面向云数据中心多语法日志通用异常检测机制

张圣林 李东闻 孙永谦 孟伟彬 张宇哲 张玉志 刘 莹 裴 丹

1(南开大学软件学院 天津 300350) 2(清华大学计算机科学与技术系 北京 100084) 3(清华大学网络科学与网络空间研究院 北京 100084) 4(北京信息科学与技术国家研究中心 北京 100084)

在信息技术快速发展的背景下，云数据中心作为各行各业的关键基础设施，为我国经济转型升级提供了重要支撑[1]，其稳定运行对于保证国家行政、金融、电力、电信、互联网等方面的安全与稳定至关重要[2-4].随着云数据中心所提供服务的急剧膨胀，云数据中心的规模也在快速增长.例如大型云数据中心网络往往部署数万台路由器和交换机，用于连接数十万台服务器[5].此外，云数据中心提供的服务呈多样化、复杂化发展，导致其软硬件系统日趋复杂.规模的增长和复杂性的提高导致云数据中心不可避免发生异常.这些异常不仅影响上层服务的性能，甚至会影响用户体验，产生经济损失.因此，运维人员迫切希望及时发现异常，从而快速规避并修复异常，减少异常带来的损失.

目前已有的云数据中心异常检测方案，主要基于监控指标数据，如端口流量、设备CPU使用率、进程内存使用率、丢包率、错误率等量化数据[6-14].然而，这种基于监控指标数据的异常检测方法并不能呈现异常发生的原因.云数据中心持续地产生日志以记录软硬件系统发生的事件，如接口状态变化、配置变更、电源关闭、板卡插入或拔出、运维人员登入登出系统、DDoS攻……