一种基于时序数据的智能运维方法

本发明涉及电数字数据处理技术领域，尤其涉及一种基于时序数据的智能运维方法,包括如下步骤：收集原始时序运维数据,并划分到相应的训练集及测试集中；对性能特征数据及标准日志特征数据进行预处理，得到性能特征数据及差分日志特征数据；对性能特征数据及标准日志特征数据分别做故障检测，并进行离线模型训练，得到多模态故障检测模型，并将异常样本收集到故障样本中；将多模态故障检测模型和基于阿里大语言模型的故障检测模型整合为在线模型，对运维数据实现实时故障检测。本发明提供的方法能够实现对大规模计算机系统性能数据和日志数据的深入分析，并自动识别和分类故障，提高故障处理的效率和准确性。