前端大文件上传解决方案基于机器学习的分布式系统故障诊断系统
架构设计⽂档
本⽂档的⽬的是详细地介绍基于机器学习的分布式系统故障诊断系统所包含的需求。基于机器学习的分布式系统故障诊断系统是⼀个利⽤机器学习和深度学习技术对分布式系统的故障数据进⾏分析的⼯具，旨在帮助⽤⼾准确地识别和分类分布式系统中的故障，并实现分布式系统故障运维的智能化。为了确保客⼾能够明确了解产品的具体需求，并使开发⼈员能够根据这些需求进⾏设计和编码，我们将在以下部分描述基于机器学习的分布式系统故障诊断系统的功能、性能、⽤⼾界⾯、运⾏环境和外部接⼝。此外，我们还将详细说明针对⽤⼾操作的各种系统响应。
2.1 需求介绍
该项⽬是为满⾜分布式系统故障⾼效、准确诊断的需求⽽开发的。基于机器学习的分布式系统故障诊断系统不仅可以对分布式系统的故障数据进⾏深⼊的分析，还可以设计出准确的故障诊断模型。此外，它还为分布式系统故障的智能化运维提供了有效的技术⽀持。通过本系统，⽤⼾可以实现对分布式系统故障的快速检测和恢复，从⽽降低运维难度，减少⼈⼒资源消耗。
2.2 需求分析
2.2.1 ⼀般性需求
操作系统适配性：系统应能够适配主流的操作系统，如W indows、L inux等。
性能和可靠性：系统需保证⾼性能运⾏，同时确保在各种故障情况下的可靠性。
可维护性：系统应当有良好的⽂档和代码结构，确保后期可以轻松地进⾏维护和升级。
可扩充性：随着业务的增⻓和技术的更新，系统应具有良好的可扩充性，以满⾜未来的需求。
适应性：系统需能够适应不同的技术和业务场景，以确保其在多种环境下都能够稳定运⾏。
2.2.2 功能性需求
2.2.2.1 ⽤⼾需求
1 基于机器学习的故障诊断功能
故障诊断与分类：⽤⼾需要系统能够准确地诊断和分类分布式系统中的故障。
KPI指标监控：⽤⼾希望在所有节点正常运⾏时，所有KPI指标都在正常范围内。
故障检测：⽤⼾希望系统能够检测到节点的故障，并识别导致KPI指标异常的故障。
故障传播识别：⽤⼾希望系统能够识别故障在分布式系统中的传播情况。
在线模型训练与测试：⽤⼾希望能够在线上传训练数据、训练模型，并上传测试数据进⾏故障诊断测试。
测试结果处理：⽤⼾希望能够可视化和下载测试结果。
2 WEB平台功能
数据上传界⾯：⽤⼾需要⼀个界⾯来上传训练数据和测试数据。
在线模型训练与测试：⽤⼾希望在线进⾏模型的训练和测试。
模型下载：⽤⼾希望WEB平台能够提供模型下载功能。
测试结果处理：⽤⼾希望WEB平台能够⽀持测试结果的可视化和下载。
异常处理：⽤⼾希望WEB平台能够处理⽹络连接问题、数据格式问题和模型训练失败等问题。
3 ⽤⼾下载模型与训练结果功能
模型与结果下载：⽤⼾希望下载训练的模型和结果以便于离线使⽤或进⼀步分析。
训练结果摘要查看：⽤⼾希望在下载前能够查看训练结果的摘要。
4 可视化分类结果功能
分类结果可视化：⽤⼾希望通过图形化的⽅式更直观地查看分类结果。
可视化⽅式选择：⽤⼾希望可以选择不同的可视化⽅式，如柱状图、饼图、散点图等。
详细查看：⽤⼾希望可以放⼤、缩⼩或滚动查看详细的可视化结果。
2.2.2.2 系统需求
1 基于机器学习的故障诊断功能（SystemHealer-SR1）
. 初始假设：
分布式系统中存在多个节点。
每个节点有⼀系列的KPI指标，如fe a ture0、fe a ture1 ...fe a ture106。
故障会导致某些KPI指标异常。
. 正常状态：
分布式系统的所有节点正常运⾏。
所有KPI指标在正常范围内。
. 有哪些会出错：
节点可能会发⽣故障。
故障会导致相关的KPI指标异常。
故障可能会沿着分布式系统的拓扑结构传播。
. 其他活动：
⽤⼾可以上传训练数据并在线训练模型。
⽤⼾可以上传单条或多条测试语句进⾏测试。
系统⽀持可视化测试结果和下载测试结果。
. 完成的系统状态：
故障被准确地诊断并分类。
分布式系统恢复到正常状态。
2 WEB平台功能（SystemHealer-SR2）
. 初始假设：
⽤⼾需要⼀个界⾯来上传训练数据和测试数据。
⽤⼾希望在线进⾏模型的训练和测试。
. 正常状态：
WEB平台正常运⾏。
⽤⼾可以顺利上传、训练和测试。
.
