基于监控数据的MySQL异常检测算法.pdfVIP

第 41卷 第 11期 计 算 机 工 程 2015年 11月 Vo1．41 N0．11 ComputerEngineering November2015 · 先进计算与数据处理 · 文章编号：1000-3428(2015)11．0041．06 文献标识码：A 中图分类号：TP393 基于监控数据的MySQL异常检测算法 凌 骏 ，尹博学 ，李 晟 ，王 鑫 (1．天津大学计算机科学与技术学院，天津 300072；2．百度 (中国)有限公司 ，北京 100085) 摘 要 ：随着互联 网数据规模 的增长 ，服务器集群 的规模快速扩大 ，对大规模的集群进行监控和分析成为互联 网行 业运维的难点。为此，根据监控统计数据剧烈波动的特点，提出一种 MySQL异常检测分析算法，采用基于模式的 异常检测方法，无须设置阈值，分段取模式特征值 ，计算异常点、异常区间和异常程度 。实验结果表 明，该算法对于 抖动剧烈监控数据 的时序序列可以较好地提取数据特征 ，与基于均值方差 的异常检测算法相 比，具有更高的精准 度 ，对监测数据的适用性较强 。 关键词 ：异常检测 ；监控数据 ；统计 ；模式 ；时间序列 中文引用格式：凌 骏，尹博学，李 晟，等．基于监控数据的MySQL异常检测算法[J]．计算机工程，2015，41(11)：4146． 英文引用格式 ：LingJun，YinBoxue，LiSheng，eta1．MySQLOutlierDetectionAlgorithmBasedonMonitoringData[J] ComputerEngineering，2015，41(11)：41-46． MySQLOutlierDetectionAlgorithm BasedonMonitoringData LING Jun ，YIN Boxue ，LISheng ，W ANG Xin (1．SchoolofComputerScienceandTechnology，TianjinUniversity，Tianjin300072，China； 2．Baidu(China)Co．，Ltd．，Beijing100085，China) 【Abstract】WiththeexplosivegrowthofthedataontheInternet，thescaleoftheserverclusterisrapidlyexpanding． How to carry outlarge—scale clustermonitoring and analysis becomes a difficultproblem in the Internet industry． Therefore，thispaperpresentsanew methodfordetectionandanalysisofthemonitoringdataaccordingtothemonitoring jitteringdata．Itadoptspattern—basedoutlierdetectionmethodwithoutsettingathreshold，takestheeigenvalues，calculaties theoutliers，andobtainstheabnormalrangeand degrees．Experimentalresultsshow thatthealgorithm can extractdata featuresfortimesequenceofjitteringdata，andhasahigherprecisionandbetterapplicabilitythantheoutlierdetection algorithm basedonmean—variance． 【Keywords】outlierdetection；monitoringdata；statistics；pattern；timesequence DOI：10．3969／j．issn．1000—3428．2015．11．008