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面向应用的非侵入式负荷监测与分解算法研究的开题报告
一、研究背景
随着信息技术的不断发展，应用系统的规模不断增长，功能不断丰富，系统架构也日趋复杂。在这样的背景下，应用系统的性能和稳定性成为了关键因素，而负荷监测与分解作为提高系统性能的关键手段，得到了越来越广泛的应用。
目前，负荷监测与分解技术主要分为两类：一类是基于代理的方法，即在应用与资源之间增加中间层代理，通过采集网络数据，来监测与分析系统负荷状态；另一类则是基于非侵入式负荷监测与分解方法，即不依赖于任何代理，通过采集应用程序数据，并进行分析，可以有效地监测与分解应用系统的负荷状态。
相比于基于代理的方法，基于非侵入式方法具有以下明显优势：首先，基于代理的方法会对系统产生一定的性能影响，而基于非侵入式方法则避免了这种影响，具有更好的实时性和准确性；其次，基于非侵入式方法不需要修改应用程序或网络设置，更加灵活，适用性更广。
二、研究内容与意义
本课题旨在研究一种面向应用的非侵入式负荷监测与分解算法，在保证应用系统性能的同时，提供准确、实时的负荷监测与分解手段。具体来说，研究内容包括：
1.采集应用程序数据。通过监测应用程序的系统调用、函数调用等信息，对应用程序进行数据采集，获取应用程序的运行状态。
2.使用机器学习方法进行负荷分解。根据采集到的应用程序数据，建立相应模型，通过机器学习算法，进行负荷分解，从而得到各个组件的负荷状态。
3.优化算法性能。针对大规模应用场景，优化算法的性能，提高算法的实时性和准确性。
本研究的意义在于提供一种高效、可靠、无侵入的负荷监测与分解方法，可以帮助应用系统管理员及时了解应用负荷状态，提高应用系统运行效率和稳定性，并对应用系统优化、资源调度等工作提供决策依据。
三、研究方法与技术路线
1.数据采集。使用strace等工具监测应用程序的系统调用、函数调用等信息，对应用程序进行数据采集，获取应用程序的运行状态。
2.负荷分解。通过机器学习方法进行负荷分解，建立相应模型，使用支持向量机、神经网络等算法，对数据进行训练和预测，得到各个组件的负荷状态。
3.优化算法性能。针对大规模应用场景，优化算法的性能，提高算法的实时性和准确性。包括基于分布式算法、基于增量学习等方法对算法进行优化，提高算法的实时性和准确性。
四、研究计划与预期成果
预计研究周期为两年，具体计划如下：
第一年：
1.深入研究相关的机器学习算法，对现有算法进行整理、归纳、比较。
2.实现数据采集模块，并对采集到的数据进行清洗处理，为后续的负荷分解提供准备。
3.建立负荷分解模型，使用相应机器学习算法（如支持向量机、神经网络、k近邻等），对数据进行训练和预测，评估算法性能。
第二年：
1.针对大规模应用场景，优化算法的性能，提高算法的实时性和准确性。
2.将研究成果应用于实际应用系统中，并进行评估与优化。
预期成果：
1.完成面向应用的非侵入式负荷监测与分解算法的研究，提出一种高效、可靠、无侵入的负荷监测与分解方法；
2.实现相应的算法原型，通过测试和验证，证明其可行性和有效性；
3.提高了应用系统的性能和稳定性，为应用系统的优化提供了数据支持。