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公开(公告)号：CN118394534B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410853492.2
申请日：2024-06-28
Applicant: 济南浪潮数据技术有限公司
IPC: G06F9/50 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种集群应用服务的扩缩容方法、系统、产品、装置及介质，涉及计算机技术领域。通过云计算平台中应用服务的历史数据，并根据预测峰值策略对业务指标数据预测得到峰值指标数据，基于历史数据预测得到峰值指标数据，使之数据实现前置性的预测。均是在扩缩容信号发生之前提前预先确定对应的扩缩容处理操作，提高响应业务变化的速度和扩缩容的操作效率。通过业务承载策略对资源负载、芯片架构对应的实例数和性能指标数据进行处理得到应用服务对应的单位资源承载量后，基于峰值指标数据和单位资源承载量之间的关系确定应用服务的扩缩容处理策略，结合业务指标数据和性能指标数据的历史数据精准确定扩缩容条件，提升扩缩容策略的主动性。
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公开(公告)号：CN118689732A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410694892.3
申请日：2024-05-30
Applicant: 济南浪潮数据技术有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于Kubernetes集群的事件监测方法及装置、计算机程序产品，该方法包括：监听Kubernetes集群中的事件，得到第一事件；将第一事件与预设事件链列表进行匹配，得到匹配结果，其中，预设事件链列表中包括多条预设事件链，预设事件链中包括依次排列的多个预设事件以及每个预设事件的预设失效时长；在从匹配结果中确定第一事件与目标预设事件链中的第一目标预设事件匹配的情况下，将第一事件添加至第一队列中，并在第一队列中设置第一事件的第一失效时间；基于第一队列生成异常告警信息。通过本申请，解决了相关技术中无法准确监测事件组合的问题，实现精准对异常事件组合发出告警的效果。
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公开(公告)号：CN118051592A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410210748.8
申请日：2024-02-26
Applicant: 济南浪潮数据技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F16/335 , G06F16/33 , G06F40/35 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种问答方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，包括：利用Transformer模型将目标问题转化为向量表示，得到问题向量并将其输入至向量检索库中，以检索与目标问题最相似的若干个目标文本向量；将目标文本向量和目标问题输入至提示工程模板中，以实现提示工程模板的实例化得到实例化模板；将实例化模板输入至包含用于保持模型输入输出维度不变的新增旁路的微调后大语言模型中，以根据历史问答记录生成针对目标问题的回答。本申请通过向量索引的方式，能够快速的实现相似问题的检索和匹配，提高问答的效率，通过提示工程模板和微调后大语言模型能够提升中文理解和生成能力，并增强语义理解能力，进而生成面向专业领域的规范回答。
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公开(公告)号：CN117331799A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311258601.8
申请日：2023-09-27
Applicant: 济南浪潮数据技术有限公司
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明公开了一种数据采集方法，包括以下步骤：获取采集项当前对应的采集任务数量和采集周期；统计每一个采集任务的采集时间并相加得到总采集时间以及统计每一个采集任务对应的采集目标数量并相加得到总目标数量；利用总采集时间除以总目标数量得到每一个采集目标对应的平均采集时间，并根据采集周期和平均采集时间得到预期采集任务数量；根据预期采集任务数量和当前对应的采集任务数量调整下一次对采集项执行数据采集的采集任务数量。本发明还公开了一种系统、计算机设备以及可读存储介质。本发明提出的方案通过比较采集任务执行时间和采集周期的大小，然后调整采集任务个数，从而提升数据采集的稳定性。
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公开(公告)号：CN117149565A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311107353.7
申请日：2023-08-30
Applicant: 济南浪潮数据技术有限公司
Inventor： 苏海明
IPC: G06F11/30 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/044
Abstract: 本发明涉及云平台技术领域，公开了云平台关键性能指标的状态检测方法、装置、设备及介质，云平台关键性能指标的状态检测方法包括：获取云平台关键性能指标的性能数据；基于双向循环神经网络模型对性能数据进行特征提取，得到序列特征；根据注意力机制特征提取网络模型对序列特征进行二次特征提取，得到性能数据的目标特征；将目标特征输入分布式梯度增强库分类器，得到性能数据的状态，分布式梯度增强库分类器的输入为目标特征，分布式梯度增强库分类器的输出为性能数据的状态。本发明通过两次对云平台关键性能指标的性能数据进行特征提取，提高云平台关键性能指标的状态检测的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116578702A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310496099.8
