摘要
本申请公开了一种集群故障预测方法及相关装置,采集生产环境中的当前集群日志数据,对当前集群日志数据进行预处理得到目标集群日志数据,从目标集群日志数据中提取出集群特征数据,将集群特征数据输入至预训练的集群故障预测模型得到集群故障预测结果,集群故障预测模型以基于轻量级集成学习模型和聚类欠采样方法确定的平衡集群日志数据为训练数据训练得到。本申请在生产环境中对当前集群日志数据进行实时采集,通过数据预处理和特征提取得到的集群特征输入至集群故障预测模型进行故障预测,完成从数据采集到故障预测一套完整的流程,从而可以提前预测集群故障的发生,从而有效减少数据损失,降低数据存储成本,提高长周期云计算任务的效率。
技术关键词
集群日志
集群故障
数据
集成学习模型
采样方法
长短期记忆网络
计算机可读指令
预测装置
电子设备
特征筛选方法
样本
特征提取单元
特征方法
计算机存储介质
存储计算机程序
标签
计算机程序产品
标识
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