[發(fā)明專利]預測服務器健康狀態(tài)的方法、計算設備和計算機介質有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110257354.4 | 申請日: | 2021-03-10 |
| 公開(公告)號: | CN112631892B | 公開(公告)日: | 2021-05-25 |
| 發(fā)明(設計)人: | 張杰;徐仲夏 | 申請(專利權)人: | 中智關愛通(南京)信息科技有限公司;中智關愛通(上海)科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F11/34 | 分類號: | G06F11/34;G06F11/30 |
| 代理公司: | 北京市金杜律師事務所 11256 | 代理人: | 王茂華 |
| 地址: | 210015 江蘇省南*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 預測 服務器 健康 狀態(tài) 方法 計算 設備 計算機 介質 | ||
本發(fā)明提供了一種預測服務器健康狀態(tài)的方法、計算設備和計算機可讀存儲介質。該方法包括:獲取多個服務器中的每個服務器在至少一個第一時間段內的服務性能元數(shù)據(jù);基于每個服務器的服務性能元數(shù)據(jù)確定服務器在每個第一時間段內的多個性能特征;基于多個服務器中的每個服務器的多個性能特征對線性回歸模型進行訓練以獲得線性回歸模型的收斂參數(shù);獲取待預測服務器在第二時間段內的服務性能元數(shù)據(jù);基于待預測服務器的服務性能元數(shù)據(jù)確定待預測服務器在第二時間段內的多個性能特征;基于待預測服務器在第二時間段內的多個性能特征和線性回歸模型的收斂參數(shù)確定待預測服務器的預測異常值;以及確定待預測服務器的健康狀態(tài)。
技術領域
本發(fā)明概括而言涉及機器學習領域,更具體地,涉及一種預測服務器健康狀態(tài)的方法、計算設備和計算機可讀存儲介質。
背景技術
當前,對于許多企業(yè)來說,隨著業(yè)務量的增大,所需的服務器數(shù)量也不斷增加。例如,對于諸如京東和淘寶之類的電商企業(yè)來說,每年都需要擴充數(shù)千甚至上萬的服務器。在提供服務器托管的數(shù)據(jù)中心中,隨著時間推移和業(yè)務拓展,也經常需要新采購并上架服務器。在這種多服務器的場景中,由于各個服務器的上架時間不同,配置規(guī)格不同,在長時間的運行過程中個別服務器不穩(wěn)定運行的情況時有發(fā)生,一定程度上會影響業(yè)務穩(wěn)定運行。
當前,對于這種多服務器系統(tǒng)中的每個服務器的健康狀態(tài)的預測通常是基于該服務器的單個性能指標進行的,缺乏多因素的統(tǒng)計分析結果,因此預測準確度不高。此外,通過檢索系統(tǒng)故障日志的方式確定服務器健康狀態(tài)雖然速度快,但是一旦檢測出問題就往往是高危狀態(tài),難以提前采取應對措施。
為此,需要一種在多服務器的系統(tǒng)中能夠準確快速地預測工作中的每個服務器的健康狀態(tài)的方法,使得系統(tǒng)運維人員能夠主動對健康狀態(tài)處于危險或高危的服務器采取適當措施以保障業(yè)務穩(wěn)定運行。
發(fā)明內容
針對上述問題,本發(fā)明提供了一種預測服務器健康狀態(tài)的方案,其中通過對大量服務器在給定時間段內的服務性能元數(shù)據(jù)進行整合以從中提取各個服務器的多個性能特征,并且利用這些服務器的性能特征對線性回歸模型進行訓練以利用訓練好的線性回歸模型對服務器的健康狀態(tài)進行預測。
根據(jù)本發(fā)明的一個方面,提供了一種預測服務器健康狀態(tài)的方法。該方法包括:獲取多個服務器中的每個服務器在至少一個第一時間段內的服務性能元數(shù)據(jù),其中所述服務性能元數(shù)據(jù)包括所述服務器在每個第一時間段內的質保時間數(shù)據(jù)、處理器負載數(shù)據(jù)、內存數(shù)據(jù)、每秒磁盤IO數(shù)、處理器溫度數(shù)據(jù)和風扇速度數(shù)據(jù);基于每個服務器的服務性能元數(shù)據(jù)確定所述服務器在每個第一時間段內的多個性能特征;基于所述多個服務器中的每個服務器的多個性能特征對線性回歸模型進行訓練以獲得所述線性回歸模型的收斂參數(shù),所述收斂參數(shù)包括所述多個性能特征的各自的收斂權重和所述線性回歸模型的收斂截距;獲取待預測服務器在第二時間段內的服務性能元數(shù)據(jù);基于所述待預測服務器的服務性能元數(shù)據(jù)確定所述待預測服務器在所述第二時間段內的多個性能特征;基于所述待預測服務器在所述第二時間段內的多個性能特征和所述線性回歸模型的收斂參數(shù)確定所述待預測服務器的預測異常值;以及基于所述待預測服務器的預測異常值和至少一個異常閾值確定所述待預測服務器的健康狀態(tài)。
根據(jù)本發(fā)明的另一個方面,提供了一種計算設備。該計算設備包括:至少一個處理器;以及至少一個存儲器,該至少一個存儲器被耦合到該至少一個處理器并且存儲用于由該至少一個處理器執(zhí)行的指令,該指令當由該至少一個處理器執(zhí)行時,使得該計算設備執(zhí)行根據(jù)上述方法的步驟。
根據(jù)本發(fā)明的再一個方面,提供了一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序代碼,該計算機程序代碼在被運行時執(zhí)行如上所述的方法。
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