Подготовка данных для интеллектуального анализа надежности вычислительных комплексов занимает значимую часть времени в процессе извлечения данных из-за сложности механизмов ручной обработки накопленной информации. Поступающий объем данных из эксплуатации вычислительных комплексов является избыточным и разнородным. Существующие методики интеллектуального анализа данных имеют общее назначение, не предоставляя руководство для решения задач в исследуемой области. В данной работе предложена новая методика подготовки данных, ориентированная на анализ надежности вычислительных комплексов, с определением двух наборов задач: общей и специальной подготовки данных. Основным вкладом разработанной методики является выявление особенностей и потенциально значимых показателей исследуемого набора данных. Результат сравнительного анализа подтвердил сокращение времени подготовки данных при автоматизации специализированных задач без изменения качества подготовки данных.
Data preparation for intelligent analysis of the computer systems reliability takes a significant part of time in the process of data extraction. The incoming data from the computer systems operation is redundant and heterogeneous. Existing data mining techniques have a general purpose. In this paper, we propose a new methodology for data preparation. The methodology focuses on the analysis of computer systems reliability with two tasks setting: general and special data preparation. The main contribution of the developed methodology is the identification of features and potentially significant indicators in the data set. The comparative analysis results confirmed time reduction for data preparation when automating specialized tasks.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.