超级计算机错误预测模型研究

• 作者: 孙蕾 张奇峰 田曲波 邱德红
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 关联模式 错误预测 日志分析 BlueGene/L
• 年，卷（期）: 2010,（20）
• 页码范围: 126-128,141
• 分类号: TP181
• 字数: 3458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.20.036

摘要

错误预测对于提高计算机系统的运算稳定性有重要意义,日志分析是建立错误预测模型的有效方法.在同类型错误的时间预测模型的基础之上,通过日志分析建立了不同类型错误之间的关联模式,并在此基础上建立了基于关联模式的错误预测模型,填补了时间预测模型在错误发生后的短时间内无能为力的缺陷,提高了预测率,并在IBM的BlueGene/L的系统日志数据上验证了关联模式错误预测模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙蕾	华中科技大学软件学院	13	130	4.0	11.0
2	邱德红	华中科技大学软件学院	27	172	7.0	11.0
3	田曲波	华中科技大学软件学院	2	9	2.0	2.0
4	张奇峰	华中科技大学软件学院	2	9	2.0	2.0