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    基于自注意力長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的W eb軟件系統(tǒng)實(shí)時(shí)剩余壽命預(yù)測方法

    2021-09-09 08:09:06黨偉超白尚旺高改梅劉春霞
    計(jì)算機(jī)應(yīng)用 2021年8期
    關(guān)鍵詞:使用壽命內(nèi)存壽命

    黨偉超,李 濤,白尚旺,高改梅,劉春霞

    (太原科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,太原 030024)

    0 引言

    隨著時(shí)代的發(fā)展、科技水平的顯著提高,各個(gè)領(lǐng)域?qū)τ?jì)算機(jī)以及Web軟件系統(tǒng)的依賴日益增強(qiáng);尤其在金融、軍事等領(lǐng)域,人們對(duì)軟件系統(tǒng)的可靠性要求越來越高。然而長時(shí)間不間斷運(yùn)行的系統(tǒng)存在著軟件老化現(xiàn)象,系統(tǒng)的可靠性受到嚴(yán)重威脅,易造成無法估量的損失。

    軟件老化是指軟件在不間斷運(yùn)行過程中,由于內(nèi)存的大量占用或泄露,文件鎖得不到及時(shí)釋放,會(huì)出現(xiàn)性能逐漸衰退的現(xiàn)象[1]。Huang等[2]提出了軟件抗衰的方法以減少軟件因老化帶來的損失??顾ゲ呗匝芯渴谴_定恰當(dāng)?shù)目顾r(shí)刻,對(duì)軟件系統(tǒng)執(zhí)行合理的抗衰操作[3]。為了確定軟件抗衰操作的時(shí)刻,主要方法是對(duì)系統(tǒng)資源消耗的情況進(jìn)行分析及預(yù)測[4-6]。由于各類軟件系統(tǒng)執(zhí)行抗衰操作都需要一定時(shí)長的準(zhǔn)備時(shí)間,用上述方法指導(dǎo)抗衰決策容易造成欠維修或過維修的問題。如果通過預(yù)測軟件剩余使用壽命來推導(dǎo)軟件最優(yōu)抗衰時(shí)刻,將會(huì)減少抗衰決策判斷誤差。

    軟件剩余使用壽命(Remaining Useful Life,RUL)指軟件以當(dāng)前的運(yùn)行條件,能夠?qū)崿F(xiàn)其正常功能的剩余時(shí)間。目前,在預(yù)測剩余壽命研究領(lǐng)域,針對(duì)退化過程比較復(fù)雜的系統(tǒng),主流的研究方法是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。常用的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法有卡爾曼濾波、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。于震梁等[7]用支持向量機(jī)和非線性卡爾曼濾波對(duì)機(jī)械零件的剩余壽命進(jìn)行了預(yù)測。當(dāng)樣本數(shù)量很大時(shí),支持向量機(jī)需要耗費(fèi)大量的內(nèi)存和時(shí)間,難以實(shí)施[8]??柭鼮V波技術(shù)利用相應(yīng)的領(lǐng)域知識(shí)來調(diào)整參數(shù)并選擇對(duì)應(yīng)的殘差模型[9],需要明確的領(lǐng)域知識(shí),適用性不高。

    近年來,由于深度學(xué)習(xí)其在非線性映射特征提取方面的優(yōu)異性能,在故障診斷和壽命預(yù)測領(lǐng)域受到了廣泛關(guān)注。深度學(xué)習(xí)中的反向傳播(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN)在剩余壽命預(yù)測領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用[10-12]。長短期記憶(Long Short-Term Memory,LSTM)網(wǎng)絡(luò)作為一種改進(jìn)后的RNN網(wǎng)絡(luò),能有效學(xué)習(xí)時(shí)序性數(shù)據(jù)的長期依賴關(guān)系,成為剩余壽命的熱點(diǎn)技術(shù)之一[13-14];然而,單一LSTM容易忽略不同特征對(duì)輸出結(jié)果的不同影響[15]。一些學(xué)者在機(jī)器閱讀、情感分析、圖像描述等領(lǐng)域嘗試使用融合注意力機(jī)制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法[16-18]。Luong等[19]在編碼和解碼網(wǎng)絡(luò)中融入了注意力機(jī)制,可以對(duì)不同信息特征值進(jìn)行區(qū)分學(xué)習(xí),提升了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測性能。

