【摘 要】
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随着云数据库市场的不断增长,云服务提供商面临着复杂应用对系统稳定性带来的严峻挑战。异常检测方法通过发现系统运行过程中的异常行为以提高系统的稳定性。近年来有关数据库系统异常检测的研究主要通过发现系统关键指标时间序列的显著变化来检测系统异常,该方法存在以下三个方面的问题:一是检测效率低,异常问题被发现时往往已经产生了严重后果;二是没有考虑云数据库系统本身的结构特点,导致检测准确率较低;三是需要耗费人工
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随着云数据库市场的不断增长,云服务提供商面临着复杂应用对系统稳定性带来的严峻挑战。异常检测方法通过发现系统运行过程中的异常行为以提高系统的稳定性。近年来有关数据库系统异常检测的研究主要通过发现系统关键指标时间序列的显著变化来检测系统异常,该方法存在以下三个方面的问题:一是检测效率低,异常问题被发现时往往已经产生了严重后果;二是没有考虑云数据库系统本身的结构特点,导致检测准确率较低;三是需要耗费人工成本调优阈值来适应负载的动态变化以提升模型准确率。针对云数据库常用的服务结构——多个数据库组成一个单元提供服务,提出一种基于单元关键性能指标（Key Performance Indicator,KPI）时序相关性度量的在线异常检测框架DBCatcher。针对异常检测效率低的问题,采用一种低计算复杂度的单元KPI时序相关性度量方法对多KPI时序进行相关性计算,根据相关性分数来确定单元内的异常数据库和异常KPI,显著提高了检测效率。针对异常检测准确率低的问题,引入一个基于弹性时间窗口的异常判断技术来捕捉数据库性能指标的波动状态,减少指标波动引起的误判,提高了检测的准确率。针对小样本情况下诊断准确率低的问题,采用基于相关性分数的编码技术提高了准确率。针对异常检测人工介入多的问题,采用遗传算法对KPI相关性阈值进行自适应更新,减少了人工调优成本。采用某知名云服务提供商的在线数据集和两种开源测试基准工具生成的数据集对本文方法进行了验证,结果表明:与最先进的方法相比,DBCatcher在三种数据集上检测表现上分别提高了8.3%、8.8%和9.2%,在三种数据集上的检测效率也分别提高了3倍、2.5倍和2.5倍。
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