【摘 要】
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负载模式的动态变化会影响系统度量,使得异常难以准确检测.针对此问题,提出一种基于负载模式识别、在线检测Web应用异常的方法.该方法基于在线增量式聚类算法,运行时识别动态
【机 构】
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中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心,计算机科学国家重点实验室（中国科学院软件研究所）,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61173004);国家重点基础研究发展计划(973)(2009CB320704);“核高基”国家科技重大专项(2011ZX03002-002-01)
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负载模式的动态变化会影响系统度量,使得异常难以准确检测.针对此问题,提出一种基于负载模式识别、在线检测Web应用异常的方法.该方法基于在线增量式聚类算法,运行时识别动态变化的负载模式,根据特定负载模式对应的度量空间,利用局部异常因数检测异常状态,并量化异常程度,并通过学生t测试方法计算度量异常值,以定位异常原因.实验结果表明,所提方法能够准确识别负载模式变化,有效检测出Web应用典型错误所引起的异常状态,并定位异常原因.
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