ServerPulse — پیش‌بینی مصرف منابع سرور + کشف اسپایک/نشتی

مقدمه

در سامانه‌های نرم‌افزاری مدرن، پایداری سرویس به‌شدت به وضعیت منابع زیرساختی مانندر سیستم‌های نرم‌افزاری مدرن، پایداری سرویس به وضعیت منابعی مثل CPU و RAM وابسته است. افزایش ناگهانی CPU یا رشد تدریجی RAM می‌تواند باعث کندی سرویس، افزایش latency، crash و حتی downtime شود. تیم‌های DevOps و SRE فقط به مقدار فعلی منابع نیاز ندارند؛ آن‌ها باید بدانند: در آینده نزدیک چه اتفاقی می‌افتد؟ آیا اسپایک غیرعادی رخ داده؟ آیا نشانه‌ای از Memory Leak وجود دارد؟ چه زمانی باید قبل از بحران هشدار داد؟ پروژه ServerPulse برای پاسخ به همین نیاز طراحی شده است.

معماری پیشنهادی و فرمولاسیون

A) دریافت داده دریافت متریک‌های سرور از منابعی مثل Prometheus، Grafana، CloudWatch یا CSV: text timestamp, cpu, ram, disk, net B) پیش‌پردازش مرتب‌سازی زمانی، پر کردن داده‌های گمشده، Resampling، نرمال‌سازی و ساخت ویژگی‌های کمکی. C) پنجره‌سازی تبدیل داده‌ها به پنجره‌های زمانی؛ مثلاً استفاده از ۶۰ نقطه قبلی برای پیش‌بینی گام بعد. D) مدل LSTM آموزش LSTM برای پیش‌بینی مقدار آینده CPU و RAM بر اساس الگوی مصرف قبلی. E) تشخیص ناهنجاری محاسبه اختلاف مقدار واقعی و پیش‌بینی‌شده؛ اگر خطا زیاد باشد، anomaly یا spike شناسایی می‌شود. F) تشخیص Memory Leak بررسی روند افزایشی RAM در طول زمان؛ اگر رشد پایدار باشد، هشدار نشتی حافظه صادر می‌شود.

پیاده‌سازی در PyTorch

در این پیاده‌سازی: داده synthetic برای CPU و RAM می‌سازیم الگوی نرمال + اسپایک + memory leak شبیه‌سازی می‌کنیم با LSTM گام بعد را پیش‌بینی می‌کنیم residual محاسبه می‌کنیم anomaly و leak را تشخیص می‌دهیم

class LSTMForecaster(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=2, hidden_dim=64, num_layers=2):
        super().__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(
            input_size=input_dim,
            hidden_size=hidden_dim,
            num_layers=num_layers,
            batch_first=True,
            dropout=0.2
        )
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, input_dim)
        )

    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        return self.fc(out[:, -1, :])