[發(fā)明專利]一種節(jié)點健康狀態(tài)檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

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• 申請日: 2021-01-27
• 公開（公告）號: CN112799911A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 龐晨
• 申請（專利權(quán)）人: 蘇州浪潮智能科技有限公司
• 主分類號: G06F11/30
• 分類號: G06F11/30;G06N7/00
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 劉翠香

1.一種節(jié)點健康狀態(tài)檢測方法，其特征在于，包括：

獲取目標(biāo)節(jié)點的當(dāng)前運行狀態(tài)數(shù)據(jù)；

將所述目標(biāo)節(jié)點的當(dāng)前運行狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練獲得的貝葉斯檢測模型中，獲得所述貝葉斯檢測模型的輸出結(jié)果；

根據(jù)所述輸出結(jié)果，確定所述目標(biāo)節(jié)點的健康狀態(tài)；

其中，所述貝葉斯檢測模型為基于多個節(jié)點的歷史運行狀態(tài)數(shù)據(jù)和對應(yīng)的健康狀態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，通過以下步驟訓(xùn)練獲得所述貝葉斯檢測模型：

獲取多個節(jié)點的歷史運行狀態(tài)數(shù)據(jù)和對應(yīng)的健康狀態(tài)數(shù)據(jù)，每組歷史運行狀態(tài)數(shù)據(jù)包括多個相互獨立的維度的特征，每個維度的特征包括多個時間點對應(yīng)的特征值；

根據(jù)所述多個節(jié)點的歷史運行狀態(tài)數(shù)據(jù)和對應(yīng)的健康狀態(tài)數(shù)據(jù)，依據(jù)貝葉斯原理，計算相關(guān)概率，所述相關(guān)概率包括在健康狀態(tài)或亞健康狀態(tài)下出現(xiàn)每個特征的概率、健康狀態(tài)的概率、亞健康狀態(tài)的概率、每個特征的概率；

基于所述相關(guān)概率，對預(yù)先構(gòu)建的貝葉斯初始模型進行訓(xùn)練，獲得所述貝葉斯檢測模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述當(dāng)前運行狀態(tài)數(shù)據(jù)和所述歷史運行狀態(tài)數(shù)據(jù)具有相同維度的特征，每個維度的特征具有相同長度的特征值。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述當(dāng)前運行狀態(tài)數(shù)據(jù)和所述歷史運行狀態(tài)數(shù)據(jù)中的多個維度的特征包括以下特征中的一種或多種：內(nèi)存消耗、磁盤磨損、CPU利用率、磁盤利用率和CPU溫度。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述輸出結(jié)果為：在所述當(dāng)前運行狀態(tài)數(shù)據(jù)下的亞健康概率，所述根據(jù)所述輸出結(jié)果，確定所述目標(biāo)節(jié)點的健康狀態(tài)，包括：

如果輸出的所述亞健康概率大于預(yù)設(shè)概率閾值，則確定所述目標(biāo)節(jié)點處于亞健康狀態(tài)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述當(dāng)前運行狀態(tài)數(shù)據(jù)為多組，所述輸出結(jié)果為：在每組所述當(dāng)前運行狀態(tài)數(shù)據(jù)下的亞健康概率，所述根據(jù)所述輸出結(jié)果，確定所述目標(biāo)節(jié)點的健康狀態(tài)，包括：

如果存在至少一組所述當(dāng)前運行狀態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)輸出的所述亞健康概率大于預(yù)設(shè)概率閾值，則確定所述目標(biāo)節(jié)點處于亞健康狀態(tài)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6之中任一項所述的方法，其特征在于，在確定所述目標(biāo)節(jié)點處于亞健康狀態(tài)之后，還包括：

在集群中剔除所述目標(biāo)節(jié)點。

8.一種節(jié)點健康狀態(tài)檢測裝置，其特征在于，包括：

運行狀態(tài)數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取目標(biāo)節(jié)點的當(dāng)前運行狀態(tài)數(shù)據(jù)；

輸出結(jié)果獲得模塊，用于將所述目標(biāo)節(jié)點的當(dāng)前運行狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練獲得的貝葉斯檢測模型中，獲得所述貝葉斯檢測模型的輸出結(jié)果；

健康狀態(tài)確定模塊，用于根據(jù)所述輸出結(jié)果，確定所述目標(biāo)節(jié)點的健康狀態(tài)；

其中，所述貝葉斯檢測模型為基于多個節(jié)點的歷史運行狀態(tài)數(shù)據(jù)和對應(yīng)的健康狀態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的。

9.一種節(jié)點健康狀態(tài)檢測設(shè)備，其特征在于，包括：

存儲器，用于存儲計算機程序；

處理器，用于執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項所述節(jié)點健康狀態(tài)檢測方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項所述節(jié)點健康狀態(tài)檢測方法的步驟。