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公开(公告)号：CN109861858B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201910079577.9
申请日：2019-01-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种微服务系统根因节点的错误排查方法，采用频繁异常相关图挖掘方法，通过拓扑图重构算法实现快速排查，得到错误根因节点；包括：收集微服务系统日志并预警；将收集到的节点出错导致的延迟时长数据tpi，利用拓扑图还原算法进行图的还原，挖掘得到微服务系统拓扑图；将候选频繁子图和微服务系统拓扑图进行比对，判断候选频繁子图在出错时的微服务系统拓扑图中是否频繁发生；进行排序，得到节点序列，即为排序的潜在异常根因节点；按节点序列顺序排查节点错误，由此实现微服务系统根因节点的错误排查。本发明方法能够提高错误根因节点的准确度，加快排查速度，节省成本。
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公开(公告)号：CN118656273A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411153731.X
申请日：2024-08-21
IPC: G06F11/30 , G06F3/06 , G06N20/00 , G06F16/215 , G06F18/15
Abstract: 本发明提供了面向低质量数据集的硬盘故障预测及数据迁移方法，包括：获取硬盘的SMART信息得到信息集，对信息集进行正负样本重建，并将丢失数据的信息集作为原始数据集；对原始数据集进行无用数据清理操作并进行欠采样处理；对原始数据集进行缺失值填充，将缺失值填充后的原始数据集转化为时间序列数据；构建并训练预测模型，将时间序列数据及对应的ASFD特征输入预测模型中得到硬盘故障的预测结果；根据预测结果识别濒临故障的硬盘，并基于二部图最大匹配策略和修复调度策略完成对濒临故障硬盘数据的修复。本发明有益效果：在低质量硬盘SMART的情况下，达到较高的硬盘故障预测准确率，并且能够提前对濒临故障硬盘的数据进行主动迁移和修复。
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公开(公告)号：CN112698975B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202011468424.2
申请日：2020-12-14
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种微服务架构信息系统的故障根因定位方法及系统，包括：指标数据收集模块、异常检测模块、微服务依赖图构建模块、反向追踪模块；通过建立微服务之间的动态关联分析方法，设计基于故障传播链模型的根因定位算法，在定位故障根因服务的同时识别相关故障的传播过程，提高故障定位与诊断的可解释性，可用于微服务架构信息系统中，提高对微服务架构信息系统中动态关联建模的准确度，并且以微服务性能指标数据驱动的方法提高了微服务架构信息系统故障诊断工具使用的简便性，节省部署的时间和精力。
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公开(公告)号：CN109861858A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910079577.9
申请日：2019-01-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种微服务系统根因节点的错误排查方法，采用频繁异常相关图挖掘方法，通过拓扑图重构算法实现快速排查，得到错误根因节点；包括：收集微服务系统日志并预警；将收集到的节点出错导致的延迟时长数据tpi，利用拓扑图还原算法进行图的还原，挖掘得到微服务系统拓扑图；将候选频繁子图和微服务系统拓扑图进行比对，判断候选频繁子图在出错时的微服务系统拓扑图中是否频繁发生；进行排序，得到节点序列，即为排序的潜在异常根因节点；按节点序列顺序排查节点错误，由此实现微服务系统根因节点的错误排查。本发明方法能够提高错误根因节点的准确度，加快排查速度，节省成本。
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