摘要
本发明提供了一种基于多变量时间序列的ETL系统性能瓶颈预测与分析装置,通过构建瓶颈预测模型和异常检测模型,实现对ETL系统性能瓶颈的主动预测和实时检测,并提供瓶颈定位技术,帮助运维人员快速定位和解决性能瓶颈问题。该装置能够有效提升ETL系统的服务质量和效率,适用于大数据处理领域。
技术关键词
瓶颈
ETL系统
数据输入装置
重构误差
XGBoost算法
分析装置
重构原始数据
任务调度策略
性能指标数据
长短期记忆网络
异常数据
资源消耗量
变量
机器学习算法
磁盘
序列
解码器
编码器
时序特征
系统为您推荐了相关专利信息
船只识别方法
瓶颈特征
多尺度特征提取
网络
判别模块
裂纹
XGBoost算法
风险防控策略
描述符
接触特征
分布式振动传感器
传输方法
频谱特征提取
协议
振动波