    基于上述分析,本文提出了一種基于自注意力長短期記憶(Self-Attention-Long Short-Term Memory,Self-Attention-LSTM)網(wǎng)絡(luò)的Web軟件系統(tǒng)實(shí)時(shí)剩余壽命預(yù)測模型,該模型充分考慮了Web軟件系統(tǒng)資源消耗的時(shí)序特性,在LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上引入自注意力機(jī)制,為不同時(shí)刻LSTM隱含層的輸出結(jié)果分配不同的注意力系數(shù),更加全面地對(duì)局部剩余壽命信息特征的重要程度進(jìn)行區(qū)分學(xué)習(xí),提高了Web軟件系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測的準(zhǔn)確度。

    1 模型原理

    1.1 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)

    LSTM是一種改進(jìn)之后的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以解決RNN感知能力下降的問題,與RNN相比,LSTM在其基礎(chǔ)上增加了一個(gè)細(xì)胞狀態(tài)(cell state)。一個(gè)LSTM單元通過三個(gè)門控制細(xì)胞狀態(tài),這三個(gè)門分別為遺忘門、輸入門和輸出門。如圖1所示。

    圖1 LSTM單元結(jié)構(gòu)Fig.1 LSTM unit structure

    門控循環(huán)單元(Gate Recurrent Unit,GRU)是LSTM網(wǎng)絡(luò)的一種變體,它組合遺忘門和輸入門到一個(gè)單獨(dú)的“更新門”中,合并細(xì)胞狀態(tài)和隱含層狀態(tài),沒有輸出門,增加重置門,如圖2所示。

    圖2 GRU單元結(jié)構(gòu)Fig.2 GRU unit structure

    1.2 自注意力機(jī)制

    自注意力機(jī)制是對(duì)注意力機(jī)制的一種改進(jìn),其目的是捕捉數(shù)據(jù)或特征的內(nèi)部相關(guān)性,從而提高目標(biāo)輸出的預(yù)測準(zhǔn)確度。本文將其與LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,建模特征向量的內(nèi)部相關(guān)性。自注意力機(jī)制的結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 自注意力機(jī)制結(jié)構(gòu)Fig.3 Structureof self-attention mechanism

    具體來說,將LSTM層在第t個(gè)時(shí)間步的輸出Ht={ht,1,ht,2,…,ht,i,…,ht,w}T∈Rw×m作為特征向量輸入到自注意力機(jī)制中。其中,ht,i∈Rm(為簡化表示,在圖3中表示為hi),w為時(shí)間步長,m為隱含層單元數(shù)。在自注意力機(jī)制中,首先,特征值hi分別與目標(biāo)特征值hj進(jìn)行對(duì)比,利用f(hi,hj)函數(shù)得到特征間的相似度;然后,用softmax函數(shù)對(duì)該相似度進(jìn)行歸一化,該值越大表明該特征值對(duì)目標(biāo)特征值的影響越大,反之則影響越??;最后,將該相似度權(quán)重與原輸入進(jìn)行加權(quán)求和以得到最后的輸出特征h′i。具體計(jì)算公式如下:

    1.3 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型

    結(jié)合自注意力機(jī)制的LSTM剩余壽命預(yù)測模型由輸入層、隱含層、自注意力層、池化層、全連接層、輸出層構(gòu)成。如圖4所示。

    圖4 Self-Attention-LSTM剩余使用壽命預(yù)測模型Fig.4 Self-Attention-LSTM RUL prediction model

