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申请/专利权人：北京英沣特能源技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的集群运维管理系统及方法，属于集群运维管理技术领域。本发明包括：S10：对各任务代码的分发情况进行分析；S20：对其他各目标工作节点对选定目标工作节点的实时干扰指数进行预测，以及对其它各目标工作节点对选定目标工作节点的干扰介入值进行分析；S30：对其他各目标工作节点对选定目标工作节点的实时干扰情况进行分析；S40对选定目标工作节点的运行数据进行调控。本发明通过构建矩阵方程，对其他各目标工作节点对目标工作节点的干扰指数进行预测，避免由于各冷源群控子任务之间存在的干扰，导致对应目标工作节点的运行数据与目标运行数据之间存在较大差异，有利于保证集群能够精准完成用户端下发的冷源群控任务。

主权项：1.一种基于人工智能的集群运维管理方法，其特征在于：所述方法包括：S10：基于冷源群控系统，构建用于执行冷源群控任务的集群，集群包括主节点、工作节点和计算节点，集群的工作节点为冷源群控系统中的各系统组件，集群的主节点为冷源群控系统中的各控制调度服务器，集群通过TCP协议实现不同节点之间的相互通信，计算节点根据用户端下发的冷源群控任务，对目标工作节点进行确定，结合主节点对各由冷源群控子任务转换的任务代码的算力能力，对各任务代码的分发情况进行分析；S20：在选定目标工作节点开始执行任务代码时，对选定目标工作节点的实时运行数据进行采集，将采集的实时运行数据与实时目标运行数据进行比较，对选定目标工作节点的实时异常特征矩阵进行分析，结合其他各目标工作节点在选定目标工作节点异常运行时间段内分析出的特征矩阵，对其他各目标工作节点对选定目标工作节点的实时干扰指数进行预测，以及对其它各目标工作节点对选定目标工作节点的干扰介入值进行分析；S30：利用预测的干扰指数和干扰介入值对深度学习模型进行训练，得到优化深度学习模型，将选定目标工作节点的实时运行数据输入优化深度学习模型，对其他各目标工作节点对选定目标工作节点的实时干扰情况进行分析；S40：根据分析出的其他各目标工作节点对选定目标工作节点的实时干扰情况，对集群的运维决策进行确定，目标主节点根据确定结果，对选定目标工作节点的运行数据进行调控。

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