基于三次指数平滑和LSTM混合模型的Docker容器异常监测

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Docker凭借诸多优势成为云计算中的主流技术之一。因此,Docker容器的稳定可靠运行成为云计算领域的一个关键点,而当前主要采用人工设定阈值的容器监测技术在容器的数量庞大和容器内应用类型多样的情况下难以投入使用。另外,容器异常监测系统的实时性同样有很高的要求,容器的可靠性要求必须能够及时定位容器内的异常。根据当前Docker容器异常监测技术的难点,通过基于预测的异常检测算法来对Docker容器资源度量进行异常监测,实现了基于三次指数平滑和LSTM(Long Short Term Memory)混合模型的Docker容器异常监测系统。考虑到Docker容器异常监测的实时性,将三次指数平滑模型和LSTM模型设计成在线学习的预测模型,同时考虑到异常点对预测模型的影响,针对异常点对这两个模型的更新进行了优化,最后将这两个模型采用改进的MAPE(Mean Absolute Percentage Error)法进行模型组合从而实现高效精确的容器资源度量的预测。使用根据监测状态调整大小的动态滑动窗口来存储预测误差,并将预测误差建模为正态分布,根据3σ原则来确定监测数据是否出现了异常。实验表明,该系统能高效地对Docker容器资源度量数据进行预测和异常检测。对于Docker容器资源度量的预测,预测精度平均提升了13.77%,对于Docker容器的异常检测,F-Score平均提升了31.16%,同时异常检测开销在5.6ms左右,满足了Docker容器异常监测的实时性需求。
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