[發(fā)明專利]計算集群錯誤預測方法及相關設備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011160403.4
• 申請日: 2020-10-27
• 公開（公告）號: CN112306831B
• 公開（公告）日: 2022-12-27
• 發(fā)明（設計）人: 崔坤磊;劉羽
• 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: 北京眾達德權知識產權代理有限公司 11570
• 代理人: 梁凱

1.一種計算集群錯誤預測方法，其特征在于，包括：

根據所述計算集群的歷史信息對所述計算集群的錯誤類型進行分類；

以預定時間為間隔，按照預設順序統(tǒng)計并排列所述計算集群的每個所述錯誤類型的發(fā)生數量，其中，所述預設順序為前一個錯誤類型會直接影響與其緊鄰的下一個錯誤類型的發(fā)生；

以所述預定時間為間隔，統(tǒng)計每個所述錯誤類型的發(fā)生概率和下一個時間間隔時每個所述錯誤類型的遺留概率，其中，所述錯誤類型的遺留概率為所述錯誤類型的錯誤未能在當前時間間隔內解決，從而遺留到下一個時間間隔的概率，所述錯誤類型遺留到下一個時間間隔錯誤會對下一個時間間隔內與所述錯誤類型緊鄰的下一個錯誤類型的發(fā)生造成直接影響；

根據所述每個所述錯誤類型的發(fā)生概率和下一個時間間隔時每個所述錯誤類型的遺留概率，基于生長曲線函數模型對所述計算集群進行錯誤預測，以獲得所述計算集群未來每個所述錯誤類型的發(fā)生數量。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述錯誤類型包括：基礎錯誤類、硬件錯誤及異常、系統(tǒng)級錯誤及異常、應用異常和節(jié)點異常，其中，前一個錯誤類型會直接影響與其緊鄰的下一個錯誤類型的發(fā)生。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述每個所述錯誤類型的發(fā)生概率和下一個時間間隔時每個所述錯誤類型的遺留概率，基于生長曲線函數模型對所述計算集群進行錯誤預測，以獲得所述計算集群未來每個所述錯誤類型的發(fā)生數量，具體包括：

根據所述每個所述錯誤類型的發(fā)生概率和下一個時間間隔時每個所述錯誤類型的遺留概率，基于生長曲線函數模型矩陣對所述計算集群進行錯誤預測，以獲得所述計算集群未來每個所述錯誤類型的發(fā)生數量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述時間間隔為1周。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算集群的歷史信息的統(tǒng)計窗口期為1年。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述每個所述錯誤類型的發(fā)生概率和下一個時間間隔時每個所述錯誤類型的遺留概率，基于生長曲線函數模型對所述計算集群進行錯誤預測，以獲得所述計算集群未來每個所述錯誤類型的發(fā)生數量之前，所述方法還包括：

更新所述每個所述錯誤類型的發(fā)生概率和下一個時間間隔時每個所述錯誤類型的遺留概率。

7.一種計算集群錯誤預測裝置，其特征在于，包括：

分類單元，用于根據所述計算集群的歷史信息對所述計算集群的錯誤類型進行分類；

排序單元，用于以預定時間為間隔，按照預設順序統(tǒng)計并排列所述計算集群的每個所述錯誤類型的發(fā)生數量，其中，所述預設順序為前一個錯誤類型會直接影響與其緊鄰的下一個錯誤類型的發(fā)生；

統(tǒng)計單元，用于以所述預定時間為間隔，統(tǒng)計每個所述錯誤類型的發(fā)生概率和下一個時間間隔時每個所述錯誤類型的遺留概率，其中，所述錯誤類型的遺留概率為所述錯誤類型的錯誤未能在當前時間間隔內解決，從而遺留到下一個時間間隔的概率，所述錯誤類型遺留到下一個時間間隔錯誤會對下一個時間間隔內與所述錯誤類型緊鄰的下一個錯誤類型的發(fā)生造成直接影響；

預測單元，用于根據所述每個所述錯誤類型的發(fā)生概率和下一個時間間隔時每個所述錯誤類型的遺留概率，基于生長曲線函數模型對所述計算集群進行錯誤預測，以獲得所述計算集群未來每個所述錯誤類型的發(fā)生數量。

8.一種電子設備，包括存儲器、處理器，其特征在于，所述處理器用于執(zhí)行存儲器中存儲的計算機程序時實現(xiàn)如權利要求1至6中任一項所述的計算集群錯誤預測方法的步驟。

9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1至6中任一項所述的計算集群錯誤預測方法的步驟。