关于存储网络繁忙度和网络故障预测的方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种关于存储网络繁忙度和网络故障预测的方法、系统及存储介质。该方法包括：将采集的网络告警日志数据在时间维度展开；针对每一条记录分别添加属性表示该记录发生时间所处的周次；采用威布尔分布分析方法，通过选用合适的参数估计方法对威布尔分布的两个参数进行估计，便可以得到威布尔分布对应的失效概率密度函数，进而推算出对应的其他可靠性特征量，据此便可以对网络设备进行可靠性分类，实现故障预测。本发明专利技术提供的关于存储网络繁忙度和网络故障预测的方法、系统及存储介质能够从大量的网络信息和告警日志中筛选出适合故障预测模型的原始数据，并根据预测模型来预测存储节点的未来的网络运行情况和可能发生的故障。发生的故障。发生的故障。

【技术实现步骤摘要】
关于存储网络繁忙度和网络故障预测的方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及信息安全
，特别是涉及一种关于存储网络繁忙度和网络故障预测的方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]分布式存储系统需要对各个存储设备的网络环境进行管理，保障网络正常运转是巨大的挑战。网络故障的检测与诊断是指要时刻监控网络和网络节点的变化，及时发现链路或者节点之间是否正常运行，并及时将采集的信息向管理系统反馈。故障的检测与诊断主要是为了利用网络参数灵活提供故障预警，保证网络服务的服务质量。因此，如何提供效率更高的网络故障检测，提高用户的服务体验，是亟待解决的问题。
[0003]中国专利技术专利申请CN202111061785.X公开了一种网络故障检测与诊断方法及系统。其中，方法包括如下步骤：1.通过预先构建的网络流量模型对网络设备进行监控；2.通过预设概率算法对网络故障特征进行概率估算，得到预设概率的网络故障；3.基于多个日志集合通过分类预测方法建立故障预测模型；4.采集用户使用网络过程中的行为数据输入故障分析预测模型进行预测，输出网络故障诊断预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种关于存储网络繁忙度和网络故障预测的方法，其特征在于，包括：采集分布式存储网络的时间和网络流量情况两列数据作为原始数据集；对时间和网络流量进行统一的归一化处理，然后进行BOX_COX变换；将采集的网络告警日志数据在时间维度展开；针对每一条记录分别添加属性表示该记录发生时间所处的年份、月份、周次、日期、小时，以便分析告警数据随时间变化的潜在关系；根据预设的过滤策略，对经过BOX_COX变换和时间维度展开的时间和网络流量进行过滤；采用威布尔分布分析方法，通过选用合适的参数估计方法对威布尔分布的两个参数进行估计，便可以得到威布尔分布对应的失效概率密度函数，进而推算出对应的可靠性特征量，据此便可以对网络设备进行可靠性分类，实现故障预测。2.根据权利要求1所述的关于存储网络繁忙度和网络故障预测的方法，其特征在于，对时间列和网络流量进行统一的归一化处理，然后进行BOX_COX变换，包括：采用线性回归模型，进行BOX_COX变换。3.根据权利要求1所述的关于存储网络繁忙度和网络故障预测的方法，其特征在于，还包括：在对时间列和网络流量进行统一的归一化处理，然后进行BOX_COX变换之后，将数据集按照设定比例进行训练集/...

【专利技术属性】
技术研发人员：程定胜，袁鹏飞，周泽湘，文中领，尹微，
申请(专利权)人：北京同有飞骥科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：