云计算是分布式处理、并行处理和网格计算等技术发展的产物,是当今IT行业中最流行的技术之一,它正在影响着我们的生活。本论文在简介云环境发展历史的基础上,进一步研究云环境下故障检测技术,讨论了Google的云环境下MapReduce的一个开源实现Hadoop以及它的容错机制,总结了常用的心跳超期时间算法,针对这些算法存在的问题提出了基于权重的自适应的动态故障检测方法,该方法认为心跳信息到达时间的变化情况短期内不变。算法采用了线性的预测模型,因此数据量少,计算也比较简单,实时性强。另外,针对不同的任务,设置一个权重系数,系数高的给予较高的超期时间,系数低的给予相应的较低超期时间。算法还限制了最长超期时间,使其在一定范围内变化,最后通过实验数据验证了算法的有效性。接着论文分析了在云计算环境下的故障协同检测机制,由于云计算、云存储资源的高度异构、地理位置的高度分散等原因,使得云计算系统较传统的计算平台有更大的出错机率。本文设计了基于多个分组投票的协同判断模型与Chord环模型,它们可以应用到不同的云计算环境中,前者根据组内节点的不同特征,分成三种类型,同时根据各小组的可信度作为综合衡量指标,取可信度最高组的判断为最终结果。在Chord环模型中各个节点之间不再形成一个全连接,而是采用两两判断的形式。先对系统中每个节点按照DHT (Distributed Hash Table,分布式哈希表)进行编号,号码相邻的节点成为邻居,每个节点只负责检测它的邻居节点,这带来的好处是它的可扩展性和灵活性以及对节点数目的不依赖性,这对于云计算系统的可靠性和系统的健壮性具有非常重要的意义。