一种基于在线学习的分布式组件监控方法技术

本发明专利技术公开了一种基于在线学习的分布式组件监控方法，首先对多台计算节点的组件运行状态进行监控与数据收集，进行预处理操作构建数据集，使用数据集对深度学习网络进行训练；然后加载模型对分布式组件进行实时监控，通过使用训练好的模型对经过预处理的监控数据进行推理预测，得到未来系统状态结果，并将数据存入数据库中；当数据积累到一定时间则触发模型训练；系统对模型进行不断迭代优化进行增量学习，对新旧模型并行测试，确认新模型误报率降低后方可上线替换。本发明专利技术通过在线学习和分布式架构实现了高精度异常检测、动态模型优化和自动化运维，显著提升了分布式系统的稳定性与可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能领域，提出了一种基于在线学习的分布式组件监控方法，该方法通过在线学习和分布式架构，解决了传统分布式组件监控中实时性不足、模型适应性差、数据利用效率低等问题，实现了高精度异常检测、动态模型优化和自动化运维，显著提升了分布式系统的稳定性与可靠性。

技术介绍

1、目前分布式系统的监控技术主要依赖于传统的统计分析和基于规则的异常检测方法，如阈值告警、滑动窗口分析及简单的机器学习算法。这些方法在系统负载较为稳定的场景下可以实现基本的异常检测和预警功能，但随着分布式系统规模和复杂度的不断提升，其局限性逐渐显现。首先，固定的阈值设定难以适应各节点间资源利用率的动态变化，容易导致误报或漏报；其次，传统统计方法对突发性异常的捕捉能力有限，难以准确反映多维指标之间的复杂耦合关系；此外，数据采集与分析过程中的延时问题也使得实时监控效果不尽理想，无法满足对系统快速响应和动态调优的要求。总体而言，传统监控手段在应对大规模、异构和动态变化的分布式环境时，存在实时性不足、灵活性欠缺以及对异常模式识别能力有限等突出问题，亟需引入更加智能化和自适应的技术手段来提升监控本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于在线学习的分布式组件监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于在线学习的分布式组件监...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建清，高祎霆，戴文骏，陈建岷，周元，陈政，刘松鑫，鲁倍铭，刘利，
申请(专利权)人：成都海擎科技有限公司，
类型：发明
国别省市：