大规模InfiniBand网络自学习的故障诊断方法

发布时间：2017-08-30 11:33

  本文关键词：大规模InfiniBand网络自学习的故障诊断方法

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【摘要】：针对大规模数据中心网络中如何有效监控网络异常事件、发现网络性能瓶颈和潜在故障点等问题,在深入分析InfiniBand(IB)网络的特性,引入了特征选取策略和增量学习策略的基础上,提出了一种面向大规模IB网络增量学习的故障诊断方法 IL_Bayes,该方法以贝叶斯分类方法为基础,加入增量学习机制,能够有效提高故障分类精度。在天河2真实的网络环境下,对算法的诊断精度和误诊率进行了验证,结果表明IL_Bayes算法具有较高的故障分类精度和较低的误诊率。
【作者单位】： 国防科学技术大学计算机学院;
【关键词】： 数据中心 InfiniBand 故障诊断 贝叶斯分类 增量学习
【基金】：国家863计划项目(2012AA01A50606)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 0引言数据中心是Internet的重要基础设施,是为用户提供数据存储、计算和传输的核心。随着互联网的飞速发展,特别是大数据时代的到来,数据中心在Web服务、搜索引擎、电子商务、社交网络、网络游戏及大规模集群计算等领域中的关键作用日益显现[1]。目前数据中心的网络规模日益庞

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