[发明专利]一种多节点应用的异常检测方法及相关装置

权利要求书

1.一种多节点应用的异常检测方法，其特征在于，包括：

采集多节点应用运行时产生的数据；

根据采集到的数据，构建应用交互拓扑图，所述应用交互拓扑图包括节点特征向量和边特征向量；

判断所述应用交互拓扑图与预置的应用交互拓扑图是否同构；

若所述应用交互拓扑图与预置的应用交互拓扑图同构，则对所述节点特征向量和/或所述边特征向量判断所述多节点应用运行时是否存在异常；若所述应用交互拓扑图与预置的应用交互拓扑图不同构，则确定出所述多节点应用运行时存在异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集多节点应用运行时产生的数据包括：

采集多节点应用运行时在网络层、操作系统层和体系结构层上产生的数据，其中，网络层上采集到的数据包括数据包类型和流量大小，操作系统层上采集到的数据包括中央处理器CPU利用率和磁盘输入输出IO数据，体系结构层上采集到的数据包括缓存失效cache miss数据和混合指令集instruction mix数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据采集到的数据，构建应用交互拓扑图包括：

根据操作系统层和体系结构层上采集到的数据，构建应用交互拓扑图中的节点特征向量，根据网络层上采集到的数据，构建应用交互拓扑图中的边特征向量，其中，所述节点特征向量包括节点网协IP地址，CPU利用率，磁盘IO数据，cache miss数据和instruction mix数据，所述边特征向量包括数据包类型和流量大小。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述判断所述应用交互拓扑图与预置的应用交互拓扑图是否同构之后，包括：

若所述应用交互拓扑图与预置的应用交互拓扑图同构，则确定出所述多节点应用运行时不存在异常。

5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，

所述对所述节点特征向量和/或所述边特征向量进行判断包括：

对所述节点特征向量和边特征向量进行判断时，若所述节点特征向量和边特征向量满足预置条件，则确定出所述多节点应用运行时不存在异常，若所述节点特征向量或边特征向量不满足预置条件，则确定出所述多节点应用运行时存在异常；

对所述节点特征向量进行判断时，若所述节点特征向量满足预置条件，则确定出所述多节点应用运行时不存在异常，若所述节点特征向量不满足预置条件，则确定出所述多节点应用运行时存在异常；

对所述边特征向量进行判断时，若所述边特征向量满足预置条件，则确定出所述多节点应用运行时不存在异常，若所述边特征向量不满足预置条件，则确定出所述多节点应用运行时存在异常。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述节点特征向量包括CPU利用率，磁盘IO数据，cache miss数据和instruction mix数据；

对所述节点特征向量进行判断包括：

对于每一个节点特征向量，构造所述节点特征向量在N个应用实例下的N*N差异性矩阵，X_ij为i行对应的应用实例下该节点特征向量属性值大于j列对应的应用实例下该节点特征向量属性值的次数，其中，X_ij为所述N*N差异性矩阵中的元素，N为大于1的正整数，i，j为大于等于1且小于等于N的正整数；

根据所述N*N差异性矩阵中的元素，获取所述N个应用实例之间所述节点特征向量属性值的大小关系；

将获取的节点特征向量属性值的大小关系与第一预置关系式比较，若所述大小关系与第一预置关系式相符，则确定出所述节点特征向量满足预置条件，若所述大小关系与第一预置关系式不相符，则确定出所述节点特征向量不满足预置条件。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述构造所述节点特征向量在N个应用实例下的N*N差异性矩阵之前，包括：

读取N个应用实例下的节点特征向量属性值；

若读取的节点特征向量属性值在第一预置阈值范围内，则触发构造所述节点特征向量在N个应用实例下的N*N差异性矩阵；

若读取的节点特征向量属性值不在第一预置阈值范围内，则确定出所述多节点应用运行时存在异常。