Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 浪潮电子信息产业股份有限公司霍喜平获国家专利权

浪潮电子信息产业股份有限公司霍喜平获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉浪潮电子信息产业股份有限公司申请的专利一种服务器的数据监管方法及电子设备获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120849222B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511350294.5,技术领域涉及:G06F11/30;该发明授权一种服务器的数据监管方法及电子设备是由霍喜平设计研发完成,并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

一种服务器的数据监管方法及电子设备在说明书摘要公布了:本申请公开了一种服务器的数据监管方法及电子设备,涉及服务器技术领域,包括采集服务器中的各类当前硬件指标数据;针对每类当前硬件指标数据,采用与当前硬件指标数据对应的当前参考数据对当前硬件指标数据进行分析,确定当前硬件指标数据是否为异常指标数据;当前参考数据为基于资源池的历史数据中存储的各个对应的历史指标数据确定的;在确定出当前硬件指标数据为异常指标数据的情况下,采用预先建立的故障预测模型对当前硬件指标数据进行分析,得到对应的预测指标数据;基于预测指标数据进行服务器资源的调控。解决了异常指标识别准确度低,资源利用率低的技术问题,达到了提高指标数据识别准确度及资源利用率,利于业务正常运行的技术效果。

本发明授权一种服务器的数据监管方法及电子设备在权利要求书中公布了:1.一种服务器的数据监管方法,其特征在于,包括: 采集服务器中的各类当前硬件指标数据; 针对每类所述当前硬件指标数据,采用与所述当前硬件指标数据对应的当前参考数据对所述当前硬件指标数据进行分析,确定所述当前硬件指标数据是否为异常指标数据;所述当前参考数据为基于资源池的历史数据中存储的各个对应的历史指标数据确定的; 在确定出所述当前硬件指标数据为异常指标数据的情况下,采用预先建立的故障预测模型对所述当前硬件指标数据进行分析,得到对应的预测指标数据; 基于所述预测指标数据进行服务器资源的调控;其中: 所述采用预先建立的故障预测模型对所述当前硬件指标数据进行分析,得到对应的预测指标数据,包括:获取与所述当前硬件指标数据类型相同的前第一预设数量个异常指标数据;采用预先建立的故障预测模型对所述当前硬件指标数据及前第一预设数量个所述异常指标数据进行线性回归计算,得到当前指标计算结果;根据所述当前指标计算结果结合前多次计算的当前指标计算结果,确定硬件指标变化趋势;在根据所述硬件指标变化趋势确定对应的硬件指标偏离所述当前指标经验值的情况下,根据所述当前指标计算结果及前第二预设数量个指标计算结果,预测未来第三预设数量个预测指标数据; 还包括:针对每类硬件指标数据,根据所述资源池的历史数据中与所述类硬件指标数据对应的所有历史指标数据确定出下一个参考数据;在确定出所述当前硬件指标数据为异常指标数据、且确定出所述下一个参考数据的情况下,对所述下一个参考数据进行漂移检测回调; 所述针对每类硬件指标数据,根据所述资源池的历史数据中与所述类硬件指标数据对应的所有历史指标数据确定出下一个参考数据,包括:在将各类当前硬件指标数据中除异常指标数据之外的其他当前硬件指标数据存储至资源池的历史数据中,并且为每个其他当前硬件指标数据分配对应的权重值之后,根据该资源池的历史数据中属于同一类的各个历史指标数据及对应的权重值,计算出与该类对应的下一个参考数据;所述下一个参考数据包括下一个参考经验值及下一个参考方差值; 对所述下一个参考数据进行漂移检测回调,包括:获取通过线性回归计算已计算出的第三预设数量个指标计算结果;根据第三预设数量个指标计算结果,确定出第一参考值;根据所述第一参考值、第一比例、所述下一个参考数据对应的参考值及第二比例,确定出调整后的下一个参考数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人浪潮电子信息产业股份有限公司,其通讯地址为:250000 山东省济南市高新区草山岭南路801号9层东侧;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。