一种基于多变量时间序列的ETL系统性能瓶颈预测与分析装置
申请号:CN202510298085
申请日期:2025-03-13
公开号:CN120336409A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于多变量时间序列的ETL系统性能瓶颈预测与分析装置,通过构建瓶颈预测模型和异常检测模型,实现对ETL系统性能瓶颈的主动预测和实时检测,并提供瓶颈定位技术,帮助运维人员快速定位和解决性能瓶颈问题。该装置能够有效提升ETL系统的服务质量和效率,适用于大数据处理领域。
技术关键词
瓶颈
ETL系统
数据输入装置
重构误差
XGBoost算法
分析装置
重构原始数据
任务调度策略
性能指标数据
长短期记忆网络
异常数据
资源消耗量
变量
机器学习算法
磁盘
序列
解码器
编码器
时序特征