分布式软件系统的故障检测技术是保障这类系统性能和可靠性的重要技术手段之一。随着云计算技术的快速发展，越来越多的分布式软件系统部署在公有云平台，通过互联网提供服务。然而，云计算环境的复杂性、动态性和开放性导致分布式软件系统更易于出现故障，从而影响服务的稳定性。在这样的背景下，云环境下的分布式软件系统故障检测技术成为研究的热点。
云环境下分布式软件系统故障检测面临的主要挑战包括：
1. 动态性：云计算平台上的资源可以动态分配和回收，这要求故障检测技术能够适应快速变化的运行环境。
2. 规模性：在大规模分布式系统中，故障检测需要处理大量的数据和复杂的交互关系。
3. 开放性：系统运行的开放环境可能导致新类型的安全威胁，增加了故障检测的难度。
4. 自动化和实时性：故障检测需要具备自动化和实时分析的能力，以便快速发现并响应系统中的问题。
基于统计监测的故障检测技术是一种有效的解决方案。该技术在线搜集系统运行的监测数据，构建统计模型，进而基于模型对系统状态进行实时分析和预测。这种方法的优势在于实时监测分析、自动化检测和不需要特定领域知识，能够更好地适应云环境的需求。
文章提出了面向云计算环境的基于统计监测的分布式软件系统故障管理参考框架。这一框架包含了分布式监测、监测数据处理、故障检测、故障诊断和故障处理等关键模块。通过这一框架，故障检测技术能够更加系统地应用在云环境中，提升故障检测的准确性和效率。
根据已有工作和研究进展，文章将故障检测技术分为基于规则、度量分析、日志分析和行为分析四大类，并对各类的实现原理进行了详细介绍。同时，文章也对这四类方法的优缺点进行了对比分析，提供了全面的参考信息。
文章针对云计算环境的特点，对未来的研究方向进行了展望，其中包括：
1. 在线自动检测：提高故障检测的自动化水平，减少人工干预。
2. 运行环境感知：使故障检测系统能够感知并适应动态变化的运行环境。
3. 组件交互分析：加强对系统内部各个组件间交互行为的分析，以便更准确地检测到故障。
本研究得到国家自然科学基金、北京市自然科学基金、国家科技支撑计划、国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金、国家“八六三”高技术研究发展计划项目的资助。王焘等研究人员在这些资助下，深入探讨了云环境下基于统计监测的分布式软件系统故障检测技术的研究进展和未来趋势，为学术界和工业界提供了重要的参考和指导。
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