基于LSTM预测模型的应用性能异常检测

目前高性能计算系统规模和复杂性不断增加,应用软件作业性能异常的原因变得更加复杂多样,传统的针对基于监控数据进行人工分析的方法存在效率低下和过分依赖分析人员经验的问题。提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的性能异常检测方法。以天气预报模式WRF为研究对象,首先从历史作业数据中学习出正常性能数据的变化情况,然后通过引入boxplot方法对LSTM模型预测值与实际观测值之间的残差进行统计分析,并将大于下四分位的数据判定为异常,从而实现应用软件作业性能异常的检测。实验结果表明,上述方法不仅可以较好地检测出性能的异常,而且能适用于多种不同类型的数据集。

多速率的无线网络性能异常现象分析及仿真

IEEE 802.11网络中,多速率现象会导致性能异常现象的发生。通常在MAC层解决这个问题的办法,一是改变初始竞争窗口的大小,二是改变帧的大小。首先分析了性能异常现象产生的原因,接着介绍如何在NS2下进行相关的仿真实验。仿真结果表明,这两种方法都能减缓性能异常现象的产生。

基于无监督学习的无线网络性能异常检测方法

在无线网络的实际运营中,性能异常检测主要依靠人工规则和阈值,对网络容量和覆盖等进行判断,检测手段单一,难以适应复杂多变的无线网络变化趋势。针对该问题,就无线移动网络性能异常的诊断识别问题,给出了三类通用的检测方法,分别为基于统计特征的异常检测、基于密度的异常检测以及基于聚类的异常检测,并选取现网性能指标数据,对三种算法进行评估分析,结果表明,基于聚类的异常检测算法在对无线网络诊断识别上效果最好。

基于服务时间标记的多层Web应用性能异常侦测方法

提出一种基于服务时间标记的性能异常侦测方法,标记相对稳定的请求服务时间,并通过分析该时间变化来定位性能瓶颈以及分析可能的原因。该方法已经实现在一个典型的多层Web应用系统的支撑平台中,TPC-W测试基准的测试结果验证了其有效性。

HPLC色谱柱性能异常的判别及再生

本文主要讨论HPLC色谱柱性能下降的判别、产生的原因及防止柱性能恶化可采取的措施。对柱失效后的各种再生技术与处理时的注意事项也分别作了介绍。

Windows+IIS Web服务器性能异常的错误源排查探讨

在基于Windows+IIS的多站点Web服务器中,经常出现因外部的恶意攻击或Web站点本身程序缺陷导致的服务器性能异常。主要表现为服务器系统资源占用率高,网站访问缓慢等,严重时可导致服务器完全停止响应或服务器死机。针对此问题,笔者结合近年来进行服务器维护的经验,提出了一种综合采用IIS应用程序池、系统进程管理器、系统日志及站点访问日志等机制进行性能异常错误源排查的方法。

36U型钢性能异常分析

对36U型钢弯曲断裂及性能异常原因进行分析,发现断裂的主要原因是碳、硅含量超标、锰含量严重超标,使组织中出现较多贝氏体,且铁素体含量降低,同时断裂试样硬度比正常试样硬度高近一倍,最终导致U型钢性能异常、弯曲断裂。

基于隐马尔可夫模型的虚拟机性能异常预测

基于隐马尔可夫模型(Hidden markov model,简称HMM)的虚拟机性能,提出了一种虚拟机性能异常的预测方法。该方法的核心思想是基于业务系统的运行时资源消耗具有一定的规律性。通过该规律性采用隐马尔可夫模型刻画当前业务系统的正确状态,并根据业务系统预测结果是否偏移正常状态来判定业务系统是否出现性能异常。基于TPC-W的试验结果显示,该方法具有快速发现和定位性能异常的能力,且其运行时开销较小。

Q345角钢性能异常分析

通过力学试验,发现Q345角钢抗拉强度异常,进行化学成分、低倍、显微组织和夹杂物检验,发现角钢边部存在夹层(偏析),夹杂物严重,从而导致角钢强度下降,出现性能异常。

基于调用链控制流分析的大型微服务系统性能建模与异常定位

大型微服务系统中组件众多、依赖关系复杂,由于故障传播的涟漪效应,一个故障可能引起大规模服务异常,快速识别异常并定位根因是服务质量保证的关键.目前主要采用的调用链分析方法,常常面临调用链结构复杂、实例数量庞大、存在大量小样本等问题,因此提出基于调用链控制流分析,将大量调用链结构聚合为少量方法调用模型;并提出基于方法调用模型的执行时间分解模型及预测方法,将实际值与预测值的相对误差超过设定阈值的待检测数据判定为异常.采用百度凤巢广告业务系统某天超过17亿条调用链日志记录开展实验分析,结果表明:与数据驱动的调用序列分析方法相比,提出的基于模型的方法可以大幅缩减调用链结构数量,并有效分析和检测微服务性能异常及其根因.

低维纳米材料异常红外性能的局域电场诱发机理研究

低维纳米材料具有异常的红外性能,其本质与纳米材料的尺度、结构、与外场的相互作用等密切相关.本文利用电偶极子间相互作用近似计算了多粒子体系纳米粒子间的局域电场,表征了球形纳米粒子表面及附近局域电场随粒子半径R的变化,以及CO分子吸附于球形纳米粒子表面时的受力及分布情况.结果在一定程度上诠释了低维纳米材料异常红外性能的本质.