    1)收集樣本并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

    每秒收集一次Web軟件系統(tǒng)運(yùn)行過程內(nèi)存使用量數(shù)據(jù),假設(shè)第n秒發(fā)生了內(nèi)存溢出(Out Of Memory,OOM)故障,則一共收集了n秒的系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)。OOM是指當(dāng)系統(tǒng)因?yàn)闆]有足夠的內(nèi)存為對(duì)象分配空間而產(chǎn)生內(nèi)存溢出故障。將系統(tǒng)在第i秒的內(nèi)存使用量表示為mi,則系統(tǒng)在i秒的剩余壽命可表示為r=n-i。假設(shè)系統(tǒng)運(yùn)行了k秒以后才進(jìn)入系統(tǒng)老化狀態(tài),則每次運(yùn)行可得到如下采樣數(shù)據(jù)。

    標(biāo) 準(zhǔn) 化 處 理 后 的 樣 本 表 示 為(M′,R′)={(m′i,r′i),i=1,2,…,n},其中m′i和ri′的定義如式(5)所示:

    將序列M′以時(shí)間步長w分割為n-w個(gè)長度為w的時(shí)間序列,用X表示,對(duì)應(yīng)的實(shí)際壽命用Y表示,輸入網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)如式(6)所示:

    2)LSTM層。

    將X={X1,X2,…,Xi,…,Xn-w}輸入LSTM層,經(jīng)過LSTM隱含層得到的網(wǎng)絡(luò)輸出表示為式(7)。其中Ci-1和Hi-1分別表示上一時(shí)刻LSTM網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)以及隱含層的輸出。

    3)自注意力層。

    將經(jīng)過LSTM層的得到的隱含層特征序列輸入自注意力層中,t時(shí)刻LSTM輸出的特征表示為Ht={ht,1,ht,2,…,ht,i,…,ht,w}T∈Rw×m,ht,i∈Rw,w為時(shí)間步長,m為LSTM隱含層單元數(shù) 。 經(jīng) 式(8)計(jì) 算 ,得 到 新 的 特 征H′t={h′t,1,h′t,2,…,h′t,i,…,h′t,w}T∈Rw×m。

    4)池化層和全連接層。

    5)誤差反向傳播。

    6)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

    除了RMSE和MAE之外,本文引入另外兩個(gè)相對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo):指數(shù)評(píng)價(jià)函數(shù)(Scoring Function,SF)和相對(duì)準(zhǔn)確率(Accuracy)。預(yù)測壽命相對(duì)剩余壽命偏小和偏大,分別設(shè)置不同的影響因子,分別記做a1和a2,且a1>a2,這是因?yàn)楸绕餡eb失效后采取抗衰操作,在失效之前執(zhí)行抗衰操作帶來較小的損失。本文中影響因子設(shè)為a1=150,a2=50。

    2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    研究表明,軟件系統(tǒng)內(nèi)存的泄露會(huì)引起內(nèi)存的耗盡,導(dǎo)致系統(tǒng)宕機(jī),軟件內(nèi)存的使用情況直接反映了系統(tǒng)的健康狀況。因此,本文通過Web軟件系統(tǒng)的內(nèi)存使用情況來對(duì)Web軟件系統(tǒng)的剩余壽命進(jìn)行預(yù)測。通過檢測Web軟件系統(tǒng)的健康狀況,收集系統(tǒng)使用內(nèi)存的數(shù)據(jù),建立一個(gè)基于Self-Attention-LSTM的Web軟件系統(tǒng)的實(shí)時(shí)壽命預(yù)測模型,以此來預(yù)測軟件系統(tǒng)的剩余使用壽命。

    由于Web軟件系統(tǒng)開始出現(xiàn)老化后并不會(huì)立刻失效,需要耗費(fèi)很長時(shí)間才會(huì)發(fā)現(xiàn)故障。受Yin等[20]提出的系統(tǒng)化方法的啟發(fā),本文將工業(yè)領(lǐng)域已成熟應(yīng)用的加速測試?yán)碚撘氲杰浖I(lǐng)域,在Web軟件系統(tǒng)中采用加速內(nèi)存泄露的方法收集可以反映軟件老化情況的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

