[发明专利]检测集群异常的方法及应用、管理集群的系统

摘要

本发明公开了检测集群异常的方法及应用、管理集群的系统。其中，检测集群异常的方法包括下述步骤。获取指示集群性能的一个待检测的性能数据点。确定与该性能数据点相似度最高的性能数据类。判断性能数据点与所确定的性能数据类的相似度是否超过相似度阈值。在超过阈值时，将性能数据点聚合到所确定的性能数据类中，并计算数据点总数占当前所有性能数据类的数据点总数的比例是否超过异常类阈值。在未超过异常类阈值时，对性能数据点与中心质点的每个维度性能指标的距离进行排序，并计算预定比例的最大距离之和与所有维度的距离和之比、是否大于距离分布阈值。在大于距离分布阈值时，确定该待检测的性能数据点为一个异常点。

主权项

1.一种检测集群异常的方法，包括：获取指示所述集群性能的一个待检测的性能数据点，该性能数据点包括归一化的多维性能指标；从已有的由之前所获取的性能数据点所聚合生成的性能数据类中，确定与该待检测的性能数据点相似度最高的性能数据类；判断该待检测的性能数据点与所确定的性能数据类的相似度是否超过该性能数据类当前的相似度阈值；在超过当前的相似度阈值时，将该待检测的性能数据点聚合到所确定的性能数据类中，并计算聚合后该性能数据类中数据点总数占当前所有性能数据类的数据点总数的比例是否超过异常类阈值；根据下述公式更新加入待检测的性能数据点之后的性能数据类的中心质点和相似度阈值：cr＝(pt+cr*np)/(np+1)其中，cr为中心质点，np为类中数据点总数，pt为所加入的性能数据点，sim为pt与性能数据类的相似度，th为异常类阈值，lr为用于调节th的学习率阈值；在未超过异常类阈值时，对该待检测的性能数据点与该性能数据类的中心质点的每个维度性能指标的距离进行排序，并计算预定比例的最大距离之和与所有维度的距离和之比是否大于距离分布阈值；以及在大于距离分布阈值时，确定该待检测的性能数据点为一个异常点。