【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于故障预测，尤其涉及基于迁移学习的跨服务器故障预测系统及方法。
技术介绍
1、在现代计算机系统中，服务器的正常运行对于维持系统稳定和高效运转至关重要。现有的技术中一般是根据服务器本身状态数据通过神经预测模型计算该服务器的故障概率。其详细细节为：
2、通过预先训练神经网络预测模型，使用神经网络预测模型来预测服务器在当前时刻是否发生故障。若服务器在当前时刻没有发生故障，就应该确定目标时刻和未来需要预测的不少于两个的历史时刻。接着获取每个历史时刻对应的每个关联参数的状态值及当前时刻的状态值。最终使用与目标时刻对应的各个关联参数的状态值和神经网络预测模型来预测服务器在目标时刻是否发生故障。
3、现有的技术存在的问题：由于某些目标服务器数据量不足，传统的故障预测方法往往无法获得准确的预测模型，导致预测精度较低，这可能会影响到服务器的可靠性和性能。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，旨在解决传统的故障预测方法往往无法获得准确的预测模型，导致预测精度较低，这可能会影响到服务器的可靠性和性能的问题。
2、本专利技术是这样实现的，一种基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，所述方法包括：
3、进行数据采集，采集服务器数据，对服务器数据进行预处理，得到预处理数据；
4、构建神经网络模型，基于预处理数据构建数据集，基于数据集对神经网络模型进行预训练，得到预训练模型；
5、基于深度领
6、采集样本数据，将其划分为训练数据和验证数据，基于训练数据和验证数据对神经网络模型进行调整，得到预测神经网络模型；
7、对需要预测的服务器进行数据信息测试，得到测试结果，基于测试结果进行可视化处理。
8、优选的，所述进行数据采集，采集服务器数据，对服务器数据进行预处理，得到预处理数据的步骤，具体包括：
9、从多个服务器收集数据，得到服务器数据，所述服务器数据至少运行数据、日志文件和故障信息；
10、对服务器数据进行数据清洗，去除其中包含的无效数据，并填充缺失数据；
11、对服务器数据进行归一化处理，同一数据范围和数据单位；
12、构建数据集，将归一化处理后的服务器数据划分为训练集和测试集；
13、根据故障信息和服务器的运行状态，生成相应的标签。
14、优选的，所述构建神经网络模型，基于预处理数据构建数据集，基于数据集对神经网络模型进行预训练，得到预训练模型的步骤，具体包括：构建神经网络模型，所述神经网络模型以lstm和自注意力机制为基础，对神经网络模型中的部分参数或者lstm层的全部参数进行冻结，将预处理数据作为训练数据，对该神经网络模型进行训练，对神经网络模型中的预测层进行参数更新，对参数更新后的神经网络模型进行保存，得到预训练模型。
15、优选的，所述基于深度领域混淆机制，对不同服务器数据域之间的特征分布进行对齐处理，得到深度领域混淆的神经网络模型的步骤，具体包括：
16、预训练模型包含自适应层，从源服务器和目标服务器的数据中提取特征表示；
17、自适应层基于数据的分布情况进行适应性权重计算；
18、基于计算得到的权重对特征表示进行调整。
19、优选的，所述采集样本数据，将其划分为训练数据和验证数据，基于训练数据和验证数据对神经网络模型进行调整，得到预测神经网络模型的步骤，具体包括：
20、从目标服务器采集样本数据，将其作为用于微调的训练数据和用于微调的验证数据；
21、对深度领域混淆的神经网络模型中的部分参数进行冻结，；
22、基于用于微调的训练数据和用于微调的验证数据对自适应层和全连接层进行参数调整；
23、通过进行重复迭代和参数调整，完成对深度领域混淆的神经网络模型的调整，得到预测神经网络模型。
24、优选的，所述对需要预测的服务器进行数据信息测试，得到测试结果的步骤，具体包括：构建数据输入，所述数据输入来源于预处理数据；将数据输入导入到预测神经网络模型中，进行向前传播计算，得到预测结果，基于预测结果确定存在故障风险的组件。
25、优选的，基于测试结果进行可视化处理的步骤，具体包括，构建可视化界面，基于预测结果生成图表，将图标显示在可视化界面上，对可视化界面进行定期更新。
26、优选的，基于预测结果判定是否触发警报，在触发警报时，向管理员发送警报通知。
27、优选的，采用以下公式进行适应性权重计算：
28、mt＝β1·mt-1+(1-β1)·gt
29、其中，mt是时间步t的动量项，β1是动量参数，gt是当前时间步的梯度。
30、本专利技术的另一目的在于提供一种基于迁移学习的跨服务器故障预测系统，所述系统包括：
31、数据收集模块，所述数据收集模块用于从各个服务器中采集数据；
32、数据预处理模块，所述数据预处理模块用于对服务器数据进行预处理，得到预处理数据；
33、神经网络模型预训练模块，所述神经网络模型预训练模块用于构建神经网络模型，基于预处理数据构建数据集，基于数据集对神经网络模型进行预训练，得到预训练模型；
