[发明专利]一种节点健康状态检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种节点健康状态检测方法，该方法包括以下步骤：获取目标节点的当前运行状态数据；将目标节点的当前运行状态数据输入到预先训练获得的贝叶斯检测模型中，获得贝叶斯检测模型的输出结果；根据输出结果，确定目标节点的健康状态；其中，贝叶斯检测模型为基于多个节点的历史运行状态数据和对应的健康状态数据训练得到的。应用本申请所提供的技术方案，可以对节点的健康状态进行准确检测，可以及时针对节点的健康状态采取相应措施进行处理，保障集群业务的稳定运行。本申请还公开了一种节点健康状态检测装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。

技术领域

本申请涉及计算机应用技术领域，特别是涉及一种节点健康状态检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的快速发展，各种集群，如存储集群、计算集群等的应用越来越广泛。集群可以由多个节点构成，节点在运行过程中，难免会出现一些问题，使得节点处于亚健康状态。处于亚健康状态的节点更容易出现故障，如果在节点已经出现故障的情况下才对节点采取修复等措施，将会影响集群业务的正常进行。

所以，如何对节点健康状态进行准确检测，是目前本领域技术人员急需解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种节点健康状态检测方法、装置、设备及存储介质，以对节点的健康状态进行准确检测，保障集群业务的稳定运行。

为解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：

一种节点健康状态检测方法，包括：

获取目标节点的当前运行状态数据；

将所述目标节点的当前运行状态数据输入到预先训练获得的贝叶斯检测模型中，获得所述贝叶斯检测模型的输出结果；

根据所述输出结果，确定所述目标节点的健康状态；

其中，所述贝叶斯检测模型为基于多个节点的历史运行状态数据和对应的健康状态数据训练得到的。

在本申请的一种具体实施方式中，通过以下步骤训练获得所述贝叶斯检测模型：

获取多个节点的历史运行状态数据和对应的健康状态数据，每组历史运行状态数据包括多个相互独立的维度的特征，每个维度的特征包括多个时间点对应的特征值；

根据所述多个节点的历史运行状态数据和对应的健康状态数据，依据贝叶斯原理，计算相关概率，所述相关概率包括在健康状态或亚健康状态下出现每个特征的概率、健康状态的概率、亚健康状态的概率、每个特征的概率；

基于所述相关概率，对预先构建的贝叶斯初始模型进行训练，获得所述贝叶斯检测模型。

在本申请的一种具体实施方式中，所述当前运行状态数据和所述历史运行状态数据具有相同维度的特征，每个维度的特征具有相同长度的特征值。

在本申请的一种具体实施方式中，所述当前运行状态数据和所述历史运行状态数据中的多个维度的特征包括以下特征中的一种或多种：内存消耗、磁盘磨损、CPU利用率、磁盘利用率和CPU温度。

在本申请的一种具体实施方式中，所述输出结果为：在所述当前运行状态数据下的亚健康概率，所述根据所述输出结果，确定所述目标节点的健康状态，包括：

如果输出的所述亚健康概率大于预设概率阈值，则确定所述目标节点处于亚健康状态。

在本申请的一种具体实施方式中，所述当前运行状态数据为多组，所述输出结果为：在每组所述当前运行状态数据下的亚健康概率，所述根据所述输出结果，确定所述目标节点的健康状态，包括：

如果存在至少一组所述当前运行状态数据对应输出的所述亚健康概率大于预设概率阈值，则确定所述目标节点处于亚健康状态。