摘要
本发明涉及计算机技术领域与数据测试领域,具体为一种面向数据中心的多变量实时测量与状态测试方法。其包括:从数据中心内的传感器、设备和应用程序中采集原始数据,并对其进行过滤、清洗和格式化处理,生成预处理数据;将所述预处理数据存储至分布式文件系统,构建倒排索引和B树索引结构以实现高效检索和冗余备份;通过引入机器学习模型和自动化运维策略对存储数据进行智能分析,识别关键性能指标的异常状态并预测资源使用情况;基于智能分析结果,执行资源的动态调度和优化分配操作。本发明通过多变量实时监测和智能调度,提高数据中心的资源利用效率和运行稳定性。
技术关键词
状态测试方法
面向数据中心
机器学习模型
分布式文件系统
温湿度传感器
高效索引结构
连续监测数据
变量
识别关键字
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数据存储
运维策略
格式化
资源
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