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软件抗衰的若干关键技术研究

徐建  
【摘要】: 计算系统正在变得越来越复杂,未知的软件缺陷引发的软件衰退现象成为我们不得不接受的事实,因此有必要对软件抗衰关键技术进行研究,尽可能地降低计算系统性能衰退和意外失效所导致的损失。本文阐述了软件抗衰技术的研究背景和现状,对目前面临的一些问题进行了深入分析,并对软件抗衰的若干关键技术展开了研究,包括软件系统的性能参数识别和监控、性能衰退的检测算法、性能衰退的预测算法等,并在此基础上给出了一个抗衰解决方案,完成的主要工作和取得的研究成果如下: (1)从系统资源的角度,探讨了计算系统在运行时系统资源的表现行为对于系统性能的影响,识别了能够度量系统性能的参数集合。在此基础上,设计了一种性能监控工具,对数据采集、通信、存储等方面加以改进,以满足软件抗衰系统对于性能监控提出的低侵扰性、低延时性等需求。 (2)针对现有的检测算法检测率不够高,而误警率较高的问题,从免疫学的角度,吸收了免疫机理中免疫识别的灵感,提出了一种基于免疫遗传的性能异常检测算法。算法对传统的阴性选择算法进行了改进,提出新的部分匹配规则代替r连续匹配规则度量样本距离,更好的反映正常和异常的界线;并创新性地把阴性选择算子添加到遗传算法中充当过滤器,有效的抑制了误警率增加,降低了由于检测率不高和误警率较高导致的高抗衰成本。 (3)为了降低抗衰成本,提高系统的可用性,提出了一种组合小波分析和神经网络的算法来预测最优的抗衰时间。算法把原来的单层预测模型扩充为四阶段模型,提高了最优抗衰时间预测的准确性,避免了延误抗衰时机;同时考虑到系统实时负载对于抗衰决策有较大的影响,故采用了半马尔可夫过程建模负载,基于负载模型对系统资源耗费和抗衰时间进行预测,进一步提高了预测的准确性。 (4)为了给软件抗衰提供有效的解决方案,借鉴生物免疫所具备的层次性、分布性、应答性和记忆性等卓有成效的自然防卫机制,从计算的角度,模拟上述机制采用Agent技术实现了性能监控、衰退检测和量化、抗衰决策、抗衰实施等关键功能,并给出了抗衰原型系统,为抗衰解决方案的深入研究打下了基础。


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