34、领域混淆模块，所述领域混淆模块用于基于深度领域混淆机制，对不同服务器数据域之间的特征分布进行对齐处理，得到深度领域混淆的神经网络模型；
35、模型微调模块，所述模型微调模块用于采集样本数据，将其划分为训练数据和验证数据，基于训练数据和验证数据对神经网络模型进行调整，得到预测神经网络模型；
36、故障预测模块，所述故障预测模块用于对需要预测的服务器进行数据信息测试，得到测试结果；
37、结果展示模块，所述结果展示模块用于基于测试结果进行可视化处理。
38、本专利技术提供的一种基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，通过利用多个服务器的数据进行训练，使得预测模型具备较好的泛化能力，能够适应不同服务器的特点和变化。同时，采用迁移学习的策略，将已有知识应用到目标服务器上，避免了目标服务器数据不足所导致的问题，从而有效地提高了故障预测的精确度。这样的方法可以帮助管理员在实际运维中及时发现潜在的故障，采取预防措施，提高服务器的稳定性和可靠性，减少停机时间和维护成本，提升系统的整体性能和用户体验。
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1.一种基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述进行数据采集，采集服务器数据，对服务器数据进行预处理，得到预处理数据的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述构建神经网络模型，基于预处理数据构建数据集，基于数据集对神经网络模型进行预训练，得到预训练模型的步骤，具体包括：构建神经网络模型，所述神经网络模型以LSTM和自注意力机制为基础，对神经网络模型中的部分参数或者LSTM层的全部参数进行冻结，将预处理数据作为训练数据，对该神经网络模型进行训练，对神经网络模型中的预测层进行参数更新，对参数更新后的神经网络模型进行保存，得到预训练模型。
4.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述基于深度领域混淆机制，对不同服务器数据域之间的特征分布进行对齐处理，得到深度领域混淆的神经网络模型的步骤，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法
6.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述对需要预测的服务器进行数据信息测试，得到测试结果的步骤，具体包括：构建数据输入，所述数据输入来源于预处理数据；将数据输入导入到预测神经网络模型中，进行向前传播计算，得到预测结果，基于预测结果确定存在故障风险的组件。
7.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，基于测试结果进行可视化处理的步骤，具体包括，构建可视化界面，基于预测结果生成图表，将图标显示在可视化界面上，对可视化界面进行定期更新。
8.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，基于预测结果判定是否触发警报，在触发警报时，向管理员发送警报通知。
9.根据权利要求4所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，采用以下公式进行适应性权重计算：
10.一种基于迁移学习的跨服务器故障预测系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述进行数据采集，采集服务器数据，对服务器数据进行预处理，得到预处理数据的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述构建神经网络模型，基于预处理数据构建数据集，基于数据集对神经网络模型进行预训练，得到预训练模型的步骤，具体包括：构建神经网络模型，所述神经网络模型以lstm和自注意力机制为基础，对神经网络模型中的部分参数或者lstm层的全部参数进行冻结，将预处理数据作为训练数据，对该神经网络模型进行训练，对神经网络模型中的预测层进行参数更新，对参数更新后的神经网络模型进行保存，得到预训练模型。
4.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述基于深度领域混淆机制，对不同服务器数据域之间的特征分布进行对齐处理，得到深度领域混淆的神经网络模型的步骤，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所...
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