基于機器學習的分布式系統(tǒng)故障診斷實現(xiàn)方法

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摘要：分布式系統(tǒng)規(guī)模龐大且結構復雜，傳統(tǒng)的運維方式已難以滿足其對穩(wěn)定性和高效率的需求。文章采用Web技術和機器學習算法開發(fā)了一種分布式系統(tǒng)的故障診斷實現(xiàn)方法。在Web方面，文章設計并實現(xiàn)了用戶管理、日志的采集與管理、故障診斷與可視化、運維管理等功能。在機器學習方面，文章訓練并評估了決策樹、隨機森林、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其中隨機森林模型的故障診斷準確率高達95%。（剩余7732字）