标题中提出的问题是“云服务可以让他的家人吗？迈向服务家庭检测的一步”。这个标题涉及的是云计算环境下服务组件的家族识别问题。在这个背景下，“家人”一词被用作隐喻，代表属于同一应用程序的服务组件。文章的标题似乎在用问句的方式探讨云服务能否实现这一目标。
描述中提到，文章的内容是关于在云计算环境中如何识别属于同一应用程序的服务组件家族。文章中提出了一种名为“Icebreaker”的解决方案，通过不侵犯租户隐私的方式来组装属于同一应用的服务组件。文中还提出了一个名为iEntropy的新距离计算算法，用于区分不同的服务组件。文章采用了亲和传播(AP)聚类算法和最大轮廓指数来识别服务家族的数量，并组装家族成员。实验在拥有169个虚拟机的RUBiS、Hadoop和ApacheBench集群上进行，结果表明“Icebreaker”可以达到96.45%的准确性。
从文章内容来看，主要涉及以下知识点：
1. 云计算环境：云计算是基于互联网的一种网络计算方式，用户可以通过互联网访问远程服务器上的资源和应用程序，而无需关注资源的具体位置和具体的物理细节。
2. 应用程序与服务组件：在云计算环境中，一个应用程序通常由多个服务组件构成，每个服务组件负责应用程序的一个特定功能或需求。
3. 服务家族：文章中将一组服务组件称为“服务家族”，这是指属于同一应用程序的服务组件集合。识别服务家族对于智能化调度解决方案非常重要。
4. 私隐保护：在检测服务家族的过程中，为了保护租户的隐私，提出的方法不能侵犯用户数据。
5. Icebreaker解决方案：这是一种识别服务家族成员的方法，它利用服务组件的基本资源消耗信息来表征每个服务组件，并提出了一种新的距离计算算法iEntropy。
6. iEntropy距离算法：这是一种用于区分服务组件的算法，通过计算信息熵来定义服务组件之间的相似性或差异性。
7. 聚类算法和最大轮廓指数：为了确定服务家族的数量并组装家族成员，文章采用亲和传播(AP)聚类算法和最大轮廓指数。
8. 实验验证：文章在不同的云服务集群上进行了实验，通过实验验证了提出的“冰破者”方案的有效性。
9. 高准确性：文章表明通过“Icebreaker”方案可以达到96.45%的识别准确性，验证了方案的有效性。
10. 关键词：在文章中列举了如服务家族、依赖检测、熵距离、亲和传播和云计算等关键词，它们代表了文章研究的主题和使用的主要技术。
文章的知识点集中于云计算环境下的服务组件家族识别与检测，旨在开发一种既能有效识别服务组件关系，又不侵犯用户隐私的智能方法。在云计算日益成熟和广泛应用的背景下，该研究对于优化云服务管理和提高云计算的智能化水平具有重要的意义。
