[发明专利]关联故障的预测方法和系统

摘要

本发明涉及一种关联故障的预测方法和系统，其中关联故障的预测方法包括以下步骤：获取分布式计算系统的历史故障信息，并根据历史故障信息得到故障信息样本库；获取故障信息样本库中的有效故障信息，并对有效故障信息进行时间离散化处理，得到样本数据矩阵；根据样本数据矩阵，得到分布式计算系统的当前概率共享风险组结构；获取实时采集到的分布式计算系统的当前故障样本信息；根据当前概率共享风险组结构和当前故障样本信息，对分布式计算系统进行故障预测。本发明可以全面准确的描述关联故障的多样性和传播性特征，提升预测精度，有效提高预测方法执行效率，方便在线故障的部署和实施，对于提升分布式计算系统的可用性和可靠性具有重要意义。

主权项

1.一种关联故障的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取分布式计算系统的历史故障信息，并根据所述历史故障信息得到故障信息样本库；获取所述故障信息样本库中的有效故障信息，并对所述有效故障信息进行时间离散化处理，得到样本数据矩阵；所述有效故障信息为呈现关联性的故障信息；根据所述样本数据矩阵，得到所述分布式计算系统的当前概率共享风险组结构；获取实时采集到的所述分布式计算系统的当前故障样本信息；根据所述当前概率共享风险组结构和所述当前故障样本信息，对所述分布式计算系统进行故障预测；其中，对所述有效故障信息进行时间离散化处理，得到样本数据矩阵的步骤包括：根据预设的时隙和所述有效故障信息中样本数据，对所述有效故障信息进行压缩和离散化，得到所述样本数据矩阵；所述预设的时隙为最小的平均故障间隔时间；其中，根据所述样本数据矩阵，得到所述分布式计算系统的当前概率共享风险组结构的步骤包括：确定所述分布式计算系统中是否存在概率共享风险组结构；若存在，根据所述样本数据矩阵对所述概率共享风险组结构进行信息更新，得到所述当前概率共享风险组结构；若不存在，根据所述样本数据矩阵生成所述当前概率共享风险组结构；其中，根据所述当前概率共享风险组结构和所述当前故障样本信息，对所述分布式计算系统进行故障预测的步骤包括：获取所述当前故障样本信息的故障序列；获取所述当前概率共享风险组结构的节点；对所述故障序列和所述节点进行匹配，并在所述匹配成功时，根据各匹配成功的节点的相关边的权重信息，对所述分布式计算系统进行故障预测。