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公开(公告)号：CN108491302B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810144628.7
申请日：2018-02-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种构建spark集群节点状态检测模型的方法。该方法包括：根据spark集群中节点运行特征数据与节点状态的关联性，获得由多组分析数据构成的样本点数据集，其中，每组分析数据包括节点运行特征数据和相应的节点状态；基于所述样本点数据集，以所述节点运行特征数据作为输入训练分类模型，获得spark集群节点状态检测模型。利用本发明提供的建spark集群节点状态检测模型能够准确有效的预测由于性能异常导致处于异常状态的节点。
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公开(公告)号：CN107590008B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201710651527.4
申请日：2017-08-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种通过加权熵判断分布式集群可靠度的方法和系统，属于分布式集群可靠性领域，通过预先为不同严重性的日志事件分别进行赋权，然后利用滑动窗口统计该时段内集群各节点的不同类型系统日志数量，进而计算各节点的错误率，并根据该错误率计算集群的可靠性加权熵，最后根据波动大小判断集群稳定性。通过该方法量化了系统可靠性，不但可以通过简单部署就能对整个集群的可靠性进行量化判定，而且还可对集群的稳定程度进行实时监控，及时了解集群的环境变化，当集群的可靠性出现较大波动时可及时采取相应措施处理。
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公开(公告)号：CN108491302A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810144628.7
申请日：2018-02-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种构建spark集群节点状态检测模型的方法。该方法包括：根据spark集群中节点运行特征数据与节点状态的关联性，获得由多组分析数据构成的样本点数据集，其中，每组分析数据包括节点运行特征数据和相应的节点状态；基于所述样本点数据集，以所述节点运行特征数据作为输入训练分类模型，获得spark集群节点状态检测模型。利用本发明提供的建spark集群节点状态检测模型能够准确有效的预测由于性能异常导致处于异常状态的节点。
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公开(公告)号：CN107590008A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710651527.4
申请日：2017-08-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种通过加权熵判断分布式集群可靠度的方法和系统，属于分布式集群可靠性领域，通过预先为不同严重性的日志事件分别进行赋权，然后利用滑动窗口统计该时段内集群各节点的不同类型系统日志数量，进而计算各节点的错误率，并根据该错误率计算集群的可靠性加权熵，最后根据波动大小判断集群稳定性。通过该方法量化了系统可靠性，不但可以通过简单部署就能对整个集群的可靠性进行量化判定，而且还可对集群的稳定程度进行实时监控，及时了解集群的环境变化，当集群的可靠性出现较大波动时可及时采取相应措施处理。
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