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大规模InfiniBand网络自学习的故障诊断方法
胡银辉, 陈琳
计算机应用
2015, 35 (11):
3092-3096.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3092
针对大规模数据中心网络中如何有效监控网络异常事件、发现网络性能瓶颈和潜在故障点等问题,在深入分析InfiniBand(IB)网络的特性,引入了特征选取策略和增量学习策略的基础上,提出了一种面向大规模IB网络增量学习的故障诊断方法IL_Bayes,该方法以贝叶斯分类方法为基础,加入增量学习机制,能够有效提高故障分类精度.在天河2真实的网络环境下,对算法的诊断精度和误诊率进行了验证,结果表明IL_Bayes算法具有较高的故障分类精度和较低的误诊率.
参考文献 |
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