Исследователи Университета штата Северная Каролина (США) предложили программную утилиту, предназначенную для автоматического выявления аномалий работы «облачных» служб и предотвращения возможных сбоев в работе сервисов.

«Облачные» вычисления позволяют пользователям создавать множество ВМ, работающих независимо друг от друга, на одной платформе. При этом программная ошибка или другая проблема в одной ВМ может привести к отказу всего «облака». Ученые предложили утилиту, которая отслеживает объем используемой памяти, загрузку центрального процессора, другие системные данные, на их основании определяет, является ли поведение ВМ в облаке нормальным, и прогнозирует появление аномалий, способных повлиять на работу системы в целом. При этом система не работает с пользовательскими данными, не требует «обучающей выборки» аномального поведения (что чрезвычайно важно – ведь так такие данные об «облачных» системах получить сложно), умеет выявлять аномалии, не встречавшиеся ранее. При обнаружении деструктивного поведения автоматически запускаются соответствующие процесс разрешения проблемы.

Новая утилита не требовательна к ресурсам – для ее работы нужно менее 1% мощности процессора и 16 Мб памяти. В тестах утилита выявляла до 98% аномалий при уровне ложных срабатываний 1,7%.

Исследования проводились при финансовой поддержке Национального научного фонда США, Департамента исследований Армии США, IBM и Google. Результаты работы будут представлены 20 сентября 2012 г. на форуме ACM International Conference on Autonomic Computing (Сан Хосе, Калифорния, США).