Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Ключевые слова: forecasting, server hardware, hardware degradation, time series, operational metrics, прогнозирование, серверное оборудование, деградация оборудования, временные ряды, эксплуатационные метрики
Аннотация: Цель исследования состоит в разработке адаптивной гибридной модели прогнозирования деградации серверного оборудования по временным рядам эксплуатационной телеметрии. Задачи исследования включали выбор риск-формирующих метрик, предобработку данных, построение моделей SARIMA и LSTM, их адаптивное ансамблирование и оценку точности проПоказать полностьюгноза. Гипотеза состояла в том, что адаптивное объединение SARIMA и LSTM снижает ошибку прогнозирования за счет учета сезонности и нелинейной динамики временных рядов. Использованы методы анализа временных рядов, SARIMA, LSTM, адаптивного взвешивания моделей, а также метрики MAE и RMSE. По результатам эксперимента на данных мониторинга сервера ансамблевая модель показала наименьшую ошибку для загрузки CPU и температуры системы на горизонте 30 суток, что подтверждает возможность ее применения для оценки состояния оборудования и риска отказа. The aim of the study is to develop an adaptive hybrid model for forecasting server hardware degradation based on time series of operational telemetry. The research tasks included selecting risk-forming metrics, preprocessing data, building SARIMA and LSTM models, adaptively ensembling them, and evaluating forecast accuracy. The hypothesis was that adaptive combination of SARIMA and LSTM reduces forecasting error by accounting for seasonality and nonlinear time-series dynamics. The study uses time series analysis methods, SARIMA, LSTM, adaptive model weighting, as well as MAE and RMSE metrics. According to the experimental results based on server monitoring data, the ensemble model showed the lowest error for CPU load and system temperature over the 30-day horizon, confirming its applicability for assessing equipment condition and failure risk.
Журнал: Перспективы науки
Выпуск журнала: № 6
Номера страниц: 38-42
ISSN журнала: 20776810
Место издания: Тамбов
Издатель: МОО ФРНК