【摘 要】
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云平台是数字化产业中必不可少的新型基础设施。由于目前各个领域争相拥抱云计算技术,使云平台拥有了更广的应用空间。然而云平台为了更好地服务日益严苛且多变的应用场景,其功能的复杂性和整合程度不断提高。这导致了云平台下服务器发生故障的概率越来越大,进一步导致了云平台维护成本的增加。传统的云平台运维工作需要对大量指标人为地进行分析才能判断服务器的健康程度,但这种方式十分低效且极度依赖相关专家的经验。而且服务
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云平台是数字化产业中必不可少的新型基础设施。由于目前各个领域争相拥抱云计算技术,使云平台拥有了更广的应用空间。然而云平台为了更好地服务日益严苛且多变的应用场景,其功能的复杂性和整合程度不断提高。这导致了云平台下服务器发生故障的概率越来越大,进一步导致了云平台维护成本的增加。传统的云平台运维工作需要对大量指标人为地进行分析才能判断服务器的健康程度,但这种方式十分低效且极度依赖相关专家的经验。而且服务器出现故障时,应对故障的方式只能是被动进行。针对上述问题,本文将故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）技术应用在云平台上,从而改善了云平台上服务器运维管理较为滞后的现状。全文研究、设计和实现的重点内容如下:（1）故障预测与健康管理相关理论与方法的研究。针对云平台场景与PHM传统应用场景上的不同,本文为目标系统的实现选择了合适的方法理论与实现路线。（2）变分自编码器的研究与应用。针对数据驱动的PHM方法所需的健康因子构建难题,本文调研了变分自编码器对时序数据中正常模式的学能力。然后在采集到的数据上验证了该模型对指标异常模式的检测能力。最后使用上述能力间接得到了表示云平台服务器健康程度的健康因子。（3）智能自主PHM系统的需求分析与架构设计。本文分析了目前云平台服务器运维管理的痛点,形成了对数据采集、实时状态监测、数据可视化和健康管理等方面的具体需求。然后根据需求对目标系统的层次架构、功能架构和逻辑架构进行了总体设计。（4）智能自主PHM系统的实现与测试。本文选用了当下主流的技术框架,设计并实现了目标系统,并给出了设计逻辑和实现步骤。最后通过测试表明了本文目标系统能够正常工作。本文最终完成的目标PHM系统实现了对服务器实时地指标异常检测和整体的故障预测,有效提升了云平台对故障的响应能力,有力保障了服务器长时间的可用性。与此同时提高了云平台的可靠性和平台管理的自动化、智能化水平。
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