有哪些会出错：
⽹络连接问题。
⽤⼾上传的数据格式不正确。
模型训练失败。
. 其他活动：
WEB平台提供模型下载功能。
WEB平台⽀持测试结果的可视化和下载。
. 完成的系统状态：
⽤⼾成功完成模型的训练和测试。
⽤⼾可以下载训练的模型和测试结果。
3 ⽤⼾下载模型与训练结果功能（SystemHealer-SR-TS3）
.
初始假设：
⽤⼾已经完成了模型的在线训练。
⽤⼾希望下载训练的模型和结果以便于离线使⽤或进⼀步分析。
. 正常状态：
WEB平台提供了下载模型和训练结果的功能。
⽤⼾可以轻松到并点击下载按钮。
. 有哪些会出错：
⽹络连接问题导致下载中断。
服务器存储问题导致模型或结果丢失。
⽤⼾下载过程中出现未知错误。
. 其他活动：
⽤⼾可以查看训练结果的摘要，然后决定是否下载完整结果。 . 完成的系统状态：
⽤⼾成功下载了训练的模型和结果。
⽤⼾可以在本地使⽤或分析这些⽂件。
4 可视化分类结果功能（SystemHealer-SR-TS4）
. 初始假设：
⽤⼾已经上传了测试数据并得到了分类结果。
⽤⼾希望通过图形化的⽅式更直观地查看分类结果。
. 正常状态：
WEB平台提供了分类结果的可视化功能。
分类结果以图表、图形或其他形式清晰展⽰。
. 有哪些会出错：
数据太⼤导致可视化加载缓慢。
未知的数据格式导致可视化失败。
⽤⼾界⾯出现显⽰错误。
. 其他活动：
⽤⼾可以选择不同的可视化⽅式（如柱状图、饼图、散点图等）。
⽤⼾可以放⼤、缩⼩或滚动查看详细的可视化结果。
. 完成的系统状态：
⽤⼾成功查看了分类结果的可视化。
⽤⼾对分类结果有了更深⼊的理解。
2.3 复杂度分析
可⽤性：系统提供了基于机器学习的故障诊断功能、WEB平台功能及⽤⼾下载模型与训练结果功能，使⽤⼾可以⽅便地进⾏故障诊断和管理。
可靠性：系统需要确保在处理⼤量的分布式系统故障数据时，能够稳定运⾏，并准确地分析和识别故障类别。
可维护性：系统提供了在线模型训练与测试、数据上传界⾯以及异常处理功能，确保在出现问题时可以迅速定位并解决，同时⽀持服务器重启和⽇志记录。
安全性：系统需确保数据的安全性，只有授权的⽤⼾可以上传训练数据、训练模型和进⾏故障诊断测试，其他⾮授权⼈员⽆法更改或访问系统数据。
可移植性：虽然主要为桌⾯端设计，但系统也需要考虑到移动端的移植性，以满⾜⽤⼾在不同设备上使⽤的需求。
2.4 ⽤例图

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