一种基于深度递归网络的大数据计算机系统故障检测方法

一种基于深度递归网络的大数据计算机系统故障检测方法，涉及故障检测技术领域，包括以下步骤：获得运行时序特征和流量时序特征，将运行时序特征和流量时序特征分为可量化特征和不可量化特征，构建可量化特征和不可量化特征的时序特征盘，并获得两者的可视特征图，在可视特征图中获得可视特征点，结合历史数据获得异常特征点集合，根据异常特征点集合构建深度递归网络模型，利用所构建的深度递归网络模型对计算机系统是否存在故障进行检测；通过本发明的技术方案，能够直观地获得计算机系统处于故障状态时各类特征的可视特征点的分布情况，有利于根据历史数据初步判断计算机系统是否存在故障。