一种数据中台运行故障预测方法技术

本发明专利技术公开了一种数据中台运行故障预测方法，包括：采集模块、故障分类模块、预测模块、温度数据读取模块、提取模块、缓存模块、处理器。该数据中台运行故障预测方法，对数据中台出现故障的时间以及具体的部件进行预测，提高了数据中台检测的效率，也保证了数据中台的运行稳定，也可以保证在故障预测过程当中，信息不被误删，可以增加与故障相关的样本数量，更好地保证了数据集中正负样本的均衡性，提高了故障预测的准确率，可以更快地运行数据进行故障预测识别，输出故障预测结果，方便快捷，避免了装备故障预测的方法对复杂的系统存在预测不准确的问题。不准确的问题。不准确的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种数据中台运行故障预测方法


[0001]本专利技术涉及数据中台运行故障预测方法
，具体为一种数据中台运行故障预测方法。

技术介绍

[0002]数据中台可以将企业内部各个业务系统和数据源的数据进行整合，实现数据的共享和统一管理，提高数据的价值和应用效果，为数据挖掘而建，最重要的目标是支持各部门业务数据和提供计算服务。
[0003]数据中台需要定期进行故障预测，一般需要维修人员进行全线检查，这样数据中台故障或暂停数据中台原因查找的时间随之增长，数字化产线中设备稼动时间缩短，受到与故障相关数据较少，故障不均衡的影响，导致其准确率较低。
[0004]因此亟须一种更快的运行数据进行故障预测识别，输出故障预测结果，可以增加与故障相关的样本数量，更好地保证了数据集中正负样本的均衡性，方便快捷，避免了装备故障预测的方法对复杂的系统存在预测不准确的问题的故障预测方法。

技术实现思路

[0005](一)解决的技术问题
[0006]本专利技术的目的在于提供一种数据中台运行故障预测方法，以解决上述背景技术中提出一般需要维本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据中台运行故障预测方法，包括有采集模块、故障分类模块、预测模块、温度数据读取模块、提取模块、缓存模块、处理器，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：采集模块，采集数据中台的性能指标的数据，可以采集性能指标包括CPU使用率、内存利用率和磁盘空间利用率；步骤二：故障分类模块，用于将采集的信息停顿时长进行分类后排序，获得需要的目标设备各故障类型对应的停顿时长序列，传感器采集装备数据，对装备数据进行滤波处理；步骤三：预测模块，用于将数据中台运行故障的历史数据输入至已训练的神经网络，获取神经网络输出的数据中台运行故障的故障预测结果；步骤四：温度数据读取模块，用于根据当前数据中台端口的类型从开始参数数据信息中读取当前温度信息和温度阈值信息，开始参数数据信息中的温度数据格式与数据中台端口类型相呼应；步骤五：提取模块，用于选取数据中台运行数据，作为每个数据中台的运行故障，并对数据中台运行数据进行离散化和归一化处理得到每个运行故障对应的故障样本；步骤六：缓存模块，用于调用预设缓存介质缓存数据中台的信息、数据中台的变更信息、数据中台的异常报告和数据中台的故障预测信息，可以缓存重要的数据；步骤七：处理器，可以将计算机程序在被处理器执行时，对命令实施的前...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱玉东，黄帅，
申请(专利权)人：南京六朝云智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：