-
题名基于日志数据的局域底层软件运行故障定位
- 1
-
-
作者
曹丽娜
朱方娥
郭建方
-
机构
石家庄铁道大学四方学院
-
出处
《计算机仿真》
北大核心
2021年第2期352-356,共5页
-
文摘
传统的软件故障定位方法定位耗时过长,且定位准确率较低。为此,研究基于日志数据设计了一种新的局域底层软件运行故障定位方法。首先基于日志数据采集局域底层软件运行信息,通过设计线程函数运算程序采集系统日志、防火墙日志以及网络访问日志数据。在明确日志数据之间的关联度后得到映射矩阵,然后根据检测参数确定运行周期,在相关性处理后构建故障检测模型。最后根据用户系统的日志类型,对日志数据采集程序的参数进行设置与调整,从而实现故障精准定位。实验结果表明:上述故障定位方法能够有效缩短定位时间,且其定位准确率较高,证明上述方法具有较强的实用性能。
-
关键词
日志数据
局域底层软件
故障定位
线程函数
数据关联度
采集参数
-
Keywords
Log data
local underlying software
Fault location
Thread function
Data correlation degree
Acquisition parameters
-
分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名面向互联网的局域底层软件运行故障检测仿真
被引量：5
- 2
-
-
作者
高文莲
兰静
-
机构
吕梁学院计算机科学与技术系
-
出处
《计算机仿真》
北大核心
2018年第7期305-309,共5页
-
基金
山西省高等学校教学改革创新项目(J2016115)
吕梁学院教学改革课题(JYZD201601)
-
文摘
针对基于主成分分析的故障检测方法只考虑软件运行数据集非高斯信息的提取而没有考虑高阶特征,导致故障检测延迟时间较长,检测率低的问题,提出一种面向互联网的局域底层软件运行故障检测方法。采用贝叶斯推断方法将局域底层软件运行过程变量和质量变量间的关联关系的互信息融合,选择含有质量变量信息量最大的一组过程变量,利用主成分分析方法对这组过程变量统计建模,依据加权互信息选取故障低阶信息量最大的特征,构建故障低阶数据统计量,采用统计模量分析方法将故障低阶特征映射到高阶特征空间中,统计故障高阶特征数据,构成运行周期内的故障高阶数据统计量,将此周期内统计模量作为行向量建立训练集,应用核主元分析方法对训练集进行故障检测同时确定控制限,弥补了主成分分析方法无法提取故障高阶特征的弊端。实验结果表明,所提方法能够有效提升故障的检测时间,提高故障检测率。
-
关键词
互联网
局域底层软件
运行故障
故障检测
-
Keywords
Internet
local area underlying software
Operational failure
Fault detection
-
分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
