巧用呆板进修定位云处事器妨碍

配景

对付每一单母机妨碍我们都必要定位出背后真实的妨碍缘故起因，以便对响应的部件举办改换以及统计各类部件妨碍率的环境，因此妨碍定位和说明耗损的人力也越来越多。但愿能借助呆板进修的要领对汗青妨碍母机的日记数据举办进修，沉淀出一些模子出来实现自动化的说明新的母机妨碍的缘故起因，进而进步母机工单的处理赏罚服从解放人力，同时也能说明出妨碍的一些纪律，进而实现对妨碍的猜测等。

方针

1、对母机宕机妨碍举办自动化的说明，精确定位妨碍缘故起因;

2、当妨碍分类精确率到达足够精确之后，可以或许不必要人工参加，实现自动化结单;

3、及时流式处理赏罚母机的各类数据，实现部门妨碍的猜测。

数据

1、dmesg ：呆板宕机前的最后一屏，含有netconsole数据;

2、mcelog ：体系搜查到硬件错误发生的日记;

3、sel ：体系变乱日记，是处事器传感器网络数据发明非常发生的日记。

图片来自包图网

要领步调

首要步调包罗数据筛选、数据洗濯、文本向量化、模子构建、功效说明等。

数据筛选

1)查察三类日记，说明是否每一种日记对妨碍定位都有存代价。剔除无代价的日记;

2)按照营业需求，选择特定的妨碍种别。由于某些妨碍的工单数目出格少，难以成立呆板进修模子做分类;

3)保存三种日记不全为空的妨碍工单，完全无记录的工单是无法操作的;

4)按照工单编号ticket_id将日记及妨碍工单整合，工单和母机应该是逐一对应的。

数据洗濯

1)剔除非凡标记'#', '<', '>', '&', '@','!', '(', ')', '*', '_'等;

2)剔除日记的无用信息，如数字名目和英文名目标;

3)日记分隔洗濯，当差异日记的名目纷歧致时，必要区分看待分隔洗濯。

文本向量化

日记数据一样平常为文本数据，在构建文档分类模子时，必要将文本型数据转化成数值型数据。文本向量化(也叫做特性权重计较)常用以下三种要领。

1)布尔权重(Boolean vector)，是最简朴的权重计较要领。假如某特性词在文本中呈现，其权重即为1,;不呈现，即为0.这一简朴粗暴的要领轻易丢失文本内部详细信息，结果略差。但合用于一些回收二分类的模子，好比决定树和概率分类器。

2)频度权值(term frequence)，是最直观的权重计较要领。单词在文本中呈现的次数即为频度权重。这种要领的头脑是，呈现次数越多的特性单词，其重要性越大。

3)Tf-idf(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率)，是应用最普及的权值计较要领。单词在一条工单的日记中呈现次数越多, 同时在全部工单中呈现次数越少, 越可以或许代表该妨碍工单。

对比于频度权值，引入了IDF。IDF的首要头脑是：假如包括词条t的文档越少, IDF越大，则声名词条具有很好的种别区分手段。计较公式如下，分母之以是要加1，是为了停止分母为0

参考示例： http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html

模子构建

在已稀有据(标志)的基本上结构出一个分类函数/分类模子， 即为一个决定面。

1)数据分别：随机分层抽样，分别实习集(70%)用于构建模子，测试集(30%)用于验证模子结果;

2)数据预处理赏罚：数据整合、数据洗濯、文天职词等进程在实习集和测试集上是同样的处理赏罚方法，以确保最后的干净的实习集和测试数据的名目是同一的;

3)文本向量化：回收tf-idf将文本向量化，选择l2正则化，团结文档频率df和最大词频tf举办特性选择，选出多少个要害词;配置停用词['is', 'not', 'this', 'the', 'do', 'in']等;

4)模子构建：选取分类题目常用的算法构建模子，构建模子进程中不绝参数调优，构建最佳的模子。

注：对付数目出格少的妨碍范例，假如依赖专家常识说明已有的工单日记可以或许逐一正确区分的话，那么可以工钱地抽象出唯一无二的妨碍特性，并编写模块实现自动化分类。

功效说明

妨碍诊断阶段，将构建好的模子运用到测试集上，对妨碍诊断功效说明。以决定树成立妨碍诊断模子，可见在实习集上的结果可达98.94%，测试集上可达90.24%。

为进一步进步模子机能，一方面应详细说明实习集和测试集上被错误分类的妨碍工单，查察三种日记的内容并查找题目;另一方面，可增进更多的数据用于构建模子，一样平常而言，数据量越大，模子越靠近。

差异算法：实行回收差异的文天职类算法用于妨碍分类，测试结果能反应出该算法对当前题目的合用性。如下，笔者回收了8种算法举办比拟，并对功效举办总结说明。

（编辑：湖南网）

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