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申请/专利权人：南开大学
摘要：本发明涉及电数字数据处理技术领域，尤其涉及一种基于时序数据的智能运维方法,包括如下步骤：收集原始时序运维数据,并划分到相应的训练集及测试集中；对性能特征数据及标准日志特征数据进行预处理，得到性能特征数据及差分日志特征数据；对性能特征数据及标准日志特征数据分别做故障检测，并进行离线模型训练，得到多模态故障检测模型，并将异常样本收集到故障样本中；将多模态故障检测模型和基于阿里大语言模型的故障检测模型整合为在线模型，对运维数据实现实时故障检测。本发明提供的方法能够实现对大规模计算机系统性能数据和日志数据的深入分析，并自动识别和分类故障，提高故障处理的效率和准确性。
主权项：1.一种基于时序数据的智能运维方法,其特征在于：包括如下步骤：S1：将收集的原始时序运维数据中的时序性能数据在相同节点和时间戳下整合为一个性能特征数据，将收集的原始时序运维数据中的日志数据提取有效信息作为特征，得到标准日志特征数据，并将性能特征数据划分到性能特征数据训练集及性能特征数据测试集中，将标准日志特征数据划分到日志特征数据训练集及日志特征数据测试集中；S2：对划分到性能特征数据训练集及性能特征数据测试集中的性能特征数据及划分到日志特征数据训练集及日志特征数据测试集中的标准日志特征数据分别去除冗余的常量特征，并将性能特征数据分割为数据库数据及与系统相关的数据，且筛除分布不一致的性能特征数据，对标准日志特征数据中的内存变化特征构造差分特征，得到差分日志特征数据；S3：基于双分支对比学习的无监督异常检测方法对性能特征数据做故障检测，并对性能特征数据训练集的性能特征数据进行离线模型训练，基于孤立森林算法对标准日志特征数据做故障检测，并对日志特征数据训练集中的日志特征数据进行离线模型训练和优化，得到包含双分支对比学习的无监督异常检测模型及孤立森林模型的多模态故障检测模型，并将故障检测中的异常样本收集到故障样本中；S4：将多模态故障检测模型和基于阿里大语言模型整合为在线模型，通过设置适应故障检测任务的提示词捕捉运维数据中的关系，对运维数据实现实时故障检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南开大学 一种基于时序数据的智能运维方法
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