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基于隐马尔可夫模型的虚拟机性能异常预测
被引量：
3
1
作者
鲁明
宋馥莉
《河南农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期563-567,共5页
基于隐马尔可夫模型(Hidden markov model,简称HMM)的虚拟机性能,提出了一种虚拟机性能异常的预测方法。该方法的核心思想是基于业务系统的运行时资源消耗具有一定的规律性。通过该规律性采用隐马尔可夫模型刻画当前业务系统的正确状态...
基于隐马尔可夫模型(Hidden markov model,简称HMM)的虚拟机性能,提出了一种虚拟机性能异常的预测方法。该方法的核心思想是基于业务系统的运行时资源消耗具有一定的规律性。通过该规律性采用隐马尔可夫模型刻画当前业务系统的正确状态,并根据业务系统预测结果是否偏移正常状态来判定业务系统是否出现性能异常。基于TPC-W的试验结果显示,该方法具有快速发现和定位性能异常的能力,且其运行时开销较小。
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关键词
虚拟机
性能
异常
发现
机器学习
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职称材料
题名
基于隐马尔可夫模型的虚拟机性能异常预测
被引量：
3
1
作者
鲁明
宋馥莉
机构
河南广播电视大学
出处
《河南农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期563-567,共5页
基金
河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A520084)
河南省科技厅科技攻关课题(152102310325
152102310118)
文摘
基于隐马尔可夫模型(Hidden markov model,简称HMM)的虚拟机性能,提出了一种虚拟机性能异常的预测方法。该方法的核心思想是基于业务系统的运行时资源消耗具有一定的规律性。通过该规律性采用隐马尔可夫模型刻画当前业务系统的正确状态,并根据业务系统预测结果是否偏移正常状态来判定业务系统是否出现性能异常。基于TPC-W的试验结果显示,该方法具有快速发现和定位性能异常的能力,且其运行时开销较小。
关键词
虚拟机
性能
异常
发现
机器学习
Keywords
virtual machine
discovery of property abnormality
robotic learning
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于隐马尔可夫模型的虚拟机性能异常预测
鲁明
宋馥莉
《河南农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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