简介： 本发明公开一种数据驱动的自适应检查点优化方法，包括以下步骤：以故障历史库中的故障数据作为样本，采用最大似然估计法，计算CPU节点失效分布；根据CPU节点失效分布，建立应用失效分布模型；根据失效分布模型，计算获得最优化检查点间隔；以最优化检查点间隔指导系统进行检查点；当有新故障发生时，更新相关的CPU节点失效分布；跳转至步骤二。本发明通过真实故障数据及自适应分布模型优化算法，动态更新作业级失效分布模型及其参数，不断优化并设定作业检查点间隔，自适应动态调节检查点间隔，实现对检查点容错模型的优化完善，尽量使检查点达到最优化，从而降低基于检查点的容错开销，极大提升系统可用性水平。