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基于日志分析的超级计算机错误预测方法研究

作　者: 田曲波
导　师: 邱德红
学　校: 华中科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 自治计算超级计算机关联规则错误预测
分类号: TP338
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 9次
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内容摘要

自治计算需要解决的是日益复杂的计算机系统所面临的管理维护和成本问题。在现在的系统中引入自治功能,使系统具备自我配置、自我恢复、自我优化、自我保护的功能大大降低系统管理维护的难度和成本。超级计算机作为功能最强大、运算能力最强的计算机,在现代社会发挥着巨大的作用,而随着应用系统不断增长的复杂性和容量得不断增长,超级计算机的稳定性受到了严重的挑战,在超级计算机系统中初步引入自治能显著提高其稳定性,降低系统管理维护成本。错误预测是在超级计算机系统中实现初步自治的有效方法,能有效的提升系统的自我保护的能力,对提高超级计算机系统的稳定性有重要作用,日志分析是进行错误预测的有效方法。错误预测需要一个基本的框架,框架包括日志的预处理、基础预测器和联合预测器,其中基于错误特性的基础预测器有两个——基于同类型错误发生时间间隔的时间预测器和基于错误之间关联关系的关联预测器以及基于基础预测器的联合预测器。选取IBM公司生产的超级计算机BlueGene/L的系统日志作为分析研究的对象,在对纷繁的日志进行预处理后,在得到的千余条日志上引入了时间预测器、关联预测器和基于两者的联合预测器。实验结果显示,联合预测器的预测效果优于基础预测器,这是因为联合预测器能根据错误的不同特性选取不同的预测方法。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-16
  1.1 课题来源及研究背景和意义  7-8
  1.2 自治计算概述  8-11
  1.3 自治计算国内外研究现状  11-13
  1.4 超级计算机错误研究概况  13-14
  1.5 本文的工作和组织结构  14-16
2 相关理论和技术基础  16-27
  2.1 数据挖掘  16-18
  2.2 关联规则  18-26
  2.3 本章小结  26-27
3 错误预测框架  27-36
  3.1 错误预测框架及其设计思想  27-28
  3.2 日志预处理  28-30
  3.3 基础预测器  30-34
  3.4 联合预测器  34-35
  3.5 本章小结  35-36
4 实验研究  36-49
  4.1 日志数据  36-39
  4.2 时间预测结果  39-42
  4.3 关联预测结果  42-45
  4.4 联合预测结果  45-47
  4.5 实验结果分析  47-48
  4.6 本章小结  48-49
5 总结与展望  49-50
致谢  50-51
参考文献  51-55
附录攻读硕士学位期间发表学术论文目录  55

基于日志分析的超级计算机错误预测方法研究

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