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申请/专利权人：深圳市互盟科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于大数据的算力配置检测方法及系统，该方法通过构建特征提取模型自动对业务数据和系统日志数据进行时间序列特征信息提取，并通过构建算力空闲时间预测模型对特征提取模型输出的时间序列特征信息数据进行算力空闲时间预测，得到高准确性的算力空闲时间预测结果，最后根据算力空闲时间预测结果进行动态调整算力资源，实现提高算力资源分配的准确性，解决了人工调整算力资源的方式因业务数据量和系统日志数据量的增加而忽略关键的特征信息，进而导致算力资源分配的准确性低的问题利用人工的方式导致算力资源分配的准确性低的问题。
主权项：1.一种基于大数据的算力配置检测方法，其特征在于，包括：获取实时的业务数据和系统日志数据；对实时的业务数据和系统日志数据进行数据预处理，生成处理后的业务数据和系统日志数据；通过训练好的特征提取模型的时间卷积网络层对处理后的业务数据进行业务特征提取，生成第一时间序列特征数据；通过训练好的特征提取模型的双向门控循环层对处理后的系统日志数据进行日志特征提取，生成第二时间序列特征数据；通过训练好的特征提取模型的特征融合层将第一特征数据和第二特征数据进行特征融合，生成融合后的第三时间序列特征数据；将融合后的第三时间序列特征数据输入到训练好的算力空闲时间预测模型中，以使所述训练好的算力空闲时间预测模型根据融合后的第三时间序列特征数据进行算力空闲时间预测处理，生成预测的算力空闲时间；根据预测的算力空闲时间，利用动态算力资源调整策略对算力资源进行动态配置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市互盟科技股份有限公司 一种基于大数据的算力配置检测方法及系统
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