    2.1 數(shù)據(jù)收集

    為了收集反映Web軟件老化情況的使用內(nèi)存數(shù)據(jù),搭建了一個(gè)符合多層TPC-W基準(zhǔn)測試規(guī)范的電子商務(wù)網(wǎng)站系統(tǒng)。該軟件系統(tǒng)由一個(gè)Web服務(wù)器、一個(gè)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器和一組模擬的客戶端組成。該系統(tǒng)模擬了一個(gè)在線售書網(wǎng)站,包括主頁、暢銷頁面、新書頁面、搜索頁面、購物車、和訂單狀態(tài)等不同類型的頁面。客戶端模擬瀏覽器并發(fā)訪問Web服務(wù)器。Web服務(wù)器Tomcat關(guān)于JVM的內(nèi)存配置參數(shù)如表1所示。

    表1 Tomcat關(guān)于JVM內(nèi)存配置信息Tab.1 JVM memory configuration information in Tomcat

    收集了四組在不同服務(wù)端的內(nèi)存泄漏強(qiáng)度(Leakage)和客戶端并發(fā)數(shù)(Concurrency)參數(shù)情況下發(fā)生OOM故障的數(shù)據(jù)。表2列出了4組實(shí)驗(yàn)的具體參數(shù)。當(dāng)發(fā)生OOM故障時(shí),記當(dāng)前時(shí)刻為T,該時(shí)刻系統(tǒng)剩余壽命r=0。實(shí)驗(yàn)過程中每1秒收集一次JVM的內(nèi)存使用量,采集到了4組樣本,樣本個(gè)數(shù)分別為10 929,8 202,14 399,9 635。圖5表示了4組實(shí)驗(yàn)JVM內(nèi)存使用情況變化趨勢。

    表2 四次實(shí)驗(yàn)運(yùn)行參數(shù)Tab.2 Operation parameters of four experiments

    圖5 JVM內(nèi)存使用情況變化趨勢Fig.5 Trend of JVM memory usage

    2.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

    實(shí)驗(yàn)環(huán)境為i5-3230 M(2.27 GHz)CPU、4 GB內(nèi)存和Microsoft Windows 7操作系統(tǒng)。在Jetbrains PyCharm集成開發(fā)環(huán)境下,使用python2.6作為編程語言,anaconda作為解釋器,基于Keras框架搭建并訓(xùn)練壽命預(yù)測模型。

    2.3 基于Self-Attention-LSTM的剩余壽命預(yù)測模型

    1)尋找最佳的隱含層單元數(shù)量。

    用Data1做訓(xùn)練集,Data2做測試集,RMSprop(Root Mean Square propagation)算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化,MAE作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。表3為采用不同隱含層單元數(shù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)在訓(xùn)練集和測試集上的MAE值。從表中可以看出,隱含層單元數(shù)為120時(shí),MAE值最小,預(yù)測精度最高。

    表3 不同隱含層單元數(shù)量時(shí)的MAE對(duì)比Tab.3 MAE comparison under different hidden layer units

    2)尋找最佳優(yōu)化算法。

    隱含層單元數(shù)為120,Data1做訓(xùn)練集,Data2做測試集,不同的優(yōu)化算法訓(xùn)練模型,MAE作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。對(duì)比不同算法在訓(xùn)練集和測試集上MAE的大小。結(jié)果如表4所示,采用Adam算法的模型在訓(xùn)練集和測試集上的評(píng)價(jià)指標(biāo)值最小,預(yù)測精度最高。

    表4 不同優(yōu)化算法評(píng)價(jià)指標(biāo)MAE對(duì)比Tab.4 MAE comparison of different optimization algorithms

    3)尋找最佳隱含層激活函數(shù)。

    圖6采用隱含層單元為120,Adam算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化,為確定該模型隱含層最佳激活函數(shù),用四種常見激活函數(shù)(relu,tanh,sigmoid,softmax)進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示,從表中看出采用relu和tanh激活函數(shù)的擬合效果相對(duì)較好。表5展示了不同激活函數(shù)在訓(xùn)練集和測試集上的MAE的大小,可以看出采用relu激活函數(shù)時(shí)MAE最小,說明采用relu激活函數(shù)的預(yù)測精度最高。

