一种基于龙蜥操作系统的高效应用性能监测和预测方法

本发明提出了一种基于龙蜥操作系统的高效应用性能监测和预测方法，属于计算机性能技术领域，首先定义了一个基础的模型架构，利用gwa‑t‑12‑bitbrains数据集进行预训练，得到预训练模型后导出为onnx模型并嵌入数据预测插件，由插件管理器管理，开发基于pidstat和Prometheus的数据收集插件，获取本地应用进程的真实数据一方面存放到时序数据库中以方便后续模型训练调用，另一方面经由数据处理后传到数据预测插件评估预测效果，以进一步改进预测模型；最后开发数据可视化页面，同时改进插件管理器，添加数据管道功能，整合数据收集和数据预测等插件；组织整个应用框架以方便拓展应用功能，适配不同场景下的监测与预测需求。