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排序:
储能系统技术
储能系统
机器学习
★ 4.0
云原生环境中使用大语言模型和贝叶斯网络的异常检测与根因分析
Anomaly Detection and Root Cause Analysis in Cloud-Native Environments Using Large Language Models and Bayesian Networks
Diego Frazatto Pedroso · Luís Almeida · Lucas Eduardo Gulka Pulcinelli · William Akihiro Alves Aisawa 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
云计算技术提供可扩展性和性能优势,但微服务架构引入复杂的监控和故障诊断挑战。本文提出一种集成大语言模型与贝叶斯网络的异常检测与根因分析框架,通过智能化分析微服务日志和指标数据,自动识别系统异常并追溯根本原因。
解读: 该智能运维技术可应用于阳光电源的储能云平台和远程监控系统。通过AI驱动的异常检测技术,提升ST系列储能系统的故障预警能力和运维效率,减少人工诊断时间,实现大规模储能电站的智能化运维管理。...