[發(fā)明專利]一種數(shù)據(jù)中心監(jiān)控系統(tǒng)的智能故障分類方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611206596.6
• 申請日: 2016-12-23
• 公開（公告）號: CN106650932B
• 公開（公告）日: 2019-05-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 段誼海;劉成平;李鋒
• 申請（專利權(quán)）人: 鄭州云海信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G05B23/02
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)中心監(jiān)控系統(tǒng)的智能故障分類方法及裝置，該方法包括：根據(jù)監(jiān)控資源的監(jiān)控項的監(jiān)控狀態(tài)構(gòu)造發(fā)育網(wǎng)絡(luò)的輸入矩陣；采用所述輸入矩陣對發(fā)育網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練；采用學(xué)習(xí)訓(xùn)練后的發(fā)育網(wǎng)絡(luò)對監(jiān)控狀態(tài)的故障進(jìn)行分類。該方法根據(jù)監(jiān)控資源的監(jiān)控項的具體監(jiān)控狀態(tài)進(jìn)行構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)的輸入矩陣，采用一種智能網(wǎng)絡(luò)即發(fā)育網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)對監(jiān)控資源的智能故障分類，在對發(fā)育網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，即可實現(xiàn)對故障的分類，實現(xiàn)提升故障診斷效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)中心監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種數(shù)據(jù)中心監(jiān)控系統(tǒng)的智能故障分類方法及裝置。

背景技術(shù)

目前，隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心承載著各種數(shù)據(jù)的采集、存儲及分析等功能，一旦設(shè)備出現(xiàn)故障，工作人員需要根據(jù)監(jiān)控的監(jiān)控項的告警詳情去分析故障，對于經(jīng)驗豐富的老員工來說，可能能夠很快的找到故障原因進(jìn)行解決，對于一般員工很可能無法找到故障原因或者需要很長時間找到故障的根本原因，這樣大大的增大了數(shù)據(jù)中心設(shè)備運行的穩(wěn)定性及安全性，不能夠保證各種業(yè)務(wù)的正常運行，故障診斷的效率較低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種數(shù)據(jù)中心監(jiān)控系統(tǒng)的智能故障分類方法及裝置，以實現(xiàn)提升故障診斷效率。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)中心監(jiān)控系統(tǒng)的智能故障分類方法，該方法包括：

根據(jù)監(jiān)控資源的監(jiān)控項的監(jiān)控狀態(tài)構(gòu)造發(fā)育網(wǎng)絡(luò)的輸入矩陣；

采用所述輸入矩陣對發(fā)育網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練；

采用學(xué)習(xí)訓(xùn)練后的發(fā)育網(wǎng)絡(luò)對監(jiān)控狀態(tài)的故障進(jìn)行分類。

優(yōu)選的，所述發(fā)育網(wǎng)絡(luò)包括X層、Y層和Z層。

優(yōu)選的，采用輸入矩陣對發(fā)育網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，包括：

將輸入矩陣作為X層，計算Y層各個神經(jīng)元的能量；

從Y層的所有神經(jīng)元中查找出能量最大的神經(jīng)元j，將神經(jīng)元j的權(quán)值進(jìn)行更新；

將Y層的輸出作為Z層的輸入，從Z層中的神經(jīng)元中查找出進(jìn)行響應(yīng)的神經(jīng)元k，對神經(jīng)元k的權(quán)值進(jìn)行更新。

優(yōu)選的，所述采用學(xué)習(xí)訓(xùn)練后的發(fā)育網(wǎng)絡(luò)對監(jiān)控狀態(tài)的故障進(jìn)行分類，包括：

根據(jù)X層構(gòu)造的輸入矩陣，計算Y層中神經(jīng)元的能量，將Y層的所有神經(jīng)元中能量最大的神經(jīng)元的輸出設(shè)置為1，將Y層中除了能量最大的神經(jīng)元之外的其它神經(jīng)元的輸出均設(shè)置為0；

將Y層神經(jīng)元的輸出，作為Z層神經(jīng)元的輸入，在Z層所有的神經(jīng)元中查找出能量最大的神經(jīng)元i，確定神經(jīng)元i對應(yīng)的故障類型為監(jiān)控狀態(tài)的故障類型。

本發(fā)明還提供一種數(shù)據(jù)中心監(jiān)控系統(tǒng)的智能故障分類裝置，用于實現(xiàn)所述方法，包括：

矩陣構(gòu)造模塊，用于根據(jù)監(jiān)控資源的監(jiān)控項的監(jiān)控狀態(tài)構(gòu)造發(fā)育網(wǎng)絡(luò)的輸入矩陣；

訓(xùn)練模塊，用于采用所述輸入矩陣對發(fā)育網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練；

故障分類模塊，用于采用學(xué)習(xí)訓(xùn)練后的發(fā)育網(wǎng)絡(luò)對監(jiān)控狀態(tài)的故障進(jìn)行分類。

優(yōu)選的，所述發(fā)育網(wǎng)絡(luò)包括X層、Y層和Z層。

優(yōu)選的，所述訓(xùn)練模塊包括：

計算單元，用于將輸入矩陣作為X層，計算Y層各個神經(jīng)元的能量；

第一權(quán)值更新單元，用于從Y層的所有神經(jīng)元中查找出能量最大的神經(jīng)元j，將神經(jīng)元j的權(quán)值進(jìn)行更新；

第二權(quán)值更新單元，用于將Y層的輸出作為Z層的輸入，從Z層中的神經(jīng)元中查找出進(jìn)行響應(yīng)的神經(jīng)元k，對神經(jīng)元k的權(quán)值進(jìn)行更新。

優(yōu)選的，所述故障分類模塊包括：