基于多维度分析的云网络共享资源异常根因定位方法

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摘要

本申请提出了一种基于多维度分析的云网络共享资源异常根因定位方法，涉及云网络流量异常根因定位技术领域，其中，该方法包括：根据异常信息从数据存储集群中分别获取共享资源流量数据和使用共享资源流量数据的所有虚拟主机的流量数据；分别对共享资源和虚拟主机的流量数据进行三个维度的计算，得到三个维度计算结果，其中，三个维度包括预测偏差维度、异常幅度、形状相似度；对三个维度计算结果进行整合，得到根因列表。采用上述方案的本申请提出基于多维度分析的通用云网络共享资源异常根因定位框架，通过对预测偏差、异常幅度、形状相似度三个维度的分析，提出了一种综合的排序算法，来实现快速、准确、通用的异常定位。

基本信息

专利标题：

基于多维度分析的云网络共享资源异常根因定位方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113746798A

申请号：

CN202110796338.2

公开（公告）日：

2021-12-03

申请日：

2021-07-14

授权号：

CN113746798B

授权日：

2022-05-06

发明人：

杨家海张世泽赵鋆峰王之梁何林吴建平

申请人：

清华大学

申请人地址：

北京市海淀区清华园

代理机构：

北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

张梦瑶

优先权：

CN202110796338.2

主分类号：

H04L29/06

IPC分类号：

H04L29/06 H04L12/24