[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

说明书

本公开提供一种基于离群因子的虚拟机集群的异常检测方法、终端设备及计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：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。本公开实施例通过检测模型计算虚拟机集群中某一虚拟机的局部离群因子，检测其异常情况，进而判断虚拟机集群中其他虚拟机的异常情况，有效提升了虚拟机异常检测效率。

技术领域

本公开涉及云计算领域，尤其涉及一种基于离群因子的虚拟机集群的异常检测方法、一种终端设备以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

随着云计算技术的兴起，虚拟机异常检测已成为各大云厂商重点研究的问题，基于离群因子进行异常情况判断是其中一大方向。相关技术中，通过计算虚拟机集群中所有虚拟机的局部离群因子，并将这些局部离群因子跟预设的阈值进行比较，以此判断各个虚拟机是否有异常，上述方式需要对每个虚拟机进行计算，其计算量巨大，且效率较低，将可能导致不能及时发现异常等情况。

发明内容

本公开提供了一种基于离群因子的虚拟机集群的异常检测方法、终端设备及计算机可读存储介质，以至少解决上述问题。

根据本公开实施例的一方面，提供一种基于离群因子的虚拟机集群的异常检测方法，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。

在一种实施方式中，所述建立用于检测虚拟机集群异常情况的检测模型，包括：

创建初始检测模型；

获取历史虚拟机集群数据；以及，

基于所述历史虚拟机集群数据对所述初始检测模型进行训练，得到用于检测虚拟机集群异常情况的检测模型。

在一种实施方式中，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。

在一种实施方式中，所述创建初始检测模型，包括：

确定模型的初始邻域数和初始第一预设阈值；以及，

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。

在一种实施方式中，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。