一种多源数据驱动的数据中心异构设备群聚类方法
摘要:
本申请涉及一种多源数据驱动的数据中心异构设备群聚类方法,包括如下步骤:初始获取在时间段内两两异构设备间传输的数据包;从数据包提取不同数据块的特征值;经过PCA进行特征向量降维后,得到简化特征将简化特征进行映射到两个可逆的子空间;基于CAA理论建模Pearson系数,求最优解;完成多源异构数据块的相关性分析;建模两异构设备间的相似性系数;得到初始聚类集;输出当前的聚类集。本申请有助于分析跳脱设备空间分布之外的数据中心异构设备群内各器件的紧密关系,进而为数据中心信息交互故障预测、根源故障定位、预测性维护推荐等技术的实现奠定基础。
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