隨著業(yè)務(wù)系統(tǒng)規(guī)模不斷擴(kuò)大,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)也變得十分復(fù)雜,常規(guī)基于規(guī)則的方法已經(jīng)很難判斷多個(gè)系統(tǒng)相互作用下的復(fù)合型故障,也難以對(duì)潛在故障進(jìn)行預(yù)測(cè).本文在多業(yè)務(wù)系統(tǒng)的復(fù)雜場(chǎng)景下,使用ELK平臺(tái)對(duì)日志進(jìn)行集中化管理,梳理出復(fù)雜系統(tǒng)環(huán)境下日志與各業(yè)務(wù)系統(tǒng)、主機(jī)、進(jìn)程之間的關(guān)系,篩選出系統(tǒng)中直接與故障相關(guān)的日志文件,進(jìn)而在深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow中使用這些海量數(shù)據(jù)對(duì)LSTM算法模型進(jìn)行訓(xùn)練,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)故障預(yù)測(cè). 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2020,29(07)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3520489