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申请/专利权人：江苏蓝色云湾数字科技有限公司

摘要：本发明公开了一种云计算设备运维故障分析和预警方法，涉及大数据分析技术领域。通过获取云服务器的性能参数数据时间序列进行预处理，根据计算任务的不同对预处理后的性能参数数据时间序列进行分割，构建性能评价模型，计算云服务器在进行不同类型的计算任务时的综合负载信息值，分别获取云服务器在进行不同类型的计算任务时综合负载信息值的时间子序列，采用k均值聚类算法对综合负载信息值的数据值进行聚类分析，获取在不同计算任务下的云服务器运行状态分类结果，根据获取的运行状态分类结果对当前云服务器进行计算任务时的运行状态进行评估，设置运行状态预警等级阈值，当评估结果超预警等级阈值时，进行运行状态告警。

主权项：1.一种云计算设备运维故障分析和预警方法，其特征在于，包括：以采样频率f获取在负载运行周期λ内，云服务器的性能参数数据时间序列F，计算序列F中第i类性能参数在t时刻的估测值，计算公式为： ；式中,为常数系数，且∈（0,1）；表示为第i类性能参数在t-1时刻的采样值；表示为第i类性能参数在t-j时刻的采样值；t∈λ；设置第i类性能参数估测值的预测允许误差为，根据公式：，计算第i类性能参数的置信区间，根据获取的置信区间判定第i类性能参数在t时刻的采样值是否为离群点，并将性能参数数据时间序列中的离群点剔除；根据云服务器在负载运行周期λ内计算任务的不同，对归一化处理后的性能参数数据时间序列进行分割，获取云服务器只进行计算密集型任务时的第u个时间子序列F1u、只进行访存密集型任务时的第v个时间子序列F2v、同时进行计算密集型任务和访存密集型任务时的第w个时间子序列F3w；根据公式：计算云服务器在进行不同类型的所述计算任务时的综合负载信息值Cq，式中，表示为云服务器在进行第q类计算任务时第k项性能参数采样值；表示为云服务器在进行第q类计算任务时第k项性能参数的权重，且；q=1,2,3；其中，C1为云服务器只进行计算密集型任务时的综合负载信息值；C2为云服务器只进行访存密集型任务时的综合负载信息值；C3为云服务器同时进行计算密集型任务和访存密集型任务时的综合负载信息值；分别获取云服务器在进行不同类型的计算任务时综合负载信息值的时间子序列，采用k均值聚类算法对综合负载信息值的时间子序列中的数据值进行聚类分析，以输出时间序列聚类结果的K个类别作为云服务器负载程度的分类等级，获取在不同计算任务下的云服务器运行状态分类结果；根据获取的运行状态分类结果对当前云服务器进行计算任务时的运行状态进行评估，设置运行状态预警等级阈值，当评估结果超预警等级阈值时，进行运行状态告警。

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