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

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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
申请号:CN202510298085
申请日期:2025-03-13
公开号:CN120336409A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
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
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