【摘 要】
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大数据、云计算技术广泛应用于各行业,服务器作为大数据、云平台的主要基础硬件承载设备,其稳定运行将直接关系云平台上承载的各类应用系统的可用性,对用户的使用体验带来极大影响。本文根据定制化的集群服务器机房相关设备故障监测需求,基于机器学习算法理论,应用了服务器故障检测算法框架,通过采集的数据对算法进行了相关测试。本文的主要研究内容如下:(1)机器学习算法设计与应用:针对
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大数据、云计算技术广泛应用于各行业,服务器作为大数据、云平台的主要基础硬件承载设备,其稳定运行将直接关系云平台上承载的各类应用系统的可用性,对用户的使用体验带来极大影响。本文根据定制化的集群服务器机房相关设备故障监测需求,基于机器学习算法理论,应用了服务器故障检测算法框架,通过采集的数据对算法进行了相关测试。本文的主要研究内容如下:(1)机器学习算法设计与应用:针对服务器故障预测需求,调研了当前典型的故障检测算法,应用了结合支持向量机回归与分类的故障检测算法,采用生产环境中的数据对算法进行了测试,测试结果表明算法的有效性和适用性。(2)服务器故障监测系统需求及设计:根据需求,对我公司机房服务器情况进行综合分析,从服务器组群管理、数据采集与计算、数据可视化等方面全面梳理了服务器故障监测的需求,然后根据获取的需求对服务器故障监测系统总体体系进行了设计,提出了涵盖客户端底层、数据中间层、可视用户层的三层总体架构。(3)服务器故障监测系统实现与测试:选用当前主流的软件框架,实现了包括客户端底层、数据中间层、可视用户层的实时数据采集与分析平台软件。该平台采集、收集、分析各个服务器实时运行状态,以及对故障状态进行检测;同时将各类实时采集的数据、分析的结果通过丰富的可视化图表进行表示,并实现告警、提醒等功能。论文根据实际需求,设计了针对大规模服务器集群的运行状态及故障监测系统,为服务器的故障实时报警、故障检测提供支撑,通过及时监测并发现故障点,有力提升整个系统的运维管理和应急响应能力,有力保障了云平台承载的应用系统的可用性及用户体验。
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