面向资源服务的基于Linux内核的虚拟机异常监控系统研究

面向资源服务的基于Linux内核的虚拟机异常监控系统研究

论文摘要

基础设施即服务(Infrastructure as a Service,IaaS)是云计算中的一种面向资源服务的模式,它将硬件设备等基础的资源封装成服务供用户使用。由于理论上在云平台上可以获得更强的计算能力和更大的网络带宽,同时也会产生很多虚拟机的异常使用,并造成更大危害的情况,例如恶意用户可以利用供应商的硬件发动攻击,其他用户也可能在不知情的情况下上传运行了带有恶意代码的系统镜像或者程序等等,不管在哪种情况下,都有可能对云服务提供商或者用户利益造成损害。为了实现对虚拟机异常使用进行有效识别,本文研究并开发了基于开源IaaS云环境平台Eucalyptus的Xen虚拟机的异常监控系统。论文分析了目前云环境监控的研究现状。针对现有的云环境虚拟机监控着重于对虚拟机设备本身进行监控,提出了IaaS云环境下的Xen虚拟机系统异常使用的监控机制。具体工作如下:①研究云计算中IaaS架构特点,对比多种开源实现工具,采用Eucalyptus搭建云计算平台,选择使用Xen作为虚拟机实现机制,充分研究Xen与Eucalyptus的结合适配等问题,提出基于Eucalyptus和Xen的面向虚拟机异常监控的数据采集模块和数据分析模块的总体设计。②对IaaS云环境下Xen虚拟机运行特点进行深入研究,设计了针对Xen的多维数据的数据采集策略,实现了Xen虚拟机的CPU、内存,虚拟VBD设备数据指标采集方法;同时设计并实现了多维数据存储方式。③深入研究Unix/Linux下的网络抓包工具Libpcap的实现原理,结合Xen网络基础数据信息,设计并实现了基于Libpcap的Xen虚拟机网络指标的采集功能。④通过对比多种通用数据分析方法,最后采用了主元分析法对采集到的数据进行分析,重点分析了虚拟机监控主元模型的建立过程以及运用Hotelling T2和Q统计量对采集到的数据进行检测,并实现了异常的有效识别。⑤利用事件注入的方式,针对IaaS环境下虚拟机的各类异常使用情况进行测试。最后在总结全文的基础上,指出系统研究的不足之处以及下一步要研究实现的内容。

论文目录

  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 1 绪论
  • 1.1 课题背景
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 本论文的研究目的和主要完成的工作
  • 2 相关技术概述
  • 2.1 Eucalyptus 云环境
  • 2.2 虚拟化技术概述
  • 2.2.1 虚拟机监视器
  • 2.2.2 虚拟化技术分类
  • 2.2.3 Xen 虚拟机
  • 2.3 Linux 平台介绍
  • 2.4 Libpcap 数据包捕获技术
  • 2.5 Linux 内核的编译
  • 2.6 GDB 调试技术
  • 3 虚拟机异常监控系统的总体设计
  • 3.1 系统总体概述
  • 3.2 数据的采集和存储
  • 3.2.1 虚拟机的异常种类
  • 3.2.2 采集数据的筛选
  • 3.2.3 数据的采集
  • 3.2.4 数据的存储
  • 3.3 数据分析
  • 3.4 本章总结
  • 4 虚拟机异常监控相关技术研究与系统实现
  • 4.1 Eucalyptus 云计算平台的构建
  • 4.1.1 Xen 虚拟机的编译和安装
  • 4.1.2 Eucalyptus 云计算平台的搭建
  • 4.2 数据采集
  • 4.2.1 虚拟机“主机”资源的采集
  • 4.2.2 虚拟机网络资源的采集
  • 4.3 数据的存储
  • 4.4 数据分析
  • 4.4.1 数据分析方法
  • 4.4.2 虚拟机监控主元模型的建立
  • 4.4.3 主元分析法求解
  • 4.4.4 主元分析法的诊断机制
  • 4.4.5 主元个数的选取
  • 4.4.6 基于PCA 的异常检测
  • 4.4.7 基于PCA 的异常识别
  • 5 虚拟机异常监控系统测试
  • 5.1 系统测试环境描述
  • 5.2 测试数据的采集与分析
  • 5.2.1 测试数据的采集
  • 5.2.2 测试数据的分析
  • 5.2.3 系统测试结果
  • 6 总结及展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录
  • B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目
  • 相关论文文献

    • [1].基于虚拟机迁移的高校网络优化模型设计研究[J]. 湖北师范大学学报(自然科学版) 2019(04)
    • [2].基于可信链的虚拟机可信迁移方法[J]. 指挥控制与仿真 2019(06)
    • [3].基于负载优化的虚拟机放置方法[J]. 智能计算机与应用 2019(06)
    • [4].一种基于冗余跳变的虚拟机动态迁移方法[J]. 计算机工程 2020(02)
    • [5].云环境下虚拟机管理研究综述[J]. 长春师范大学学报 2020(04)
    • [6].绿色云计算环境中基于温度感知的虚拟机迁移策略[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版) 2020(02)
    • [7].使用即时恢复功能恢复虚拟机[J]. 网络安全和信息化 2020(01)
    • [8].正常恢复虚拟机[J]. 网络安全和信息化 2020(01)
    • [9].Ubuntu VirtualBox虚拟机管理实战[J]. 网络安全和信息化 2020(05)
    • [10].基于虚拟机动态迁移的负载均衡策略[J]. 计算机系统应用 2020(05)
    • [11].基于多目标优化的虚拟机放置方法[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版) 2020(03)
    • [12].高校云计算数据处理中虚拟机迁移与轮转模式研究[J]. 井冈山大学学报(自然科学版) 2020(03)
    • [13].云环境下网络感知的虚拟机分配问题的求解方法[J]. 吉林大学学报(工学版) 2020(04)
    • [14].善用免费工具监测虚拟机运行[J]. 网络安全和信息化 2020(07)
    • [15].云环境中基于分组的安全虚拟机放置方法[J]. 信息网络安全 2020(08)
    • [16].基于跨虚拟机零下陷通信的加速器虚拟化框架[J]. 软件学报 2020(10)
    • [17].基于自适应虚拟机迁移的云资源调度机制[J]. 计算机科学 2020(09)
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    • [20].灵活管理虚拟机[J]. 网络安全和信息化 2019(05)
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    • [22].浅析云计算虚拟机部署方案[J]. 电子世界 2019(15)
    • [23].一种基于服务次数的云虚拟机资源部署算法[J]. 中国新通信 2017(23)
    • [24].快速克隆千台虚拟机[J]. 网络安全和信息化 2017(06)
    • [25].创建虚拟机与远程管理[J]. 网络安全和信息化 2017(05)
    • [26].虚拟机复制管理[J]. 网络安全和信息化 2018(06)
    • [27].虚拟机“句柄无效”无法开机[J]. 网络安全和信息化 2018(09)
    • [28].云计算环境下虚拟机服务质量保证和评估方法:研究综述[J]. 云南大学学报(自然科学版) 2018(06)
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    • [30].虚拟机配置越高越好?[J]. 网络安全和信息化 2016(01)

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