基于模糊数据挖掘的虚拟环境主机故障预测

发布时间：2018-07-03 04:05

  本文选题：虚拟环境 + 主机故障预测　； 参考：《计算机工程》2015年11期

【摘要】：为避免虚拟计算环境中由于资源配置不合理,导致虚拟主机服务中断或数据丢失的问题,设计一种虚拟主机故障预测模型。利用主机运行日志进行模糊数据挖掘,获得故障预测的模糊关联规则。根据故障预测中聚类区域边缘数据,给出基于规则的阈值迭代算法求解日志数据预处理修正系数,进而提高规则的匹配率。实验结果表明,该模型能够在实际服务失效前预测故障,预测准确率达到85%以上。
[Abstract]:In order to avoid the problem of service interruption or data loss caused by unreasonable resource allocation in virtual computing environment, a virtual host fault prediction model is designed. The fuzzy association rules of fault prediction are obtained by using host running log to mine fuzzy data. Based on the clustering region edge data in fault prediction, a rule-based threshold iteration algorithm is presented to solve the correction coefficients of log data preprocessing, thus improving the matching rate of the rules. The experimental results show that the model can predict the failure before the actual service failure, and the prediction accuracy is more than 85%.
【作者单位】： 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所;沈阳航空航天大学计算机学院;
【分类号】：TP306;TP311.13

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

1 肖波;徐前方;蔺志青;郭军;李春光;;可信关联规则及其基于极大团的挖掘算法[J];软件学报;2008年10期

【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：2092321