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改进Co-Fores的主机故障预防方法(结合IT运维数据)

  • 资源大小:0.78 MB
  • 上传时间:2021-07-03
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  • 资源积分:1积分
  • 标      签: Co-Fores

资 源 简 介

随着各行业信息化建设的发展,数据中心规模逐渐庞大,其内部主机的软硬件故障成为影响业务系统可靠性和可用性的关键因素。由关键节点的硬件损坏、信息系统漏洞、数据库中断、并发请求过大等导致的故障可能会使整个集群发生瘫痪。对数据中心的硬件设备、操作系统、数据库和中间件等IT资源的故障运维由传统分散的人工式巡查发展为集中统一的监测。传统的故障监测方式比较简单,即通过运维管理平台对各软硬件资源的性能指标(如CPU 利用率、内存使用率、数据库运行时长.IO 数等)进行判断,当某个指标超过阈值时就将该资源判定为异常,并发出告警。但是,该方法有3 个缺点:1)阈值需要运维专家根据经验设置;2) 未挖掘各资源各指标间的关联关系;3) 经常在故障出现后才能捕捉指标异常。采用机器学习对海量的运维数据进行分析,能够智能地、及时地实现故障预测,克服以上问题,保证业务正常运行。
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