北京邮电大学学报

2019, v.42(05) 62-68

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一种在线集群异常作业预测方法
An Online Cluster Anomaly Job Prediction Method

谢丽霞;汪子荧;

摘要(Abstract):

设计了作业子任务动态特征计算方式;其次依据此动态特征提出一种改进门控递归单元(IGRU)神经网络;然后采用IGRU根据动态特征实时预测任务终止状态是否异常;最后根据作业与其子任务运行状态之间的状态相关性检索异常作业,完成对异常作业的预测.实验结果表明,在线集群异常作业预测在预测灵敏度、误差率、精确度和预测时长方面与其他预测方法相比有明显提升;在保障集群平台安全方面具有一定的应用性.

关键词(KeyWords): 集群异常作业;动态特征;实时预测;门控递归单元;状态相关性

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金民航联合研究基金项目(U1833107);; 国家科技重大专项项目(2012ZX03002002);; 中央高校基本科研业务费专项资金项目(ZYGX2018028)

作者(Author): 谢丽霞;汪子荧;

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