    表5 不同激活函數(shù)MAE對(duì)比Tab.5 MAE comparison of different activation functions

    圖6 不同激活函數(shù)的剩余使用壽命預(yù)測結(jié)果Fig.6 RUL prediction results of different activation functions

    4)預(yù)測Data2剩余使用壽命。

    采用表6列出的實(shí)驗(yàn)參數(shù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),由于模型中含有多個(gè)網(wǎng)絡(luò)層以及大量的參數(shù),為防止產(chǎn)生過擬合的現(xiàn)象,采用Dropout在每輪權(quán)重更新時(shí)隨機(jī)選擇隱去一些節(jié)點(diǎn),從而限制模型單元之間的協(xié)同更新[21]。

    表6 Self-Attention-LSTM剩余使用壽命預(yù)測模型的訓(xùn)練參數(shù)Tab.6 Training parametersof Self-Attention-LSTM RUL prediction model

    該模型使用的Dropout的參數(shù)值為0.5,即含有Dropout的網(wǎng)絡(luò)層在訓(xùn)練過程中,會(huì)有50%的節(jié)點(diǎn)被拋棄。用Data2做測試集,模型的預(yù)測結(jié)果如圖7所示,可以看出,隨著時(shí)間的推移擬合效果越來越好,而且預(yù)測值大部分小于真實(shí)值,為采取抗衰決策提供了時(shí)間保障。

    圖7 Self-Attention-LSTM模型的剩余使用壽命預(yù)測結(jié)果(Data2)Fig.7 RUL prediction results of Self-Attention-LSTMmodel(Data2)

    2.4 結(jié)果分析

    為驗(yàn)證Self-Attention-LSTM壽命預(yù)測模型的有效性,本文采用表6的模型參數(shù)在測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行了三組實(shí)驗(yàn),并與傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)以及常規(guī)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM、GRU、RNN)做了對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8所示。從圖中可以看出,三組實(shí)驗(yàn)中,Self-Attention-LSTM預(yù)測模型與真實(shí)壽命曲線的擬合效果最好,說明該模型的泛化能力最好。為了進(jìn)一步地比較準(zhǔn)確度,表7列出了各網(wǎng)絡(luò)模型不同評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)比,表中PT(Prediciton Time)表示單位樣本預(yù)測所需要的時(shí)間,單位為ms,從表中可以看出,PT值較小,滿足實(shí)時(shí)預(yù)測要求。Self-Attention-LSTM壽命預(yù)測模型在三組實(shí)驗(yàn)里的MSE、RMSE、SF都是最低,Accuracy最高,說明該壽命預(yù)測相較于BP網(wǎng)絡(luò)和常規(guī)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言,預(yù)測精度最高。

    圖8 不同模型的剩余使用壽命預(yù)測結(jié)果對(duì)比Fig.8 Comparison of RUL prediction results of different models

    表7 不同預(yù)測模型評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)比Tab.7 Comparison of evaluation indexes of different prediction models

    3 結(jié)語

    為了能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地對(duì)Web軟件系統(tǒng)的剩余壽命進(jìn)行預(yù)測,本文以LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),考慮了特征間的依賴關(guān)系,結(jié)合注意力機(jī)制,構(gòu)建了一種Self-Attention-LSTM網(wǎng)絡(luò)的Web軟件系統(tǒng)實(shí)時(shí)剩余壽命預(yù)測模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該預(yù)測模型能實(shí)時(shí)預(yù)測Web服務(wù)器剩余使用壽命,與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及常規(guī)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,其預(yù)測精度高、泛化能力好、誤差較小?;赟elf-Attention-LSTM網(wǎng)絡(luò)的剩余壽命預(yù)測方法是一種端對(duì)端的預(yù)測方法,該方法為優(yōu)化軟件系統(tǒng)抗衰決策提供了技術(shù)支撐。在未來工作中,將嘗試?yán)脙?nèi)存使用量、響應(yīng)時(shí)間、吞吐量等多維度信息來預(yù)測剩余壽命。

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