基于聚类的PaaS平台流量监控的迁移研究

为了满足Web应用的快速部署,自动维护和自动扩容的需求,从而产生了PaaS平台。但随之而来的问题是如何实时监控PaaS的流量。为了能够实现流量的实现监控,研究人员提出了利用聚类算法来实现自动分类,但数据在传送很容易受到外界因素的影响,从而导致采集的流量是失真的,因此根据这样的数据来聚类分析后的结果是不准确的。针对此问题,以模糊C均值算法为基础,借鉴知识利用的思想,提出了一种具有迁移学习能力的聚类算法。并将其应用到PaaS平台的流量实现监控中,从而能够快速识别流量,从而能够从极大的保证系统的稳定安全的运行。