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申请/专利权人：湖南科技学院
摘要：本发明公开了一种基于马尔可夫链进行云计算环境下任务失败率预测的方法，包括以下步骤：S1、构建历史任务数据集；S2、对收集到的历史任务数据集进行清洗和预处理；S3、利用预处理后的历史任务数据集构建改进马尔可夫链模型，定义任务执行的不同状态及其状态转移概率；S4、动态调整改进马尔可夫链模型参数以适应不同任务类型和云计算环境的变化；S5、基于构建的改进马尔可夫链模型，生成任务失败率预测结果；S6、根据任务失败率预测结果提供实时预测功能；S7、根据任务失败率预测结果，优化任务调度策略。本发明通过利用马尔可夫链模型进行任务失败率预测，并结合动态调整和调度优化机制，为云计算环境中的任务调度和资源管理提供了解决方案。
主权项：1.一种基于马尔可夫链进行云计算环境下任务失败率预测的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、从云计算环境中自动收集任务执行时间、资源使用情况和任务失败次，并构建历史任务数据集；S2、对收集到的历史任务数据集进行清洗和预处理，去除噪声和异常值；S3、利用预处理后的历史任务数据集构建改进马尔可夫链模型，定义任务执行的不同状态及其状态转移概率，所述状态包括任务成功、任务失败和任务重试；S4、动态调整改进马尔可夫链模型参数以适应不同任务类型和云计算环境的变化；S5、基于构建的改进马尔可夫链模型，对未来任务的失败概率进行预测，生成任务失败率预测结果；S6、根据任务失败率预测结果提供实时预测功能，帮助系统管理员及时了解任务失败风险；S7、根据任务失败率预测结果，优化任务调度策略，选择最佳的资源和时间执行任务，降低任务失败概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技学院 基于马尔可夫链进行云计算环境下任务失败率预测的方法
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