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典型文献
融合机器学习的云监控数据分析仿真
文献摘要:
为进一步提升云监控平台数据分析的准确性和效率,在研究了集成云平台和分布式计算基础上,设计了融合机器学习的云监控数据分析平台.该平台包含核心结构和扩展结构2部分,分别用于对小量数据及大规模数据进行分析及分布式计算.核心架构可分为3层:智能搜索层、应用程序接口(API)层和云计算层.这3层相互作用,处理工作负载跟踪,并监视任何异常模式.扩展结构有利于用户在Hadoop文件系统中存储数据,且为用户提供了高可用性和可扩展的存储功能.对核心结构及扩展结构进行仿真分析.结果进一步验证了云监控数据分析平台的有效性及实用性.该平台为系统CPU及内存使用分析过程提供了一定依据.
文献关键词:
云监控;分布式;数据分析;机器学习;负载预测;云计算;异常监视;智能搜索
作者姓名:
余少锋;佘俊;钟建栩;廖崇阳
作者机构:
南方电网调峰调频发电有限公司信息通信分公司,广东 广州 510000
文献出处:
引用格式:
[1]余少锋;佘俊;钟建栩;廖崇阳-.融合机器学习的云监控数据分析仿真)[J].自动化仪表,2022(03):75-78
A类:
B类:
云监控,监控数据,监控平台,平台数据,分布式计算,分析平台,心结,小量,大规模数据,核心架构,智能搜索,应用程序接口,API,异常模式,Hadoop,文件系统,高可用性,可扩展,CPU,使用分析,负载预测,异常监视
AB值:
0.38137
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