摘要
本发明涉及计算机技术领域与数据测试领域，具体为一种面向数据中心的多变量实时测量与状态测试方法。其包括：从数据中心内的传感器、设备和应用程序中采集原始数据，并对其进行过滤、清洗和格式化处理，生成预处理数据；将所述预处理数据存储至分布式文件系统，构建倒排索引和B树索引结构以实现高效检索和冗余备份；通过引入机器学习模型和自动化运维策略对存储数据进行智能分析，识别关键性能指标的异常状态并预测资源使用情况；基于智能分析结果，执行资源的动态调度和优化分配操作。本发明通过多变量实时监测和智能调度，提高数据中心的资源利用效率和运行稳定性。
