本發明公開了一套數據中心滯后任務失效預測方法,由六個步驟組成:初始化、靜態任務失效預測模型構建、動態任務失效預測模型構建、增強特征模型構建、集成任務失效預測模型構建、滯后任務失效預測。本發明將每一次執行過程看作不同的執行實例,通過分析失效實例在時間、配置、資源、運行環境四個方面的行為模式,結合任務運行前的節點狀態、任務靜態配置特征,以及任務運行過程中動態的資源使用特征及節點資源環境變化特征,設計了基于神經網絡模型和決策樹模型的集成學習模型。該框架能夠利用靜態配置在任務提交初期最早的得出靜態預測結果,并根據預測的可信程度利用后續的動態模型對不同長度的執行實例進行預測,實現更高的預測精準度。
聲明:
“數據中心滯后任務失效預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)