一种在线集群异常作业预测方法

摘要：

提出了一种在线集群异常作业预测方法(OCAJP).首先设计作业子任务动态特征计算方式,其次依据此动态特征提出一种改进门控递归单元(IGRU)神经网络,然后采用IGRU根据动态特征实时预测任务终止状态是否异常,最后根据作业与其子任务运行状态之间的状态相关性检索异常作业,完成对异常作业的预测.实验结果表明,OCAJP在预测灵敏度、误差率、精确度和预测时长方面与其他预测方法相比有明显提升;在保障集群平台安全方面具有一定的应用性.

关键词：集群异常作业、动态特征、实时预测、门控递归单元、状态相关性

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.22

资助基金：国家自然科学基金民航联合研究基金项目U1833107;国家科技重大专项2012ZX03002002;中央高校基本科研业务费专项资金ZYGX2018028

在线出版日期：2019-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：62-68