软件交互性能异常现象分析

近年来,得益于个人计算机乃至移动设备的普及,以及现代操作系统的发展,应用软件开发被推向一个前所未有的热潮。为了提高应用软件的用户体验,多线程程序开发技术已经广泛应用于软件开发的各个环节。多线程程序开发技术,一方面让计算机硬件资源得以充分利用,提高了软件的响应速度,另一方面也增加了程序开发的难度,以及增加了应用软件出现性能异常之后的分析调试难度。考察了现有软件性能异常现象分析的工作,通过对现有的交互性能问题进行扩展,以及对分析模型提出改进,以满足Linux操作系统上的应用软件性能异常场景的分析需要,并在Linux平台上设计交互性能异常分析系统,以Google Chrome和GNOME Nautilus等流行软件为分析对象,分析实际场景中的性能异常现象。

改善IEEE802.11WLAN传输性能异常仿真研究

在分析IEEE802.11DCF机制的基础上,针对IEEE802.11WLAN(Wireless Local Area Networks,WLAN)传输性能异常问题,提出在多节点多速率WLAN环境中根据传输速率变化适时调整数据包和竞争窗口值大小的解决方案。应用基于NS2的仿真模型进行了系列比较实验,仿真结果验证了新方法的有效性。

风电机组偏航性能异常及检修方法研究

偏航系统是大型风力发电机组最为重要的子系统。通过分析风力发电机组能量捕获原理与偏航系统能量捕获原理,明确偏航系统造成能量损失的原因,在此基础上,提出了一套机组偏航系统性能异常判别方法,制定了较为适当且实用性较强的状态检修策略。

风电机组偏航性能异常及检修方法分析

在风力发电机组控制系统当中,偏航系统的作用是跟踪风向的变化,使风轮始终处于迎风位置,满足风力发电机组安全稳定运行的要求。但由于风能的不稳定性、间歇性,使偏航系统经常出现故障,影响风机的安全性及发电效率。文章通过对偏航系统故障原因进行分析,并提出了相应的解决措施,以此更好的分析、诊断、处理风力发电机组偏航系统故障问题。

矿用支护型钢弯曲性能不合格的原因分析

通过宏观检验、化学成分分析、力学性能测试、金相检验和硬度测试对矿山巷道支护用36U型钢弯曲性能不合格的原因进行了分析。结果显示:碳和硅含量超标,锰含量严重超标,使组织中出现较多贝氏体,且铁素体含量降低,同时其硬度比正常型钢的硬度高近一倍,最终导致其性能异常,发生弯曲脆性断裂。

基于Windows 2003的Web服务器异常源探讨

目前Windows+IIS的Web服务被广泛应用,由于外部病毒的恶意攻击日益增多,以及Web站点程序本身固有的脆弱性和缺陷,经常导致服务器异常。主要表现为服务器系统资源占用率高,网站访问延时过常,更严重的是导致服务器完全停止响应或死机。针对此类问题,本文基于Windows Server 2003+IIS6.0搭建的Web服务为例,提出综合运用IIS应用程序池、监视系统性能、站点访问日志等手段进行服务器异常源排查。

正交异性非二次式新屈服函数

提出一个能兼容材料“异常性能”的正交异性非二次式新屈服函数，它比Ｈｉｌｌ最近提出的同类屈服函数增添了适应板材轧向、横向和４５°方向以外的材料实际性能的能力；并且式子简单，应用方便，特别是屈服函数中的待定材料常数原则上可由单向拉伸一种试验方法确定．对纯铝１１００和铝铜合金２００８—Ｔ４两种铝板的应用表明，本屈服函数的描述正确度比用其他屈服函数的好。

云环境下基于统计监测的分布式软件系统故障检测技术研究

越来越多的分布式软件系统部署在公有云计算平台,通过互联网向外提供服务.云计算环境的复杂性、动态性和开放性使得分布式软件系统更易于出现故障,造成服务失效,从而影响大量用户正常使用,甚至造成巨大经济损失.故障检测技术旨在自动及时的检测系统故障的发生,以避免或减少服务失效所带来的损失,是保障分布式软件系统性能与可靠性的关键技术之一.云计算环境对该技术带来了新的挑战,该文首先分析了这些挑战.基于统计监测的故障检测技术在线搜集监测数据构建统计模型,并基于该模型对系统运行状态进行分析与预测,具有实时监测分析、自动化检测、无需领域知识等优势,能够满足云环境的需要,因此引起了学术界和工业界的广泛关注.该文提出了面向云计算环境的基于统计监测的分布式软件系统故障管理参考框架,包括分布式监测、监测数据处理、故障检测、故障诊断以及故障处理等模块;将已有工作分成基于规则、度量分析、日志分析和行为分析等四大类,逐类介绍其实现原理,并对比分析各类的优缺点;针对当前云计算环境的特点,从在线自动检测、运行环境感知和组件交互分析等3个方面展望了未来的研究方向.

基于Bhattacharyya距离算法的线路纵联保护新判据

根据不同类型故障下的输电线路两侧电流波形特点,从实用化角度考虑,结合Bhattacharyya距离算法,提出了基于Bhattacharyya距离算法的线路纵联保护新判据。通过仿真实验分析了该判据的动作特性和灵敏度等问题。仿真结果表明,利用Bhattacharyya系数进行线路两侧电流波形相似度比较的纵联保护,原理简单,可靠性和灵敏度高,能快速有效识别输电线路中出现的各类故障,并在区外故障引起某侧电流互感器饱和而导致波形缺失以及波形采样异常时能够可靠闭锁,具有很强的抗干扰性。