摘要
本发明公开了一种基于BMC模块边缘计算的服务器故障预测方法及系统,所述方法包括:在目标服务器的边缘节点部署BMC模块,通过BMC模块获取目标服务器的历史运行状态数据;对目标服务器的历史运行状态数据进行格式解析和预处理,构建用于故障预测的样本集;构建基于集成学习的故障预测模型,通过样本集训练故障预测模型,并将训练后的故障预测模型部署至BMC模块;通过故障预测模型进行服务器故障预测,同时监测BMC模块的CPU占用情况,根据CPU占用率进行故障预测模型的计算资源动态调度。本发明通过带外预测方式降低了目标服务器的压力,同时可以根据CPU占用率进行故障预测模型的计算资源动态调度,提高了资源利用率。
技术关键词
故障预测模型
历史运行状态
服务器
故障预测方法
样本
学习器
资源分配
弱分类器
朴素贝叶斯模型
故障预测系统
数据
训练集
线性分类器
格式
通信接口
动态
计算机
模型训练模块
决策树模型
系统为您推荐了相关专利信息
裂缝检测方法
建筑物外墙
建筑外墙
图像空间分辨率
建筑裂缝检测
药物不良反应
预测模型构建方法
样本
谱聚类算法
集成训练
衬砌裂缝
高清摄像头
像素点
监测方法
三维扫描仪
区域配电网
负荷预测模型
电力负荷预测系统
服务器
共享算法
矿井突水水源
集成算法
判别方法
Adaboost算法
节点