[發明專利]一種服務器質量等級分類方法和系統有效
| 申請號: | 202010174035.2 | 申請日: | 2020-03-13 |
| 公開(公告)號: | CN111459779B | 公開(公告)日: | 2023-01-06 |
| 發明(設計)人: | 梁恒勛 | 申請(專利權)人: | 蘇州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F11/34 | 分類號: | G06F11/34 |
| 代理公司: | 濟南誠智商標專利事務所有限公司 37105 | 代理人: | 李修杰 |
| 地址: | 215100 江蘇省蘇州市吳*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 服務器 質量 等級 分類 方法 系統 | ||
本發明提出了一種服務器質量等級分類方法,根據服務器的生命周期對服務器的質量參數進行分層和歸類;對分層和歸類后的質量參數的每個子參數做統一化處理;對服務器均采取依次對質量參數進行賦值、參數統一和參數相加的方式對服務器質量等級分級;積累數據;將積累的數據輸入到樸素貝葉斯分類器中,對樸素貝葉斯分類器進行訓練,得出參數,再將參數重新帶入到參數賦值中,最后對比不同服務器的性能。基于本發明提出的分類方法,還提出了一種分類系統。本發明在研發、測試、量產三個階段對參數進行把控,同時又將參數分分層和統一,引入了智能分類算法,無論在有無樣本的情況均可以對服務器質量等級進行區分,提高質量的穩定性。
技術領域
本發明屬于服務器質量分類技術領域,特別涉及一種服務器質量等級分類方法和系統。
背景技術
服務器是計算機的一種,它比普通計算機運行更快、負載更高、價格更貴。服務器在網絡中為其它客戶機,如PC機、智能手機、ATM等終端甚至是火車系統等大型設備提供計算或者應用服務。服務器具有高速的CPU運算能力、長時間的可靠運行、強大的I/O外部數據吞吐能力以及更好的擴展性。根據服務器所提供的服務,一般來說服務器都具備承擔響應服務請求、承擔服務、保障服務的能力。服務器作為電子設備,其內部的結構十分的復雜,但與普通的計算機內部結構相差不大,如:cpu、硬盤、內存,系統、系統總線等。
2018年,中國X86服務器出貨量為330萬臺,同比增長26%;收入為170億美元,同比增長55%,近五年復合增長率約19%。拉動市場增長的主要行業為互聯網、電信、金融和服務行業,出貨量增速均超過20%,其中大型互聯網和運營商的增長尤其強勁。到2023年中國X86服務器出貨量將超過525萬臺,未來5年收入復合增長率將達9.7%。因此,對服務器進行質量等級分類就顯得尤為重要,質量等級分類可以分為兩個層次,一個層次是同類型不同機型的橫向質量分類等級,一個層次是同類型同機型的縱向質量分級。通過質量分級,可以篩選出一批優中選優的機型,可以應用到重點行業。目前,服務器廠商只對服務器產品質量,要么“合格”,要么“不合格”。無法定位出合格中是否存在“優秀”的產品,不合格中是否存在“非常差”的產品。缺乏多級分層。同時,在各項指標相互交錯中很難判定出哪個好,哪個差。舉例說明服務器A具有兩個參數A1和A2,服務器B與之相對應的參數B1和B2,若A1好于B1,同時A2差于A2,這種情況便無法區分出服務器A和服務器B的好壞。
在現有技術中,不做分級處理,只分出合格和不合格,或者利用某種現成的智能算法進行分級處理。不做分級處理,無法做到優中選優。利用某種現成的智能算法進行分級處理,當前智能算法依賴于大量的學習樣本,難以落地,并且學習訓練過程較為復雜,會造成人力物力的大量浪費。
發明內容
本發明提出了一種服務器質量等級分類方法和系統,將貝葉斯、加權平均和統計量結合利用,成為分類模塊,現服務器質量等級分類。
為了實現上述目的,本發明提出了一種服務器質量等級分類方法,該方法包括以下步驟:
S1:根據服務器的生命周期對服務器的質量參數進行分層和歸類;
S2:對分層和歸類后的質量參數的每個子參數求第一平均值,再將子參數的當前值與第一平均值相除,將每個質量參數的子參數做統一化處理;
S3:對同類型不同機型的服務器和同類型同機型的服務器均采取依次對質量參數進行賦值、參數統一和參數相加的方式對服務器質量等級分級;
S4:對質量等級分類的服務器出貨后進行跟蹤,積累數據;
S5:將積累的數據輸入到樸素貝葉斯分類器中,對樸素貝葉斯分類器進行訓練,得出參數,再將參數重新帶入到步驟S3的參數賦值中,然后對比不同服務器的性能。
進一步的,在步驟S1中,根據服務器的生命周期對服務器的質量參數分為研發階段質量參數、測試階段質量參數和量產階段質量參數;
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