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龙图腾网获悉北京志凌海纳科技股份有限公司申请的专利一种多维度可预测的负载均衡故障切换方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119814594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510303423.9，技术领域涉及：H04L41/149；该发明授权一种多维度可预测的负载均衡故障切换方法和系统是由包雯韬;孙克勇;张凯设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多维度可预测的负载均衡故障切换方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多维度可预测的负载均衡故障切换方法和系统；其中，方法包括：基于历史故障概率的时间序列数据构建机器学习模型，采用机器学习模型对未来预设一段时间内各故障粒度的故障概率进行预测；当预测的故障概率超过相应的标准阈值后，触发相应故障粒度的灾备切换的预热机制，包括热备开启、状态同步及备集群流量承接的操作。本发明的技术方案通过上述多维度预测和灵活切换机制，能够更及时、更准确地感知和应对负载均衡系统中的各种故障，显著提升负载均衡系统的高可用性和可靠性，确保业务的稳定运行和用户体验的持续性。

本发明授权一种多维度可预测的负载均衡故障切换方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种多维度可预测的负载均衡故障切换方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据负载均衡系统的属性特性信息，采集多维度种类的故障指标以及该故障指标对不同故障粒度的故障的影响因子，形成当前系统状态数据，并汇总所述当前系统状态数据形成数据集合； 对当前系统状态数据进行归一化处理；还包括根据归一化处理后的所述当前系统状态数据形成数据集合建立映射关系表，所述映射关系表的纵向项目为故障指标，并且从上到下标记为 F1，F2 ，… ，Fn；所述映射关系表的横向项目为故障粒度，且故障粒度从左到右标记为 L1，L2，L3，L4；所述映射关系表中的数据项为该数据项所在行对应的故障指标对该数据项所在列对应的故障粒度的故障的影响因子； 根据故障指标以及对应的影响因子，计算得到当前每个故障粒度对应的故障概率： 即L1 的故障概率、L2 的故障概率、L3的故障概率和L4 的故障概率，最后保存到数据库中；随着时间的推移，在数据库中将得到一组时间序列对应的故障概率汇总，得到历史故障概率的时间序列数据；基于所述历史故障概率的时间序列数据构建机器学习模型，采用机器学习模型对未来预设一段时间内各故障粒度的故障概率进行预测； 当预测的故障概率超过相应的标准阈值后，触发相应故障粒度的灾备切换的预热机制，其中，各故障粒度分别设置有对应的标准阈值。

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