[发明专利]基于离群因子的虚拟机集群的异常检测方法、设备及介质

权利要求书

1.一种基于离群因子的虚拟机集群的异常检测方法，其特征在于，包括：

建立用于检测虚拟机集群异常情况的检测模型；

基于所述检测模型计算待检测虚拟机集群中任一虚拟机的局部离群因子值；

判断所述任一虚拟机的局部离群因子值是否大于第一预设阈值，若是，则判定其为异常虚拟机，否则，判定其为正常虚拟机，并得到判定结果；以及，

基于所述任一虚拟机的判定结果继续判断所述待检测虚拟机集群中所有其它虚拟机是否为异常虚拟机，直至判断出所述待检测虚拟机集群中每个虚拟机是否为异常虚拟机；

所述建立用于检测虚拟机集群异常情况的检测模型，包括：

确定模型的初始邻域数和初始第一预设阈值；

基于所述初始邻域数和初始第一预设阈值建立初始检测模型；

获取历史虚拟机集群数据；

基于所述初始检测模型计算出所述历史虚拟机集群数据中存在的异常虚拟机比例；

判断计算得到的异常虚拟机比例与所述历史虚拟机集群数据中实际的异常虚拟机比例之间的差值是否小于第二预设阈值；

若小于第二预设阈值，则将所述初始邻域数确定为邻域数以及将所述初始第一预设阈值确定为第一预设阈值，并基于已确定的邻域数和第一预设阈值得到用于检测虚拟机集群异常情况的检测模型；

若不小于第二预设阈值，则调整所述初始邻域数和初始第一预设阈值，并得到调整后的初始检测模型，返回执行基于调整后的初始检测模型计算出所述历史虚拟机集群数据中存在的异常虚拟机比例的步骤，直到计算得到的异常虚拟机比例与所述实际的异常虚拟机比例之间的差值小于第二预设阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史虚拟机集群数据包括正常虚拟机数据和异常虚拟机数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始邻域数和初始第一预设阈值建立初始检测模型，根据以下公式得到：

式中，LOF_k(O)表示任一虚拟机的局部离群因子值，α表示初始第一预设阈值，K表示初始邻域数，0表示判定结果为异常虚拟机，1表示判定结果为正常虚拟机；N_k(O)表示任一虚拟机第K邻域内所有虚拟机集合，f_k(x)表示任一虚拟机第K邻域内第x个虚拟机的局部可达密度，表示任一虚拟机第K邻域内所有虚拟机的局部可达密度之和，f_k(O)表示任一虚拟机的局部可达密度；dist(O,x)表示任一虚拟机与第K邻域内的第x个虚拟机之间的欧式距离，表示任一虚拟机分别与第k邻域内的所有其它虚拟机之间的欧式距离之和。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

基于所述检测模型分别计算出所述任一虚拟机第K邻域内所有其它虚拟机各自的局部可达密度；

所述基于所述任一虚拟机的判定结果继续判断所述待检测虚拟机集群中其它虚拟机是否为异常虚拟机，包括：

若所述任一虚拟机的判定结果为正常虚拟机，则从所述待检测虚拟机集群中所有其它虚拟机中筛选出局部可达密度大于所述任一虚拟机的局部可达密度的虚拟机，并将其判定为正常虚拟机。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述任一虚拟机的判定结果继续判断所述待检测虚拟机集群中其它虚拟机是否为异常虚拟机，还包括：

若所述任一虚拟机的判定结果为异常虚拟机，则从所述待检测虚拟机集群中所有其它虚拟机中筛选出局部可达密度小于所述任一虚拟机的局部可达密度的虚拟机，并将其判定为异常虚拟机。

6.一种终端设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行根据权利要求1至5中任一项所述的基于离群因子的虚拟机集群的异常检测方法。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行根据权利要求1至5中任一项所述的基于离群因子的虚拟机集群的异常检测方法。