摘要
本说明书实施例涉及计算机技术领域,提供了一种运维告警预测方法、装置、设备、存储介质及产品,方法包括:获取待预测运维数据;将待预测运维数据输入预训练的大模型,得到第一运维告警预测结果,其中大模型基于历史运维数据利用监督学习和无监督学习相结合的方式训练得到;利用预先构建的运维知识库对待预测运维数据进行推理,得到运维告警推理结果,其中运维知识库包含运维故障模式规则、运维异常处理规则及修复建议规则,每条规则根据历史运维数据自动生成;根据预设融合策略将所述第一运维告警预测结果和运维告警推理结果进行信息融合,得到第二运维告警预测结果。通过本说明书实施例,能解决现有技术中运维告警预测准确性低的问题。
技术关键词
运维知识库
后验概率
告警预测方法
监督学习模型
融合策略
运维故障
无监督学习
数据
处理器
可读存储介质
神经网络模型
计算机程序产品
模式
预测装置
信息更新
计算机设备
模块
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
地震
后验概率
计算机执行指令
参数
贝叶斯推理方法
无人平台
协同跟踪方法
深度强化学习
数据融合算法
多平台数据融合
数据存储方法
节点
非易失性存储介质
远程调用服务
数据分布