[发明专利]一种基于深度学习的集群服务器运维优化方法在审
| 申请号： | 201810014780.3 | 申请日： | 2018-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN108566287A | 公开（公告）日： | 2018-09-21 |
| 发明（设计）人： | 黄桥藩 | 申请（专利权）人： | 福建星瑞格软件有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L29/08 |
| 代理公司： | 福州市鼓楼区京华专利事务所(普通合伙) 35212 | 代理人： | 王美花 |
| 地址： | 350000 福建省福州市鼓楼区*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的集群服务器运维优化方法，包括将大数据中的服务器日志文件及软件的资源配置文本进行向量化，得到向量化的日志文件数据及资源配置数据；搭建深度学习框架，且将日志文件数据及资源配置数据传输到搭建的深度学习框架中；通过搭建的深度学习框架对日志文件数据及资源配置数据进行深度学习训练，得出最优的数据模型；将数据模型加载到策略网络预测模型中，通过基于策略网络分析模型的训练方法，执行更新数据模型参数的操作，且计算出每一步行动的潜在价值并进行标准化，从而实现获取集群服务器的最优配置策略。本发明优点：可极大的降低运维人员的工作量，提高运维优化的效率，特别适合于大规模集群服务器的运维优化。 | ||
| 搜索关键词： | 运维 资源配置数据 集群服务器 日志文件 策略网络 数据模型 向量化 优化 学习 服务器日志文件 大规模集群 分析模型 更新数据 模型参数 配置策略 学习训练 预测模型 资源配置 大数据 加载 工作量 服务器 标准化 文本 传输 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的集群服务器运维优化方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤S1、将大数据中的服务器日志文件以及软件的资源配置文本进行向量化，以得到向量化的日志文件数据以及资源配置数据；步骤S2、搭建深度学习框架，且将向量化的日志文件数据以及资源配置数据传输到搭建的深度学习框架中；步骤S3、通过搭建的深度学习框架对向量化的日志文件数据以及资源配置数据进行深度学习训练，得出最优的数据模型；步骤S4、将得出的数据模型以及当前集群服务器资源使用情况的实时日志数据加载到策略网络预测模型中，通过基于策略网络分析模型的训练方法，执行更新数据模型参数的操作，且计算出每一步行动的潜在价值并进行标准化，从而实现获取集群服务器的最优配置策略。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于福建星瑞格软件有限公司，未经福建星瑞格软件有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810014780.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
