[发明专利]计算集群错误预测方法及相关设备

权利要求书

1.一种计算集群错误预测方法，其特征在于，包括：

根据所述计算集群的历史信息对所述计算集群的错误类型进行分类；

以预定时间为间隔，按照预设顺序统计并排列所述计算集群的每个所述错误类型的发生数量，其中，所述预设顺序为前一个错误类型会直接影响与其紧邻的下一个错误类型的发生；

以所述预定时间为间隔，统计每个所述错误类型的发生概率和下一个时间间隔时每个所述错误类型的遗留概率，其中，所述错误类型的遗留概率为所述错误类型的错误未能在当前时间间隔内解决，从而遗留到下一个时间间隔的概率，所述错误类型遗留到下一个时间间隔错误会对下一个时间间隔内与所述错误类型紧邻的下一个错误类型的发生造成直接影响；

根据所述每个所述错误类型的发生概率和下一个时间间隔时每个所述错误类型的遗留概率，基于生长曲线函数模型对所述计算集群进行错误预测，以获得所述计算集群未来每个所述错误类型的发生数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述错误类型包括：基础错误类、硬件错误及异常、系统级错误及异常、应用异常和节点异常，其中，前一个错误类型会直接影响与其紧邻的下一个错误类型的发生。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个所述错误类型的发生概率和下一个时间间隔时每个所述错误类型的遗留概率，基于生长曲线函数模型对所述计算集群进行错误预测，以获得所述计算集群未来每个所述错误类型的发生数量，具体包括：

根据所述每个所述错误类型的发生概率和下一个时间间隔时每个所述错误类型的遗留概率，基于生长曲线函数模型矩阵对所述计算集群进行错误预测，以获得所述计算集群未来每个所述错误类型的发生数量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时间间隔为1周。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算集群的历史信息的统计窗口期为1年。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个所述错误类型的发生概率和下一个时间间隔时每个所述错误类型的遗留概率，基于生长曲线函数模型对所述计算集群进行错误预测，以获得所述计算集群未来每个所述错误类型的发生数量之前，所述方法还包括：

更新所述每个所述错误类型的发生概率和下一个时间间隔时每个所述错误类型的遗留概率。

7.一种计算集群错误预测装置，其特征在于，包括：

分类单元，用于根据所述计算集群的历史信息对所述计算集群的错误类型进行分类；

排序单元，用于以预定时间为间隔，按照预设顺序统计并排列所述计算集群的每个所述错误类型的发生数量，其中，所述预设顺序为前一个错误类型会直接影响与其紧邻的下一个错误类型的发生；

统计单元，用于以所述预定时间为间隔，统计每个所述错误类型的发生概率和下一个时间间隔时每个所述错误类型的遗留概率，其中，所述错误类型的遗留概率为所述错误类型的错误未能在当前时间间隔内解决，从而遗留到下一个时间间隔的概率，所述错误类型遗留到下一个时间间隔错误会对下一个时间间隔内与所述错误类型紧邻的下一个错误类型的发生造成直接影响；

预测单元，用于根据所述每个所述错误类型的发生概率和下一个时间间隔时每个所述错误类型的遗留概率，基于生长曲线函数模型对所述计算集群进行错误预测，以获得所述计算集群未来每个所述错误类型的发生数量。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器，其特征在于，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的计算集群错误预测方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的计算集群错误预测方法的步骤。