摘要
本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种基于大数据分析和链路跟踪的架构性能检测预警方法,包括以下步骤:收集分布式系统架构在不同运行状态下不同组件的性能指标数据,并进行预处理,构建原始数据集;采用主成分分析方法从原始数据集中不同来源、不同维度的多个性能指标中筛选出影响分布式系统架构整体性能的关键指标数据,并进行融合,构建全面特征集;基于全面特征集对构建好的大数据分析模型进行训练优化;基于训练好的大数据分析模型对分布式系统架构进行性能评估;基于性能评估结果对分布式系统架构的当前性能状态进行预警。本发明可实现对复杂异构的分布式系统性能进行全方位、深层次和精确地智能预警。
技术关键词
分布式系统架构
性能指标数据
检测预警方法
链路
主成分分析方法
大数据分析模型
协方差矩阵
在线学习算法
数据存储中心
正则化算法
更新模型参数
数据随时间
周期性特征
网络设备
中间件
人工智能技术