[发明专利]使用机器学习进行数据中心管理

说明书

一种用于数据中心管理的方法包括在包括多个组件的数据中心中，监控组件的多个性能测量。复合度量集合被自动定义，每个复合度量包括来自性能测量的两个或更多个性能测量的相应加权组合。为复合度量建立基线值。检测到一个或多个复合度量与相应基线值的异常偏差。

技术领域

本发明总体上涉及网络通信，尤其涉及数据中心中数据流量的监控和管理。

背景技术

在专利文献中以前已经提出了用于监控和管理网络通信的系统。例如，美国专利10,721,243描述了一种用于识别和减轻恶意网络威胁的系统和/或方法。相关的网络数据从跨网络的各种来源检索并分析以识别恶意网络威胁。当发现威胁时，系统执行缓解动作以消除恶意网络威胁。在实施方式中，处理器检索与IP地址或域中的至少一个相关联的网络数据，其中网络数据包括指示由网络的多个元件收发的数据量的信息。处理器通过执行以下步骤分析网络数据并识别恶意网络威胁：将网络数据规范化为标准格式，用识别网络数据的至少一个标签来补充网络数据，确定网络数据是否指示一系列相同大小的分组已从一个公共位置传输到网络的多个元素，确定分组发出的端口类型，将网络数据存储在数据库中，根据与网络数据相关联的威胁对网络数据进行加权，其中网络数据与分组相关，并且其中基于分组发出的端口的类型对所述网络数据进行加权，并且为加权数据生成风险评分。基于加权数据的风险评分，处理器执行缓解动作以消除恶意网络威胁，其中缓解动作包括以下中的至少一项：空路由恶意网络威胁、发布识别实施恶意网络威胁的不良行为者的列表，或逻辑上将IP地址或域与网络分开。

作为另一个例子，中国专利CN 108353034B描述了一种中央基础设施监控系统，其包括资产配置器和多个数据中心基础设施监控系统。每个数据中心基础设施监控系统与多个地理分布式数据中心的相应数据中心相关联，多个分布式数据中心包括多个物理基础设施资产中的一个或多个物理基础设施资产，用于支持相应数据中心内的系统操作。资产配置器被配置为基于关于多个数据中心的多个基础设施资产的信息定义多个基础设施资产的标准属性模板，基于定义的模板生成逻辑上表示多个物理基础设施资产的基础设施资产数据，并通过基础设施资产数据关联基础设施资产层次结构内的物理基础设施资产，指示多个基础设施资产之间的连接和相互依赖性。

美国专利10,771,500描述了用于检测分布式拒绝服务(DDoS)攻击的系统和方法。示例性方法包括从第一用户接收对在服务器上执行的服务的一个或多个请求，以及生成与第一用户相关联的第一向量，该第一向量包括指示第一用户访问服务的多个特征；计算第一向量和参考向量之间的比较，其中参考向量包括访问服务的多个用户的特征的平均分布，并基于第一向量和参考向量之间的比较确定服务受到拒绝服务攻击。系统模块可以实现为实际的设备、系统、组件、使用硬件实现的一组组件，例如微处理器系统和软件指令集合。

发明内容

下文描述的本发明的实施方式提供了一种用于数据中心管理的方法，该方法包括在包括多个组件的数据中心中，监控所述组件的多个性能测量。自动定义复合度量集合，每个复合度量包括所述性能测量中的两个或更多个性能测量的相应加权组合。为所述复合度量建立基线值。检测一个或多个所述复合度量与所述相应基线值的异常偏差。

在一些实施方式中，检测所述异常偏差包括组合多个相应复合度量的多个偏差以产生组合偏差，以及检测所述组合偏差中的所述异常。

在一些实施方式中，自动定义所述复合度量集合包括运行机器学习(ML)过程，所述过程自动执行以下中的一项或多项：(i)选择要组合的性能测量组，以形成所述复合度量，以及(ii)为所述复合度量中的所述性能测量分配权重。

在一个实施方式中，检测所述异常偏差包括运行重复的自动过程，所述过程：(i)监控所述性能测量，(ii)响应于所监控的性能测量更新所述复合度量的定义，以及(iii)将所更新的复合度量与所述相应的基线值进行比较。

在另一实施方式中，该方法还包括在所述重复的自动过程的至少一些重复期间更新所述基线方程。