技術領域
本發(fā)明屬于計算機技術領域,更具體地,涉及一種容器云存儲系統(tǒng)的灰色故障檢測方法。
背景技術
容器云存儲系統(tǒng)由于其固有的復雜性和大規(guī)模性,使得各種故障情境經(jīng)常發(fā)生,引起應用服務失效。容器云存儲出現(xiàn)的故障情境與其應用運行情境有一定關系。應用情境中的主要可用性故障和性能異常往往是由細微的潛在故障引起的,稱之為灰色故障。灰色故障是系統(tǒng)的故障檢測器難以發(fā)覺,或忽視過去以至沒有異常或者錯誤通知的,但會在應用運行過程中出現(xiàn)的故障問題。灰色故障通常會帶來嚴重的性能下降、隨機數(shù)據(jù)包丟失、片狀I/O、內存抖動等異常情況。灰色故障與應用程序運行故障有一定的邏輯關系。在灰色故障檢測和預測方面,現(xiàn)有的研究工作主要集中在研究使用侵入式技術來進行故障定位等方面,不多關注由于資源隔離,帶來的應用間性能干擾產(chǎn)生的關聯(lián)性灰色故障問題,以及部署環(huán)境改變帶來的灰色故障傳播問題。
在容器云存儲中運行的應用程序通常作為云服務提供商的黑盒子出現(xiàn),這使得獲取有關應用程序的詳細運行場景并應用理想的API侵入式診斷技術是不可行的。容器云存儲管理系統(tǒng)希望自動預防任何性能異常的發(fā)生,以最小化損失。像Docker Swarm、Kubernetes等現(xiàn)有容器調度系統(tǒng)的反應性異常管理不足以滿足這些要求。
現(xiàn)有的針對灰色故障的檢測方法多是在原有的云存儲環(huán)境下的故障檢測方法基礎上進行,對灰色故障導致的系統(tǒng)和應用程序之間的差異具有較差的可觀察性。灰色故障檢測方法有代表性的有通過API注入的方法。但是,這種類型的方法在容器云存儲中有一定的不適應性,因為容器之間是相互隔離的,容器監(jiān)控信息的指令依賴于低層的操作系統(tǒng)指令。因此侵入式的方法無法通過名稱明確標識特定容器(或包含它的容器的節(jié)點),也不能明確標識容器正在運行的應用,因為這些容器在應用程序上下文的的生命周期中可能會發(fā)生動態(tài)變化。
發(fā)明內容
針對現(xiàn)有技術的以上缺陷或改進需求,本發(fā)明提供了容器云存儲系統(tǒng)的灰色故障檢測方法方法,其目的在于達到通過應用干擾情境與灰色故障之間的關聯(lián),并基于這種關聯(lián)實現(xiàn)精準檢出灰色故障。
為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供了一種容器云存儲系統(tǒng)的灰色故障檢測方法,包括如下步驟:
(1)通過定義應用性能干擾情境來確定性能干擾度:根據(jù)云存儲的軟硬件故障以及灰色故障與應用之間的性能干擾的關聯(lián)性,定義基于內存資源、位置、負載均衡的關聯(lián)關系以及其判斷和約束條件;在約束條件下通過計算關聯(lián)關系的性能干擾度來定量地確定應用干擾情境和灰色故障之間的關聯(lián)程度,為后續(xù)灰色故障檢測建立關聯(lián)關系度量庫;
(2)用應用性能干擾度求性能干擾情境與灰色故障的關聯(lián)關系度:應用之間的關聯(lián)關系滿足某一種約束關系,通過獲取灰色故障情境與應用間的性能干擾情境,求得應用干擾情境與灰色故障之間的關聯(lián)關系度。
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