基于改进的时间序列算法的云计算集群故障预测的研究

• 作者: 郑志学
• 来源期刊: 信息记录材料
• 关键词: 分布式 云计算 极限学习机 时间序列
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 信息:技术与应用
• 页码范围: 171-172
• 页数: 2页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文

摘要

为了应对多线程高并发引起的大量硬件资源消耗所带来的云计算集群系统稳定性挑战,提升系统的故障预测准确率,采用基于时间序列预测的云计算集群系统故障预测的模型.由于传统基于时间序列预测模型是在暂不考虑外界具体因素影响的前提下进行相关的信息的预测,因此存在着预测结果有所偏差的缺陷,因此本文提出一种基于改进的时间序列预测云计算集群故障的模型,通过该模型将云计算集群的系统使用时间、使用人数、并发访问数作为时间序列预测模型的输入量,通过引入极限学习机算法将上层预测的结果作为输入量进行重新计算,最终获得较为准确的故障预测结果.