基于XGBoost算法的分布式服务故障预测模型研究与应用

为解决大型分布式系统中服务故障排查困难及系统恢复漫长的问题,需要实现分布式服务故障预测技术,而当前基于人工技术难以实现该需求。为实现该需求,文中提出一种基于XGBoost算法的分布式服务故障预测模型。通过对主机性能数据进行巧妙转换,将预测问题转换为分类问题,并利用XGBoost算法进行模型训练,从而对分布式系统服务进行故障预测。根据该方法,可有效提升运维人员的工作效率并减轻运维人员的工作负担,同时协助运维人员快速排查故障问题,起到对分布式服务故障早发现、早治理的效果。

智能运维(AIOps)在中国联通分布式架构下的研究与应用

随着互联网应用的全面发展,企业IT架构发生巨大改变,分布式云化架构应用越来越多,传统运维模式面临越来越多的挑战,难以适应业务的高速发展需求,智能运维(AIOps)已成为业界必不可少的运维利器。根据该方法,可有效提升运维人员的工作效率并减轻运维人员的工作负担,同时协助运维人员能够快速排查故障问题,起到对分布式服务故障早发现早治理的效果。