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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明涉及容灾感知领域，尤其涉及一种基于历史数据的动态基线生成方法及其应用。本发明通过采集容器运行指标数据，基于Holt‑Winters算法对数据进行周期化、清洗和整合，自动生成容器指标的动态基线，并根据容器的重要性级别配置不同的阈值范围区间。同时，本发明将模型设置为每7*24小时为一个训练周期，根据算法模型计算结果，生成下一个24小时区间的预测数据。本发明可以提高容器指标监测的精度和效率，对于容器运行时的告警和容灾处理提供了有力的辅助，具有较好的应用前景。
主权项：1.一种动态基线预测算法，包括以下步骤：a.收集监控数据，包括容器的CPU、内存等资源使用情况。b.对监控数据进行预处理，包括去噪、采样、数据清洗等。c.采用指数平滑算法对监控数据进行平滑处理，并自动更新参数以适应数据变化。d.根据指数平滑算法生成动态基线，动态基线的计算结果作为替代原始阈值。e.根据不同容器的重要性级别配置不同的阈值范围区间，并在容器的资源使用情况超出阈值范围时生成告警信息。f.根据监控数据特征，将算法设置为每7*24小时为一个训练周期，根据算法模型计算结果，生成下一个24小时区间的预测数据。g.实时调整算法参数以适应数据变化，以达到自适应参数调整的目的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 一种容器容灾感知系统自适应基线预测及指标阈值调整方法
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