基于贝叶斯网络的资源池故障诊断方法  

A Resource Pool Fault Diagnosis Method Based on Bayesian Networks

作　　者：耿贞伟 陈学勤[2] 王馨云 

机构地区：[1]云南电网有限责任公司信息中心 [2]电子科技大学信息与软件工程学院

出　　处：《信息技术与标准化》2017年第1期63-66,共4页Information Technology & Standardization

基　　金：云南电网有限责任公司信息中心科技项目"基于探针技术的资源池故障诊断与定位的技术研究;项目编号:YNKJXM00000181

摘　　要：介绍了贝叶斯算法,并针对云南电网云计算资源池的管理需求和数据特点采用一种基于贝叶斯网络的资源池故障诊断方法。利用开源数据挖掘平台Weka,对资源池中ESXI主机的存储资源指标进行了分析,发现贝叶斯网络在故障诊断中具有较高的准确性。This paper introduces Bayes algorithms, and according to the management requirements and the characteristics of its data in Yunnan Electric Power Grid＇s resource pool, we proposed a fault diagnosis method based on Bayesian network to detect Yunnan Power Grid resource pool. Using open-source data mining platform WEKA to analyzed metrics of ESXI host. According to the experiment, we found that the Bayesian network has high accuracy in fault diagnosis

关 键 词：云计算资源化 故障诊断 贝叶斯网络 WEKA 贝叶斯分类算法 交叉验证法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]