【摘 要】
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随着云计算和移动互联网的发展,前端的设备提供服务入口,而大量的数据存储和处理任务需要在后台的数据中心完成,数据中心成为云计算时代最重要的基础设施。与之相对应的是,企业级数据中心的规模越来越大,数据中心的自动化运营和维护所面临的挑战也越来越大。除了软、硬件故障以外,服务器的磁盘使用过高是数据中心运维中最常见的问题之一,且经常发生于系统负载最高的时候,严重伤害用户体验。通常对于服务器的运行情况等信息有
【机 构】
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南开大学 计算机与控制工程学院 天津 300350
【出 处】
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第 23 届全国信息存储技术学术会议
论文部分内容阅读
随着云计算和移动互联网的发展,前端的设备提供服务入口,而大量的数据存储和处理任务需要在后台的数据中心完成,数据中心成为云计算时代最重要的基础设施。与之相对应的是,企业级数据中心的规模越来越大,数据中心的自动化运营和维护所面临的挑战也越来越大。除了软、硬件故障以外,服务器的磁盘使用过高是数据中心运维中最常见的问题之一,且经常发生于系统负载最高的时候,严重伤害用户体验。通常对于服务器的运行情况等信息有定期记录,可以作为后续操作的依据。而传统的阈值方式具有一定的缺陷,因此需要考虑更为可靠地方法。本文针对磁盘占用率的监控和处理问题,通过预测磁盘占用率的变化情况,提前进行相应处理。从而将"事后被动应对"改变为"事前主动预防",降低运维的工作难度。本文工作基于某知名互联网企业数据中心的真实历史数据,分别使用决策树和深度自动编码器(Deep Auto-Encoder,DAE)来建立预测模型,预测半小时、六小时、十二小时、一天、两天、三天后的磁盘占用率情况。这样做可以让运维人员提前了解到磁盘的运行情况,并根据预测结果安排处理任务的时间。决策树模型快速、有效、理解性强,DAE模型适用范围更广,但计算耗时长。两种模型的故障检测率都超过98％,两天内的误报率也控制在5％以内。通过与时间序列分析的方法进行比较,表明本文建立的模型预测效果更好,更能适应不同变化趋势的磁盘。本文工作对于数据中心的自动化运维具有重要应用价值。
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