【技術實現(xiàn)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(zhì)。
技術介紹
1、一個數(shù)據(jù)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(jiān)控數(shù)據(jù)平臺中每個計算單元中不同指標的運行數(shù)據(jù)進行故障預測。
2、目前，故障預測只考慮單個指標，無法對數(shù)據(jù)平臺中的多個指標進行全面的故障預測。但，由于數(shù)據(jù)平臺中站點之間的關聯(lián)關系復雜，理解不同站點監(jiān)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(xiàn)思路
1、本公開提供了一種故障預測方法、裝置、設備及介質(zhì)。
2、根據(jù)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(nèi)相互處于同一數(shù)據(jù)聯(lián)通平臺中的多個計算單元中至少一個指標的時序數(shù)據(jù)，得到多個時序數(shù)據(jù)；對多個時序數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)；以及對表征不同空間域的多個時序數(shù)據(jù)進行第二分析，得到多個指標之間關聯(lián)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(lián)程度以及不同計算單元的同一指標之間的關聯(lián)程度；其中，后向預測值及權重值用于對數(shù)據(jù)聯(lián)通平臺進行故障預測。
3、根據(jù)本公開的實施例，對多個時序數(shù)據(jù)分別進行第一分析，得到每個指標的后向預測值，包括：根據(jù)多個時序數(shù)據(jù)，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(shù)，后向預測因子表征后向預測值的計算參數(shù)，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(jù)前向預測因子和
4、根據(jù)本公開的實施例，根據(jù)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(jù)前向預測因子，通過回溯函數(shù)，計算得到前向預測值；以及根據(jù)后向預測因子，通過預測函數(shù)，計算得到后向預測值。
5、根據(jù)本公開的實施例，對表征不同空間域的多個時序數(shù)據(jù)進行第二分析，得到多個指標之間關聯(lián)的權重值，包括：根據(jù)每個計算單元中所有指標時序數(shù)據(jù)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(jù)不同計算單元中同名指標的時序數(shù)據(jù)，確定不同計算單元中同名指標之間的第二相關性；根據(jù)第一相關性和第二相關性，得到多個指標之間關聯(lián)的權重值。
6、根據(jù)本公開的實施例，對多個時序數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行分析，得到每個指標的后向預測值。
7、根據(jù)本公開的實施例，對表征不同空間域的多個時序數(shù)據(jù)進行第二分析，得到多個指標之間關聯(lián)的權重值，包括：根據(jù)預設條件，對多個指標進行分組，得到多個組別的指標；根據(jù)多個組別的指標，通過圖注意力網(wǎng)絡模型計算得到多個指標之間關聯(lián)的權重值，其中，圖注意力網(wǎng)絡模型中，一個節(jié)點代表一個指標，邊代表兩個指標之間的權重值。
8、根據(jù)本公開的實施例，根據(jù)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(jù)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(jù)本公開的實施例，獲取歷史周期內(nèi)相互處于同一數(shù)據(jù)聯(lián)通平臺中的多個計算單元中至少一個指標的時序數(shù)據(jù)，得到多個時序數(shù)據(jù)之后包括：將每個指標的時序數(shù)據(jù)，分為高頻時序數(shù)據(jù)和低頻時序數(shù)據(jù)，其中，高頻時序數(shù)據(jù)表征指標的局部特征，低頻時序數(shù)據(jù)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(nèi)相互處于同一數(shù)據(jù)聯(lián)通平臺中的多個計算單元中至少一個指標的時序數(shù)據(jù)，得到多個時序數(shù)據(jù)；時間分析模塊，用于對多個時序數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)；以及空間分析模塊，用于對表征不同空間域的多個時序數(shù)據(jù)進行第二分析，得到多個指標之間關聯(lián)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(lián)程度以及不同計算單元的同一指標之間的關聯(lián)程度；其中，后向預測值及權重值用于對數(shù)據(jù)聯(lián)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(zhí)行時，使得一個或多個處理器執(zhí)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(zhì)，其上存儲有可執(zhí)行指令，該指令被處理器執(zhí)行時使處理器執(zhí)行上述的故障預測方法。
13、應當理解，本部分所描述的內(nèi)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(jù)權利要求1所述的方法，其中，所述對多個所述時序數(shù)據(jù)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(jù)權利要求2所述的方法，其中，所述根據(jù)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(jù)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(shù)據(jù)進行第二分析，得到多個所述指標之間關聯(lián)的權重值，包括：
5.根據(jù)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(shù)據(jù)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(jù)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(shù)據(jù)進行第二分析，得到多個所述指標之間關聯(lián)的權重值，包括：
7.根據(jù)權利要求6所述的方法，其中，所述根據(jù)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(jù)權利要求1所述的方法，其中，所述獲取歷史周期內(nèi)相互處于同一數(shù)據(jù)聯(lián)通平臺中的多個計算單元中至少一個指標的時序數(shù)據(jù)，得到多個所述時序數(shù)據(jù)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(zhì)，其上存儲有可執(zhí)行指令，該指令被處理器執(zhí)行時使處理器執(zhí)行根據(jù)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(jù)權利要求1所述的方法，其中，所述對多個所述時序數(shù)據(jù)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(jù)權利要求2所述的方法，其中，所述根據(jù)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(jù)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(shù)據(jù)進行第二分析，得到多個所述指標之間關聯(lián)的權重值，包括：
5.根據(jù)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(shù)據(jù)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(jù)權利要求1或...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：于曉飛，吳添，
申請(專利權)人：聯(lián)想北京有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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