基于负载模式识别的Web应用在线异常检测方法
作者:张文博;钟华;魏峻;王焘
作者单位:中国科学院 软件研究所 软件工程技术研究开发中心,北京 100190;中国科学院 软件研究所 软件工程技术研究开发中心,北京 100190;计算机科学国家重点实验室(中国科学院 软件研究所),北京 100190;中国科学院 软件研究所 软件工程技术研究开发中心,北京 100190;计算机科学国家重点实验室(中国科学院 软件研究所),北京 100190;中国科学院 研究生院,北京 100049
加工时间:2014-05-15
信息来源:《软件学报》
关键词:Web应用;异常检测;动态负载;增量式聚类;局部异常因数
摘 要:负载模式的动态变化会影响系统度量,使得异常难以准确检测.针对此问题,提出一种基于负载模式识别、在线检测Web应用异常的方法.该方法基于在线增量式聚类算法,运行时识别动态变化的负载模式,根据特定负载模式对应的度量空间,利用局部异常因数检测异常状态,并量化异常程度,并通过学生t测试方法计算度量异常值,以定位异常原因.实验结果表明,所提方法能够准确识别负载模式变化,有效检测出Web应用典型错误所引起的异常状态,并定位异常原因.