【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，特别涉及一种基于大模型的运维故障预测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着信息系统规模的不断扩大和复杂性的日益提升，运维管理工作正面临着前所未有的严峻挑战。对运维故障的及时预测成为了提升运维效率、保障服务连续性的关键手段，且能够为运维团队提供足够的时间窗口来采取预防措施，从而有效降低故障的发生率。此外，精准的故障预测能够确保用户持续获得稳定、高质量的服务，从而显著提升用户的满意度。然而，当前运维故障预测领域仍面临诸多难题，尤其是在处理高维度、非线性、时序性强的运维故障数据时，传统方法往往难以取得理想的效果。且由于数据样本不平衡的问题，导致预测模型难以准确捕捉到故障的前兆特征，从而无法及时发出预警，并进一步加剧了运维管理的风险与成本。
2、综上所述，如何实现对运维故障的高效与精准预测目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于大模型的运维故障预测方法、装置、设备及介质，能够实现对运维故障的高效与精准预测。其具
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1.一种基于大模型的运维故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的运维故障预测方法，其特征在于，所述基于预设数据等级条件和预设时间条件获取初始告警数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大模型的运维故障预测方法，其特征在于，所述基于所述预设数据存储库中的所述待提取告警数据和所述预设时间条件确定所述初始告警数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大模型的运维故障预测方法，其特征在于，所述确定所述初始告警数据对应的目标指令模版，包括：
5.根据权利要求1所述的基于大模型的运维故障预测方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的运维故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的运维故障预测方法，其特征在于，所述基于预设数据等级条件和预设时间条件获取初始告警数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大模型的运维故障预测方法，其特征在于，所述基于所述预设数据存储库中的所述待提取告警数据和所述预设时间条件确定所述初始告警数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大模型的运维故障预测方法，其特征在于，所述确定所述初始告警数据对应的目标指令模版，包括：
5.根据权利要求1所述的基于大模型的运维故障预测方法，其特征在于，所述基于预设协同神经网络和历史告警数据构建目标运维故障预测模型，包括：
6.根据权利要求5所述的基于大模型的运维故障预测方法，其特征在于，所述根据所述预...
【专利技术属性】
技术研发人员：许瑞清，张目飞，张永皋，
申请(专利权)人：浪潮云信息技术股份公司，
类型：发明
国别省市：
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