申请日：2023-04-27
Applicant: 济南浪潮数据技术有限公司
Inventor： 苏海明
IPC: G06F16/35 , G06F18/23 , G06F18/2431 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供了一种文本聚类的方法、装置、设备及可读介质，方法包括：建立词汇表，并计算词汇表中每个词汇的词向量；获取每个待聚类的文本的文本向量并形成文本向量集合，并计算文本向量集合中每两个文本向量之间的距离；在文本向量集合中随机选择阈值数量的文本向量作为备选中心向量，并在备选中心向量中以每两个文本向量为一组依次作为中心向量将文本向量划分为两类；选择每次划分中的混乱度最小的一组中心向量中的混乱度最大的中心向量和对应的分类的文本向量，以选择的文本向量重复执行上一步骤直到达到预设条件。通过使用本发明的方案，能够实现对短文本的高效语义聚类，可以在充分保留文本语义、语序信息的前提下实现短文本的自动聚类。
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公开(公告)号：CN113591897B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202110592483.9
申请日：2021-05-28
Applicant: 济南浪潮数据技术有限公司
Inventor： 苏海明
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/2113
Abstract: 本发明公开了一种监控数据异常的检测方法，包括：采集监控数据，并基于滑动窗口对监控数据进行分割以得到训练集和测试集/待检测数据；提取训练集中样本点的小波包分解特征与统计特征以构建监控数据的特征集，并基于卡方检验对特征集中的特征进行选择以排除冗余特征，得到最终训练集；基于最终训练集训练集成学习模型以得到异常检测模型；以及将测试集/待检测数据输入异常检测模型，以得到异常检测结果。本发明还公开了一种监控数据异常的检测装置、计算机设备和可读存储介质。本发明利用小波包分解与统计，提取时序数据中的瞬时变化与整体变化，并进行特征选择与增强，增强了异常检测模型的泛化能力，提高了单维监控数据异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN119322695A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411336666.4
申请日：2024-09-24
Applicant: 济南浪潮数据技术有限公司
IPC: G06F11/07 , G06F18/2431 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，公开了云平台故障诊断方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：实时获取云平台的错误日志数据；将错误日志数据划分为多个待诊断日志数据；将待诊断日志数据输入多个错误日志诊断模型，获得错误日志诊断结果；将待诊断日志数据和错误日志诊断结果输入多个错误日志诊断模型中，获得每个错误日志诊断模型输出的多个错误日志诊断结果的投票结果；基于多个错误日志诊断结果的投票结果，对多个错误日志诊断模型输出的错误日志诊断结果进行汇总处理，获得每个错误日志诊断结果的准确率；基于每个错误日志诊断结果的准确率，确定云平台的故障诊断结果。本发明提高了云平台故障诊断结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118394534A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410853492.2
申请日：2024-06-28
Applicant: 济南浪潮数据技术有限公司
IPC: G06F9/50 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种集群应用服务的扩缩容方法、系统、产品、装置及介质，涉及计算机技术领域。通过云计算平台中应用服务的历史数据，并根据预测峰值策略对业务指标数据预测得到峰值指标数据，基于历史数据预测得到峰值指标数据，使之数据实现前置性的预测。均是在扩缩容信号发生之前提前预先确定对应的扩缩容处理操作，提高响应业务变化的速度和扩缩容的操作效率。通过业务承载策略对资源负载、芯片架构对应的实例数和性能指标数据进行处理得到应用服务对应的单位资源承载量后，基于峰值指标数据和单位资源承载量之间的关系确定应用服务的扩缩容处理策略，结合业务指标数据和性能指标数据的历史数据精准确定扩缩容条件，提升扩缩容策略的主动性。
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公开(公告)号：CN114844796B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210467233.7
申请日：2022-04-29
Applicant: 济南浪潮数据技术有限公司
Inventor： 苏海明
Abstract: 本申请公开了一种对时序KPI的异常检测的方法、装置及介质，涉及云计算领域。该方法包括：获取时序数据；获取时序数据的原始的显著性特征序列；将原始的显著性特征序列进行分解并获取分解后的各个分量；将各分量进行拟合并将拟合后的各个分量上的值相加以便获取重构的显著性特征序列；获取原始的显著性特征序列与重构的显著性特征序列的差值；根据差值获取时序数据中的异常数据。相比于依据经验设置阈值来确定时序数据中的异常点的方法，本申请提供的方法中以时序数据为基础，对时序数据提取显著性特征并对提取出的显著性特征进行重构，依据显著性特征的差值获取到时序数据中的异常数据，因此可以提高对KPI的异常检测的准确性。
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