摘要
本文展开了基于TensorFlow神经网络的数据中心故障预测研究,并根据数据中心的日常数据信息,找出在数据中心中的关键性能指标,以此作为本次研究的训练特征,并将其输入到建立的TensorFlow神经网络模型之中,并根据神经网路模型所输出的数据来预测数据中心是否存在故障。
This paper launches the research of data center fault prediction based on TensorFlow neural network,and finds out the key performance indicators in the data center according to the daily data information of the data center,which is the training feature of this research,and inputs them into the established TensorFlow neural network model,and according to God.The data output from the network model can predict whether the data center is malfunctioning or not.
作者
刘卫华
Liu Weihua(Guangdong Judicial Police Vocational College,Guangzhou Guangdong,510520)
出处
《电子测试》
2019年第16期64-65,130,共3页
Electronic Test
基金
教育部科技发展中心产学研创新基金-新一代信息技术创新项目“大数据技术在高校实验室管理中的应用研究(2018A02027)"