一种用于AI服务器的智能运维系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种用于AI服务器的智能运维系统及方法，涉及智能运维技术领域，该系统运行中，对AI服务器运行过程中生成的多维度状态数据进行实时采集与统一预处理，形成一致性特征矩阵，基于实时数据与历史数据，结合机器学习算法或深度学习模型，计算出服务器智能运维指数SIOI，通过构建故障风险评估公式及阈值设定，实现对服务器潜在故障的早期预警，通过构建资源分配优化模型，综合考虑任务优先级、硬件利用率及能耗因素，生成资源优化指标，基于服务器运行的历史数据和运行反馈，采用深度强化学习算法或在线学习机制，自动优化故障预测模型及资源分配模型的参数，根据动态变化的运行环境和任务特性，调整模型的适配能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能运维，具体为一种用于ai服务器的智能运维系统及方法。

技术介绍

1、随着人工智能（ai）技术的快速发展，ai服务器已成为支撑模型训练和推理的重要基础设施。ai服务器承担着高性能计算的重任，其运行状态直接影响ai任务的效率与效果。然而，传统服务器运维方式依赖人工监控与经验判断，难以及时应对复杂环境中的运行压力和故障隐患，无法满足ai服务器对实时性、稳定性和资源高效利用的需求。因此，结合多维数据分析和动态调整功能的智能运维成为ai服务器发展的关键方向。

2、一种用于ai服务器的智能运维系统及方法，旨在解决传统运维方式存在的多种缺点。首先，现有系统对服务器运行状态的监控局限于单一参数，缺乏多维度数据融合能力，导致故障识别不够精准。其次，资源分配缺乏动态调整机制，无法根据任务优先级与硬件状态进行实时优化，资源利用效率较低。此外，数据传输与处理过程中缺乏有效的加密和隐私保护机制，容易导致数据安全隐患。这些不足使得现有运维系统无法应对ai服务器的复杂运行环境，无法实现高效、智能化的运维目标。

3、上述现状及缺点的产生，主要源于本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于AI服务器的智能运维系统，其特征在于：包括数据采集与预处理模块、故障预测模块、资源动态优化模块、智能控制模块、数据安全保护模块和自学习优化模块；

2.根据权利要求1所述的一种用于AI服务器的智能运维系统，其特征在于：所述数据采集与预处理模块包括多维数据采集单元、数据清洗单元和特征矩阵构建单元；

3.根据权利要求2所述的一种用于AI服务器的智能运维系统，其特征在于：所述故障预测模块包括故障风险评估单元和早期预警输出单元；

4.根据权利要求3所述的一种用于AI服务器的智能运维系统，其特征在于：所述运行健康系数OHC通过以下公式计算获取：

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【技术特征摘要】

1.一种用于ai服务器的智能运维系统，其特征在于：包括数据采集与预处理模块、故障预测模块、资源动态优化模块、智能控制模块、数据安全保护模块和自学习优化模块；

2.根据权利要求1所述的一种用于ai服务器的智能运维系统，其特征在于：所述数据采集与预处理模块包括多维数据采集单元、数据清洗单元和特征矩阵构建单元；

3.根据权利要求2所述的一种用于ai服务器的智能运维系统，其特征在于：所述故障预测模块包括故障风险评估单元和早期预警输出单元；

4.根据权利要求3所述的一种用于ai服务器的智能运维系统，其特征在于：所述运行健康系数ohc通过以下公式计算获取：

5.根据权利要求3所述的一种用于ai服务器的智能运维系统，其特征在于：所述等级评估方案用于从资源优化、硬件维护、网络调整三个方面，通过服务器智能运维指数sioi与设定的合格阈值a和合格阈值b进行对比，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟，胡亮，张少荣，
申请(专利权)人：深圳市哈昔喵信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：