文献类型：期刊文章

作　　者：凌骏[1,2] 尹博学[2] 李晟[2] 王鑫[1]

机构地区：[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

出　　处：《计算机工程》

基　　金：第三届"百度主题研究"基金资助项目

年　　份：2015

卷　　号：41

期　　号：11

起止页码：41-46

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

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My SQL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

分 类 号：TP393]