数据中心 SLA 合规监控的多注意力机制方法
机器学习
2026-05-08 v1
摘要
数据中心租赁合同中的服务等级协议（SLA）定义了关于功率、温度和湿度的精确阈值，以及以抵免月度固定费用的形式表达的分层违规惩罚。传统的反应式监控仅在违规发生后检测到违规，限制了纠正机会。我们提出一种框架，将 SLA 规则编码为结构化 JSON 对象，以生成训练数据，无需人工标注。我们训练一个针对每个客户的多头变换器模型，其中每个注意力头专注于一条 SLA 规则，学习在违规发生 30 分钟前的时序依赖性。训练后，推理服务发出结构化预测事件，转换为三个角色特定的视图：财务模式暴露信用责任，运营模式显示风险得分和建议的干预措施，合规模式将预测与不可变遥测签名捆绑，用于审计。通过将模型架构直接与合同义务对齐，该框架使运营商能够预见 SLA 违规，优先处理纠正措施，并最小化财务惩罚。
引用
@article{arxiv.2605.05354,
title = {A Multi-Head Attention Approach for SLA Compliance Monitoring in Data Centers},
author = {Omanshu Thapliyal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.05354},
year = {2026}
}
备注
6 pages, 9 figures, 46th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems