申请/专利权人：天翼云科技有限公司

申请日：2023-12-13

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117851199A

主分类号：G06F11/34

分类号：G06F11/34;G06N20/00;G06F18/2415;G06F18/2413

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及一种基于智能AI驱动的故障识别与切换的容灾编排，属于云计算技术领域，包括离线数据收集模块、构建特征工程模块、模型训练和验证模块、故障预测模块、故障识别模块、自动化切换和恢复模块和学习优化模块，本发明结合的AI模型的学习能力，通过离线训练结合实时学习的方式，提高对软件服务故障的预测成功率以及减少故障的持续时间，另外可以针对不同用户的资源和人工操作，模型通过每次故障识别的结果，以及人工的操作，再包括相关的监控数据，模型可以针对不同用户，不同场景下的应用，进行个性化的故障学习和预测，减少通用模型的误判率，并且通过阶梯式的阈值配置，以便保证整个系统的稳定性运行。

主权项：1.一种基于智能AI驱动的故障识别与切换的容灾编排，其特征在于，包括离线数据收集模块、构建特征工程模块、模型训练和验证模块、故障预测模块、故障识别模块、自动化切换和恢复模块和学习优化模块；所述离线数据收集模块用于收集历史发生时的故障数据和恢复操作的数据，用于离线训练和测试AI模型；所述构建特征工程模块用于识别和创建帮助AI模型预测故障的特征；所述模型训练和验证模块用于通过特征和数据训练一个或多个AI模型来预测故障，并对AI模型进行验证；所述故障预测模块用于将训练好的模型部署到生产环境中，实时或定期监控系统的状态并预测故障；所述故障识别模块用于通过AI模型对故障的预测以及人工进行的规则配置，进行故障识别判断；所述自动化切换和恢复模块用于通过故障识别策略进行自动化的故障切换和恢复；所述学习优化模块用于收集和分析故障切换和恢复过程的数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天翼云科技有限公司 一种基于智能AI驱动的故障识别与切换的容灾编排

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD