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一种云电脑全链路质量监控告警方法、设备及存储介质 

申请/专利权人:浪潮通信技术有限公司

申请日:2024-03-20

公开(公告)日:2024-07-05

公开(公告)号:CN118301011A

主分类号:H04L41/16

分类号:H04L41/16;H04L41/0631;H04L41/0654;H04L41/0686;H04L41/149;H04L41/22;H04L67/10;G06F11/30;G06F11/34;G06F11/32;G06F18/10;G06F18/213;G06F18/20;G06N20/00

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要:本发明提供一种云电脑全链路质量监控告警方法、设备及存储介质,属于云计算与机器学习领域,本发明通过大数据分析提取关键特征和指标,构建精准特征库。采用机器学习算法,结合历史与实时数据训练自适应模型,实现精准评估和预测。发现潜在问题即生成告警,并引入智能响应机制自动修复或调优,提升系统自我修复能力和可用性。持续学习与自适应调整,应对业务变化,为云电脑业务提供稳定保障,优化用户体验和业务价值。

主权项:1.一种云电脑全链路质量监控告警方法,其特征在于,包括以下步骤:a.实时采集云电脑全链路性能数据、日志信息和业务数据;b.对采集的数据进行预处理;c.利用大数据分析和特征工程技术,从预处理后的数据中提取关键特征和指标,构建特征库;d.采用集成学习、深度学习算法,结合历史数据和实时数据训练自适应机器学习模型;e.利用训练好的自适应机器学习模型对云电脑全链路质量进行评估和预测;f.在发现异常或预测到潜在问题时,生成详细的告警信息;并发送至预设的接收设备;g.触发智能响应机制,实现自动修复、资源调优、故障转移操作,以提高系统自我修复能力和可用性;h.持续监控云电脑全链路质量,通过在线学习、增量学习技术使监控模型能够持续学习和适应业务环境的变化,不断提高监控和告警的准确性和效率;i.提供可视化监控界面,展示云电脑全链路质量的实时状态、历史趋势、告警信息、性能瓶颈,支持多维度的数据分析和展示。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 浪潮通信技术有限公司 一种云电脑全链路质量监控告警方法、设备及存储介质

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