云环境下基于动态滑动窗口多通道Bi-LSTM的虚拟机故障预测模型
Virtual machine fault prediction model based on dynamic sliding window multi-channel Bi-LSTM in cloud environment
1. 云南省计算机技术应用重点实验室, 昆明 650500
2. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院, 昆明 650500
摘要
针对点值预测方法预测虚拟机故障，未充分利用虚拟机历史周期特征和上下文信息、预测准确率不高的问题，提出了一种动态滑动窗口多通道Bi-LSTM的虚拟机故障预测模型。该模型首先利用动态滑动窗口动态捕获虚拟机故障发生过程的上下文特征；然后构建多通道机制的Bi-LSTM以同时学习不同指标类之间的相关性特征，预测虚拟机下一周期的故障；最后根据OCSVM和区间偏移度方法对预测结果进行判断，得出具体的故障类型。实验表明，该模型在预测准确率、召回率、F值三个指标上均优于基线模型，验证了模型对虚拟机故障预测的有效性。
基金项目
国家自然科学基金项目(62162038,61462049,61063006,60703116)
国家重点研发计划项目(2018YFB1003904)
云南省应用基础研究计划重点项目(2017FA033)
云南省计算机技术应用重点实验室开放基金资助项目(2020101)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.07.0395
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第3期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 855-862
文章编号: 1001-3695(2023)03-035-0855-08
发布历史
[2022-10-27] 优先出版
[2023-03-05] 印刷出版
引用本文
王开放, 姜瑛. 云环境下基于动态滑动窗口多通道Bi-LSTM的虚拟机故障预测模型 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (3): 855-862. (Wang Kaifang, Jiang Ying. Virtual machine fault prediction model based on dynamic sliding window multi-channel Bi-LSTM in cloud environment [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (3): 855-862. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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