基于SDN的云数据中心分布式应用异常检测与瓶颈识别方法

"基于SDN的云数据中心分布式应用异常检测与瓶颈识别" 本文主要介绍了一种基于软件定义网络（SDN）的云数据中心分布式应用异常检测与瓶颈识别方法。该方法利用支持向量机算法检测云数据中心分布式应用的性能异常，识别云数据中心分布式应用的瓶颈。 在云计算时代，数据中心部署各种技术，以有效地管理其资源。软件定义网络（SDN）是一种高度灵活的网络架构，使用集中式控制器来自动化网络配置以克服传统网络限制。SDN方法可以有效地管理云数据中心的资源，提高云计算应用的性能和可靠性。 本文提出了一种基于SDN的云数据中心分布式应用性能异常监测算法，该算法利用支持向量机算法检测云数据中心分布式应用的性能异常，识别云数据中心分布式应用的瓶颈。该算法从网络设备收集数据，并计算用于训练SVM算法的分布式应用组件的性能度量，并构建分布式应用的正常行为的基线模型。 SVM模型使用单类支持向量机（OCSVM）和多类支持向量机（MCSVM）算法检测性能异常行为并识别瓶颈的根本原因。所提出的方法不需要任何知识的运行应用程序或依赖于静态阈值的性能测量。 仿真结果表明，该方法能有效地检测和定位故障，且精度高、开销小。与统计方法、朴素贝叶斯分类器和决策树机器学习方法相比，该方法具有明显的优势。 本文提出了一种基于SDN的云数据中心分布式应用异常检测与瓶颈识别方法，该方法可以有效地检测和识别云数据中心分布式应用的性能异常和瓶颈，提高云计算应用的性能和可靠性。 知识点： 1. 软件定义网络（SDN）是一种高度灵活的网络架构，使用集中式控制器来自动化网络配置以克服传统网络限制。 2. SDN方法可以有效地管理云数据中心的资源，提高云计算应用的性能和可靠性。 3. 支持向量机算法可以用于检测云数据中心分布式应用的性能异常，识别云数据中心分布式应用的瓶颈。 4. 基于SDN的云数据中心分布式应用性能异常监测算法可以有效地检测和识别云数据中心分布式应用的性能异常和瓶颈。 5. 该方法可以提高云计算应用的性能和可靠性，降低云数据中心的故障率和维护成本。 相关技术： 1. 软件定义网络（SDN） 2. 支持向量机算法（SVM） 3. 云计算（CC） 4. 数据中心（DC） 5. 分布式应用 应用场景： 1. 云计算平台 2. 数据中心网络 3. 分布式应用系统 4. 软件定义网络架构 优点： 1. 高精度的异常检测和瓶颈识别 2. 低开销的检测和识别 3. 无需任何知识的运行应用程序或依赖于静态阈值的性能测量 4. 可以提高云计算应用的性能和可靠性 5. 可以降低云数据中心的故障率和维护成本