【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于服务器故障处理，尤其涉及基于深度学习的服务器故障预测及自动处理方法及系统。
技术介绍
1、在如今的数字时代下，企业依赖服务器来满足对于数据存储和运营的需求，因此，对很多无论大型企业或者小型企业或者各单位来说，服务器是其正常运营的重要支撑，当服务器出现故障或者异常时，会引发各种灾难性的后果，比如可能导致重要数据丢失、财务损失等重大问题。
2、服务器故障一般包括几个方面，比如硬件故障，由于服务器的故障由多个硬件组成，其中一个硬件发生故障时，很可能导致服务器崩溃，如硬盘损坏、内存损坏等，会造成企业的重大损失。还可能出现服务器过热或者停电的故障，服务器运行会产生大量热量，且有时会被其他设备、不足的通风或不合适的温度所影响，过热会导致服务器无法正常工作，甚至烧毁硬件设备。突然断电也可能导致服务器硬件损坏，产生故障问题。还有软件故障，软件故障包括操作系统崩溃、驱动程序错误、应用程序问题等，而引发服务器崩溃。还有服务器内部错误故障，比如内存泄漏、处理器耗尽，使得服务器负荷运行，难以运转，内部错误可能导致系统锁死，从而引发服务
【技术保护点】
1.基于深度学习的服务器故障预测及自动处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的服务器故障预测及自动处理方法，其特征在于，在步骤S1中获取的若干服务器故障出现之前的服务器各项数据以及日志信息为搜集的各企业的服务器故障出现之前的服务器各项数据以及日志信息。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的服务器故障预测及自动处理方法，其特征在于，步骤S2包括以下具体过程：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的服务器故障预测及自动处理方法，其特征在于，步骤S3中包括以下具体过程：
5.根据权利要求4...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的服务器故障预测及自动处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的服务器故障预测及自动处理方法，其特征在于，在步骤s1中获取的若干服务器故障出现之前的服务器各项数据以及日志信息为搜集的各企业的服务器故障出现之前的服务器各项数据以及日志信息。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的服务器故障预测及自动处理方法，其特征在于，步骤s2包括以下具体过程：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的服务器故障预测及自动处理方法，其特征在于，步骤s3中包括以下具体过程：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的服务器故障预测及自动处理方法，其特征在于，所述服务器故障预测模型为...
【专利技术属性】
技术研发人员：王涛，
申请(专利权)人：四川华鲲振宇智能科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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