【技術實現步驟摘要】
本公開涉及計算機，尤其涉及一種故障預測方法、裝置、設備及介質。
技術介紹
1、一個數據平臺包含異地部署的多個站點，一個站點中包含多個計算單元。故障預測需要監控數據平臺中每個計算單元中不同指標的運行數據進行故障預測。
2、目前，故障預測只考慮單個指標，無法對數據平臺中的多個指標進行全面的故障預測。但，由于數據平臺中站點之間的關聯關系復雜，理解不同站點監控指標之間的關系對于技術人員進行全面的故障預測較為困難。
技術實現思路
1、本公開提供了一種故障預測方法、裝置、設備及介質。
2、根據本公開的第一個方面，提供了一種故障預測方法，包括：獲取歷史周期內相互處于同一數據聯通平臺中的多個計算單元中至少一個指標的時序數據，得到多個時序數據；對多個時序數據分別進行第一分析，得到每個指標的后向預測值，其中，后向預測值表征指標在當前時刻的預測數據；以及對表征不同空間域的多個時序數據進行第二分析，得到多個指標之間關聯的權重值，其中，權重值表征同一計算單元不同指標之間的關聯程度以及不同計算單元的同一指標之間的關聯程度；其中，后向預測值及權重值用于對數據聯通平臺進行故障預測。
3、根據本公開的實施例，對多個時序數據分別進行第一分析，得到每個指標的后向預測值，包括：根據多個時序數據，計算每個指標的前向預測因子和后向預測因子，其中，前向預測因子表征前向預測值的計算參數，后向預測因子表征后向預測值的計算參數，且前向預測因子用于驗證后向預測因子計算的準確性；以及根據前向預測因子和
4、根據本公開的實施例，根據前向預測因子和后向預測因子，計算得到每個指標的前向預測值和后向預測值，包括：根據前向預測因子，通過回溯函數，計算得到前向預測值；以及根據后向預測因子，通過預測函數，計算得到后向預測值。
5、根據本公開的實施例，對表征不同空間域的多個時序數據進行第二分析，得到多個指標之間關聯的權重值，包括：根據每個計算單元中所有指標時序數據的變化趨勢，確定每個計算單元中所有指標之間的第一相關性；根據不同計算單元中同名指標的時序數據，確定不同計算單元中同名指標之間的第二相關性；根據第一相關性和第二相關性，得到多個指標之間關聯的權重值。
6、根據本公開的實施例，對多個時序數據分別進行第一分析，得到每個指標的后向預測值，包括：通過多層感知機對多個時序數據進行分析，得到每個指標的后向預測值。
7、根據本公開的實施例，對表征不同空間域的多個時序數據進行第二分析，得到多個指標之間關聯的權重值，包括：根據預設條件，對多個指標進行分組，得到多個組別的指標；根據多個組別的指標，通過圖注意力網絡模型計算得到多個指標之間關聯的權重值，其中，圖注意力網絡模型中，一個節點代表一個指標，邊代表兩個指標之間的權重值。
8、根據本公開的實施例，根據預設條件，對多個指標進行分組，得到多個組別的指標包括：將n個指標根據預設條件劃分為g組，得到g個組別的指標，其中，g≥2，n-g≥2。
9、根據本公開的實施例，獲取歷史周期內相互處于同一數據聯通平臺中的多個計算單元中至少一個指標的時序數據，得到多個時序數據之后包括：將每個指標的時序數據，分為高頻時序數據和低頻時序數據，其中，高頻時序數據表征指標的局部特征，低頻時序數據表征指標的全局特征。
10、本公開的第二方面提供了一種故障預測裝置，包括：獲取模塊，用于獲取歷史周期內相互處于同一數據聯通平臺中的多個計算單元中至少一個指標的時序數據，得到多個時序數據；時間分析模塊，用于對多個時序數據分別進行第一分析，得到每個指標的后向預測值，其中，后向預測值表征指標在當前時刻的預測數據；以及空間分析模塊，用于對表征不同空間域的多個時序數據進行第二分析，得到多個指標之間關聯的權重值，其中，權重值表征同一計算單元不同指標之間的關聯程度以及不同計算單元的同一指標之間的關聯程度；其中，后向預測值及權重值用于對數據聯通平臺進行故障預測。
11、本公開的第三方面提供了一種電子設備，包括：一個或多個處理器；存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，其中，當一個或多個程序被一個或多個處理器執行時，使得一個或多個處理器執行上述的故障預測方法。
12、本公開的第四方面提供了一種一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有可執行指令，該指令被處理器執行時使處理器執行上述的故障預測方法。
13、應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。
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1.一種故障預測方法，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對多個所述時序數據分別進行第一分析，得到每個所述指標的后向預測值，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述根據所述前向預測因子和所述后向預測因子，計算得到每個所述指標的前向預測值和后向預測值，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對表征不同空間域的多個所述時序數據進行第二分析，得到多個所述指標之間關聯的權重值，包括：
5.根據權利要求1或2或3所述的方法，其中，所述對多個所述時序數據分別進行第一分析，得到每個所述指標的后向預測值，包括：
6.根據權利要求1或4所述的方法，其中，所述對表征不同空間域的多個所述時序數據進行第二分析，得到多個所述指標之間關聯的權重值，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述根據預設條件，對多個所述指標進行分組，得到多個組別的指標包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其中，所述獲取歷史周期內相互處于同一數據聯通平臺中的多個計算單元中至少一個指標的時序數據，得到多個所述時序數據之
9.一種故障預測裝置，包括：
10.一種電子設備，包括：
11.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有可執行指令，該指令被處理器執行時使處理器執行根據權利要求1～8中任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種故障預測方法，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對多個所述時序數據分別進行第一分析，得到每個所述指標的后向預測值，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述根據所述前向預測因子和所述后向預測因子，計算得到每個所述指標的前向預測值和后向預測值，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對表征不同空間域的多個所述時序數據進行第二分析，得到多個所述指標之間關聯的權重值，包括：
5.根據權利要求1或2或3所述的方法，其中，所述對多個所述時序數據分別進行第一分析，得到每個所述指標的后向預測值，包括：
6.根據權利要求1或...
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