一种系统健康度预测方法及装置

摘要

本发明公开了一种系统健康度预测方法及装置，该方法包括通过采集系统的日志数据，并建立系统的日志数据的特征变量集，对多个特征变量进行标准化处理，确定时间粒度和每个特征变量的波动区间，根据时间粒度和每个特征变量的波动区间，对进行标准化处理后的多个特征变量进行预处理，生成系统运行特征数据集，根据关联规则挖掘算法对系统运行特征数据集进行分析，生成强关联规则集，强关联规则集用于预测系统健康度。通过关联规则挖掘算法随系统运行特征数据集进行分析，对系统运行中的特征变量进行实时监控，能够预测系统未来一段时间内的运行状态，可以实现在事故发生前预测，事故发生后确定故障来源，便于工作人员快速处理。

主权项

一种系统健康度预测方法，其特征在于，包括：采集系统的日志数据，并建立系统的日志数据的特征变量集，所述特征变量集包括多个用于反映系统运行状况的特征变量；确定每个特征变量的波动区间及根据所述多个特征变量的采集频率，确定时间粒度；针对每个特征变量，根据该特征变量的波动区间对该特征变量在所述时间粒度内的采集值进行预处理，生成系统运行特征数据集；根据关联规则挖掘算法对所述系统运行特征数据集进行分析，生成强关联规则集，所述强关联规则集用于预测系统健康度。