本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模InfiniBand網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)的故障診斷方法

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【摘要】：針對大規(guī)模數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中如何有效監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異常事件、發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能瓶頸和潛在故障點(diǎn)等問題,在深入分析InfiniBand(IB)網(wǎng)絡(luò)的特性,引入了特征選取策略和增量學(xué)習(xí)策略的基礎(chǔ)上,提出了一種面向大規(guī)模IB網(wǎng)絡(luò)增量學(xué)習(xí)的故障診斷方法 IL_Bayes,該方法以貝葉斯分類方法為基礎(chǔ),加入增量學(xué)習(xí)機(jī)制,能夠有效提高故障分類精度。在天河2真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,對算法的診斷精度和誤診率進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明IL_Bayes算法具有較高的故障分類精度和較低的誤診率。
【作者單位】： 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 數(shù)據(jù)中心 InfiniBand 故障診斷 貝葉斯分類 增量學(xué)習(xí)
【基金】：國家863計(jì)劃項(xiàng)目(2012AA01A50606)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 0引言數(shù)據(jù)中心是Internet的重要基礎(chǔ)設(shè)施,是為用戶提供數(shù)據(jù)存儲、計(jì)算和傳輸?shù)暮诵�。隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,特別是大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)中心在Web服務(wù)、搜索引擎、電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)游戲及大規(guī)模集群計(jì)算等領(lǐng)域中的關(guān)鍵作用日益顯現(xiàn)[1]。目前數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模日益龐

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本文編號：759058