基于日志分析的超级计算机错误预测方法研究

大量的错误严重影响了超级计算机系统的稳定性,错误预测对于提高其稳定性有重要作用,日志分析是进行错误预测的有效方法。建立了错误预测的基本框架,包括日志的预处理、基础预测器和联合预测器,其中基础预测器包括时间预测器和关联预测器。在BlueGene/L日志上进行的实验结果显示联合预测器的预测效果比基础预测器好。这表明错误预测要充分挖掘错误的特性,将基于各种错误特性的基础预测器联合起来进行预测才能取得满意的预测效果。

超级计算机错误预测模型研究

错误预测对于提高计算机系统的运算稳定性有重要意义,日志分析是建立错误预测模型的有效方法。在同类型错误的时间预测模型的基础之上,通过日志分析建立了不同类型错误之间的关联模式,并在此基础上建立了基于关联模式的错误预测模型,填补了时间预测模型在错误发生后的短时间内无能为力的缺陷,提高了预测率,并在IBM的BlueGene/L的系统日志数据上验证了关联模式错误预测模型的有效性。