【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动化控制领域、人工智能领域及其他相关，具体而言，涉及一种故障预测方法和装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、在现代服务器和计算集群的管理中，性能监测和故障预警是至关重要的，尤其是在涉及大规模数据中心和云计算平台的情况下，系统的性能监测和故障处理变得异常复杂。随着人工智能(ai)技术的飞速发展，数据中心的规模和复杂性以前所未有的速度增长，导致传统的手动监测和管理方法不再有效。系统出现性能瓶颈或故障时，如果不能及时预测和处理，不仅会严重影响用户的体验感，还可能导致数据丢失等经济损失。目前，大多数监测系统更多关注于事后分析和处理，而缺乏有效的机制来主动预测潜在的问题。并且，现有的监测解决方案通常无法深入集成到it基础设施中，缺乏自适应调整监测策略和预警阈值的能力，需要人工进行频繁的干预，降低了系统的灵活性和响应速度，也增加了业务中断的风险。
2、针对相关技术中通过人工的方式对人工智能决策系统的故障进行预测，导致对人工智能决策系统进行故障预测的准确性比较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
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【技术保护点】
1.一种故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过目标预测模型的特征提取单元对所述目标运行信息进行特征提取，得到目标特征信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述历史运行信息进行时间序列分析，得到目标分析结果包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过目标预测模型的特征提取单元对所述目标运行信息进行特征提取，得到目标特征信息包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述目标预测模型的预测单元基于所述目标特征信息对所述人工智能...
【技术特征摘要】
1.一种故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过目标预测模型的特征提取单元对所述目标运行信息进行特征提取，得到目标特征信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述历史运行信息进行时间序列分析，得到目标分析结果包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过目标预测模型的特征提取单元对所述目标运行信息进行特征提取，得到目标特征信息包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述目标预测模型的预测单元基于所述目标特征信息对所述人工智能决策系统的故障进行预测，得到目标预测结果之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗远军，张甜，
申请(专利权)人：远光软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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