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公开(公告)号：CN113157520B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110300576.X
申请日：2021-03-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F11/30 , G06F16/903 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于变分自动编码器的分布式系统异常检测方法。本发明首先通过日志解析和特征提取，获得日志文件中的正常日志执行顺序矩阵和正常日志执行数量矩阵。然后，将正常日志执行顺序矩阵和正常日志执行数量矩阵通过线性归一化法和VAE的训练，获取正常日志执行顺序区间集合和正常日志执行次数区间集合。最后，使用正常日志执行顺序区间集合和正常日志执行次数区间集合对待检测的日志文件进行异常检测。本发明在两个具有不同类型系统的大型数据集HDFS和OpenStack上执行实验，验证方法的可行性和普适性，实验结果表明此方法可用于日志异常检测，并且在不同类型的数据集上能提升异常检测准确率和效率。
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公开(公告)号：CN113342597A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110597641.X
申请日：2021-05-31
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯混合隐马尔可夫模型的系统故障预测方法，该方法包括以下步骤：预处理原始日志文件，并进行标记；提取日志文件特征，构造特征向量；用滑动窗口为每种待预测故障构造对应的数据集；为每种待预测的故障分别训练高斯混合隐马尔可夫故障预测模型；通过训练好的高斯混合隐马尔可夫模型预测预测实时日志是否会发生故障以及会发生的故障类型。通过本发明的技术方案，解决了原始日志文件的交错问题和冗余问题，使得提取的特征更少而精；采用高斯混合隐马尔可夫模型对系统发生故障前的系统状态和日志进行建模，从而快速精准地预测系统故障，提高了系统的可用性。
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公开(公告)号：CN109902731B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910129256.5
申请日：2019-02-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的性能故障的检测方法，主要包括日志数据的预处理和预测模型的构建与训练，其中，日志数据的预处理包括对系统产生的性能日志数据进行向量化处理；对进行向量化处理后的日志数据加标签，获得训练数据集；预测模型的构建与训练具体包括：通过高斯核和线性核直积混合的方式选取核函数，基于双线性模式搜索法选择核函数的参数和惩罚因子；根据所述核函数、核函数的参数以及惩罚因子，构建基于支持向量机的预测模型，并利用所述训练数据集对所述预测模型进行训练；最后，采用训练后的预测模型对待测日志数据进行检测。本发明实现了提高预测的效率以及预测准确性的技术效果。
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公开(公告)号：CN108399199A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810091898.6
申请日：2018-01-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Spark的应用软件运行日志的收集与服务处理系统及方法，为各个层次上的不同资源提供日志服务，包括日志数据资源层的日志收集服务，日志数据服务层的日志数据存储服务，日志数据应用层的用户获取日志数据服务。它通过日志数据资源层的日志收集服务收集到原始数据后，推送到日志数据服务层进行日志数据预处理，再通过日志数据存储服务存储数据，最后在日志数据应用层向用户提供日志数据服务。本发明可以实现利用分布式收集策略对日志数据收集，定义了一种多层次数据存储结构对日志数据进行存储，并向用户提供日志数据查询服务，使用户获得有用的应用软件运行日志数据，通过获得的日志提高故障诊断的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107679221A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710980706.2
申请日：2017-10-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种面向减灾任务的时空数据获取与服务组合方案生成方法，针对面向任务描述的时空数据获取方法，首先设计减灾任务描述模版，输入减灾任务描述语句，并对其预处理；然后提取用户描述语句中的实体，结合知识库中的规则推理输入数据的属性要求；最后构建标准查询语句中的筛选条件；针对面向减灾任务的服务组合方案生成方法，首先在服务元数据中增加数据关联的描述，并引入服务的功能本体；然后，基于服务间的数据关联，使用依赖图构建算法获得服务依赖图；最后，使用有效路径搜索算法验证并筛选依赖图中每条组合路径的功能，并作为服务组合方案推荐给用户；本发明解决了用户通过任务描述获取数据和构建减灾任务组合方案的困难。
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公开(公告)号：CN105159736A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510692134.9
申请日：2015-10-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F9/445
Abstract: 本发明公开了一种支持性能分析的SaaS软件部署方案的构建方法，定义了部署环境、部署对象、部署计划和部署约束；部署环境描述物理环境所能提供的硬件节点及资源供给情况，包括虚拟机和虚拟机之间的通信能力；部署对象描述了需要部署的SaaS软件、软件的资源需求和软件中服务调用信息，包括基本服务和组合服务；部署计划描述了SaaS软件中的服务在硬件节点上的部署情况与配置参数，包括多个部署单元，每个部署单元由一个虚拟机实例和多个基本服务实例组成；部署约束描述了由于业务技术、可靠性、安全性、高效性等方面的需要，部署计划必须遵循的各种限制条件；本发明适用于动态变化的部署环境，为SaaS软件的性能分析提供必要的信息。
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公开(公告)号：CN105022870A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510389946.6
申请日：2015-07-06
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CPN的面向服务软件性能建模与仿真分析方法，面向服务软件性能模型包括软件模型和负载模型；软件模型包括服务模型和交互模型；负载模型包括工作负载模型和外部负载模型；每个服务模型都具有一个服务内部结构模型；工作负载模型包括工作负载开始模型、工作负载结束模型；外部负载模型包括外部负载开始模型、外部负载结束模型。仿真分析方法首先对面向服务软件负载模型中的参数进行配置，设置仿真执行的步数或时间；创建监视器，对面向服务软件以及其中单个服务的性能进行仿真。本发明实用性强、建模软件性能的效率高、仿真分析准确，适用于各种面向服务软件的性能建模与仿真分析。
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公开(公告)号：CN103279421B
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201310237839.2
申请日：2013-06-14
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于数据起源技术的程序异常传播模型构造方法，本发明的异常传播模型的构造分为三个阶段：第一个阶段针对程序的每个方法构造方法的异常控制流图，第二个阶段基于生成的控制流图，进行数据流分析，生成异常的派生图和异常处理动作序列。第三个阶段将根据程序的每个方法之间的调用关系，将各个方法的异常传播图进行合并，生成整个程序的异常传播模型。本发明中的异常传播模型具有丰富的表达能力，能够完整表达和展现软件异常传播演变的过程，可以更有效辅助开发人员理解程序中的异常处理过程，分析异常处理机制中存在的问题，支持异常处理过程测试用例的组织，从而设计出合理有效的异常处理方案，使软件具有更高的健壮性。
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公开(公告)号：CN101504657B
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN200910061211.5
申请日：2009-03-20
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种面向语义Web服务的资源搜索方法，该方法包括以下步骤：(1)运用语义操作符表达用户对搜索条件的语义信息；(2)将语义操作符映射成对应的搜索操作序列；(3)根据生成的搜索操作序列执行搜索动作，得到搜索结果。所用语义操作符用于构造语义Web服务搜索引擎中使用的搜索条件表达式，搜索操作序列是语义Web服务搜索引擎处理语义操作符后产生的具体搜索动作序列。本发明提供的五种语义操作符，可以用于构造搜索条件表达式，有助于用户准确地表达搜索条件中包含的语义信息；四种搜索操作序列，将经过语义Web服务搜索引擎处理后的语义操作符转换成具体的搜索操作，得到满足用户需求的语义Web服务资源。
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