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    体彩广西11选5: 基于STORM的CVFDT在CDN运维预测中的算法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201610147855.6

    申请日:

    2016.03.15

    公开号:

    CN105824715A

    公开日:

    2016.08.03

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 11/07申请日:20160315|||公开
    IPC分类号: G06F11/07 主分类号: G06F11/07
    申请人: 南京邮电大学
    发明人: 季一木; 郎贤波; 王汝传; 谈海宇; 岳栋; 张殿超; 张永潘
    地址: 210023 江苏省南京市亚东新城文苑路9号
    优先权:
    专利代理机构: 南京知识律师事务所 32207 代理人: 汪旭东
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610147855.6

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.10.02|||2016.08.31|||2016.08.03

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了基于Storm的CVFDT在CDN运维预测中的算法,主要用于CDN运维领域,通过对Storm拓扑进行相应建模,对高强度的应用下的磁盘或者刀片服务器出现故障的可能性进行预判。从而提高用户感受,提升服务质量。同时也为后台人员迁移数据,动态调整负载等等方面提供了一个更可靠的标准。

    权利要求书

    1.基于Storm的CVFDT在CDN运维预测中的算法,其特征在于,包括以下步骤:
    A1、启动storm拓扑,设置数据喷发节点并分配并发数;
    A2、将采集的磁盘状态数据读取到训练数据源Spout,训练数据源Spout以流的形式把数
    据样本传递给预处理Bolt进行处理;
    A3、在预处理Bolt中设置数据属性集并分配Bolt的并发数,预处理Bolt将样本属性值
    和属性集进行匹配,将样本流中属性和类标签完整的数据元组转换成实例类,将处理好
    的实例数据元组传递给建树Bolt建立预测模型;
    A4、建树Bolt存储接收到的实例数据元组,基于Hoeffding不等式建立决策树:达到初
    始建树条件时,初始化一个窗口W,并基于当前的窗口上初始化一个根节点,当样本集
    合的最佳属性和次佳属性差值满足Hoeffding不等式时,模型叶子节点自动分裂并不断更
    新,同时产生相应的替代子树防止概念漂移的发生;树的最底层叶子节点存储类别标记
    值(YES,NO),YES代表磁盘未来一小时内可能会损坏,NO代表不会损坏;快速决
    策树算法周期性的将最新的预测模型存入Redis缓存数据库中;
    A5、快速决策树算法设置检测有效性的间隔,周期性的检测决策树的每个内部节点及其
    替代子树的有效性,当用户点播行为或环境的突变影响了磁盘状态数据的分布时,即认
    为发生了概念漂移,此时当前的预测模型可能与磁盘状态数据不匹配;
    A6、窗口W保存实时进入的新的磁盘数据样本,同时删除先进入窗口的旧的磁盘数据样
    本;重新寻找最佳分裂属性,新的属性成为一个替代子树的根节点,并且依据该根节点
    建立替代子树;如果后继滑动窗口的样本在替代子树上的分类精度高于原先的决策树,
    则替代子树取代原先的决策树,以维持滑动窗口的样本和更新后的决策树的一致性;
    A7、对服务器后续出现故障的可能性进行预判时,决策树Spout从Redis数据库中读取出
    决策树模型,传递给分类Bolt,由分类数据Spout喷发出待分类数据,同样先经过预处
    理Bolt处理后将实例数据元组传递给分类Bolt,分类Bolt调用分类的方法得到元组对应
    的决策树叶子节点的类别标签即实现了输入的磁盘状态数据未来的预测标记值(YES,
    NO)。
    2.根据权利要求1所述的基于Storm的CVFDT在CDN运维预测中的算法,其特征在于,
    所述基于Hoeffding不等式建立决策树过程为:使用Hoeffding边界量化叶节点中确定最
    优分裂属性所需要的样本个数,其中Hoeffding边界描述如下:对一个真值随机变量r,
    其取值范围为R,假定对r取了n个独立的观察值,并计算了它们的平均值其Hoeffding
    约束对于可信度1-δ变量r的真实值至少是其中这里的r是信息增
    益,R的取值范围是log2#Classes,Classes是类别的数量;Hoeffding树中每个叶节点的内
    存占用为O(dvc),其中,d为属性数目,v为每个属性可能的最大取值数目,c为类别数
    目。

    关 键 词:
    基于 STORM CVFDT CDN 预测 中的 算法
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