"PAKDD2021阿里云智能运维大赛: 大规模服务器内存故障检测"

F1分数81.29分（7天测试数据，线上测评）➢ 队伍总成绩：初复赛综合成绩排名4/1350赛题简介 本次参与的比赛是Offline-PAKDD2021阿里云智能运维大赛，赛题名称为OutOfMemory-鱼丸粗面1。该赛题要求参赛选手根据大规模服务器的内存和内核日志数据，训练机器学习模型，并用于在线检测服务器未来7天内是否会发生内存故障。参赛选手需要解决的问题是如何通过分析服务器的日志数据，找出潜在的内存故障，并进行预测。 特征工程 为了解决这个问题，我们的团队采用了两阶段的内存故障服务器检测方法。首先，在特征工程方面，我们通过对服务器的内核日志数据进行分析和处理，提取了一系列与内存故障相关的特征。这些特征包括服务器的内存使用情况、内存泄漏信息、内存操作等。我们还利用时间序列数据的特点，提取了一些时间相关的特征，如过去几天的内存使用情况和内存泄漏情况等。 基于Multi-label Classification的故障时间预测方法 其次，在建模和预测方面，我们采用了基于Multi-label Classification的故障时间预测方法。我们将内存故障预测问题转化为多标签分类问题，将每个时间点的内存故障情况作为一个标签，利用多标签分类模型进行预测。我们选择了一些经典的多标签分类算法，如Random Forest、Gradient Boosting等，并进行了参数调优和模型融合。同时，我们还根据比赛时间跨度，进行了模型的时序拆分和集成，以提高模型的预测性能。 团队成员与比赛成绩 在本次比赛中，我们的队伍名字是OutOfMemory队，由尹卓（队长）和卢佳程组成。尹卓在交控科技工作，专注于时序数据挖掘、异常检测和主动学习方向；卢佳程在招商新智工作，专注于图像处理和目标检测方向。我们团队的初赛B榜成绩是2/1350，故障服务器检测的F1分数为64.52分；复赛B榜成绩是7/1350，故障服务器检测的F1分数为81.29分。综合排名是所有参赛队伍中的第4名。 总结与展望 通过参与这次比赛，我们对大规模服务器的内存故障检测问题有了更深入的理解，也积累了丰富的实战经验。我们的方法在初赛和复赛中都取得了不错的成绩，证明了我们的算法在内存故障预测问题上的有效性和可行性。然而，在实际应用中，我们也发现了一些不足之处，比如模型的稳定性和泛化能力还有待提升。在未来的工作中，我们将进一步探索和改进我们的方法，力争在类似问题中取得更好的成绩。同时，我们也希望能将我们的研究成果应用到实际生产环境中，为服务器的智能运维提供更好的解决方案。