基于日志分析的超级计算机错误预测方法研究

• 作者: 孙蕾 张奇峰 田曲波 邱德红
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 日志分析 错误预测 时间预测器 关联预测器 联合预测器
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1235-1237
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.04.008

摘要

大量的错误严重影响了超级计算机系统的稳定性,错误预测对于提高其稳定性有重要作用,日志分析是进行错误预测的有效方法.建立了错误预测的基本框架,包括日志的预处理、基础预测器和联合预测器,其中基础预测器包括时间预测器和关联预测器.在BlueGene/L日志上进行的实验结果显示联合预测器的预测效果比基础预测器好.这表明错误预测要充分挖掘错误的特性,将基于各种错误特性的基础预测器联合起来进行预测才能取得满意的预测效果.

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