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申请/专利权人：苏州元脑智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种主动容错方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，涉及边缘计算技术领域，包括：收集多个调度时间内边缘计算系统的日志数据；根据日志数据构建动态的有向图；根据日志数据与有向图训练容错模型；根据当前调度时间内边缘计算系统的日志数据，利用容错模型预测得到边缘计算节点的系统状态的预测值、边缘计算节点是否发生系统故障的预测结果以及故障类型；根据各边缘计算节点的系统状态的预测值与各边缘计算节点的系统状态的模拟值调整负载调度策略。利用容易获取的日志数据来训练容错模型，可以节省成本，基于容错模型与日志数据实现细粒度的故障预测，利于抢占式负载调度策略的可解释性，有利于实现可信和可解释的预测结果。

主权项：1.一种主动容错方法，其特征在于，包括：收集多个调度时间内边缘计算系统的日志数据；根据所述日志数据构建动态的有向图；根据所述日志数据与所述有向图训练容错模型；所述容错模型包括：循环神经网络、图神经网络以及Transformer网络；循环神经网络用于节点级别时间序列表征，图神经网络用于图级别结构表征，Transformer网络用于系统状态预测；根据当前调度时间内边缘计算系统的日志数据，利用训练好的容错模型预测得到边缘计算节点的系统状态的预测值、所述边缘计算节点是否发生系统故障的预测结果以及当预测边缘计算节点发生系统故障时的故障类型；根据各所述边缘计算节点的系统状态的预测值与各所述边缘计算节点的系统状态的模拟值调整负载调度策略，以减少预测出的发生系统故障的边缘计算节点的负载；根据当前调度时间内边缘计算系统的日志数据，利用训练好的容错模型预测得到边缘计算节点的系统状态的预测值、所述边缘计算节点是否发生系统故障的预测结果以及当预测边缘计算节点发生系统故障时的故障类型包括：通过循环神经网络编码每个边缘计算节点的时序属性数据；通过图神经网络聚合与更新每个有向图上节点的特征表示，得到每个边缘计算节点的更新时间序列；利用基于Transformer的序列到序列模型处理所述边缘计算节点的更新时间序列，得到所述节点的系统状态的预测值；根据所述边缘计算节点的系统状态的预测值预测所述边缘计算节点是否会发生故障；当预测所述边缘计算节点会发生故障时，根据所述边缘计算节点的系统状态的预测值确定所述边缘计算节点的故障类型。

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