智能故障诊断基于异常检测。在精确异常检测的条件下，集成各种异常指标进行数据融合、过滤、加权等。随机森林和其他智能算法为工程师提供解决方案，以在几分钟内找到问题的原因并解决问题。
智能故障预测是动态识别设备部件的性能数据和状态，对原始数据进行数据挖掘，搜索特征数据，建立数学模型，神经网络，使用SVM等智能算法进行在线/离线训练，形成预测模型，可以在部件故障前检查故障，避免服务故障，提高系统稳定性。
智能纠错意味着在确认或预测错误后，可以通过一些过程重新启动、设置或恢复系统，而无需手动干预。在纠正错误时，必须遵循一定的规则或标记错误。通过SVM和其他算法的训练，形成一个治愈模型来治愈系统错误。
wave服务器的智能操作工具可以预测服务器的性能数据。通过ARIMA、最小二乘、指数平滑、LSTM等智能算法，可以预测未来几小时、几天或几年的系统数据趋势；它可以检测增长或周期性变化，不仅为手动预测或智能决策提供基础数据，还为业务系统提供优化建议。
波形服务器的智能决策以异常检测、故障诊断、故障预测、性能预测等为基础，建立数据模型和连续学习智能算法，如神经网络、深度学习、专家系统等，建立决策模型，并建立服务器配置参数版本基线升级/回滚和其他决策可以智能调整，以实现最佳系统性能、最低功耗和其他影响。
例如，要监视服务器的性能，可以在服务较少时减少服务器的消耗。在群集模式下，可以关闭服务器。当业务量很大时，您可以做出明智的决策，例如将服务器性能调整到最佳。管理整个机柜/机箱的功耗：服务器的功耗是整个机柜的功耗。是否超过机柜的最大功耗，超过后如何智能决策。
智能推荐是在平台上统计、计算、分析和挖掘大量数据，建立数据模型，通过神经网络、深度学习、最小二乘法、SVM等智能算法建立推荐模型，实现对整个数据中心的分析和预测。指导对离线服务器、备件、扩展、收缩和采购供应商的决策。例如，由于特定服务器类型的故障率太高，维护成本也相应增加。建议从机架上卸下服务器。随着业务的增长，有必要购买新服务器，通过智能算法评估购买量并提出建议。
目前，Wave凭借自身的技术优势、服务器框架、配置、部署、监控、故障分析等全生命周期运营管理，自主开发了一套自动化、智能化的服务器管理软件。在实施过程中，wave物理基础设施管理平台（ISPIM）突破了大型基础设施智能管理平台的分布式网络结构、强大的数据采集结构、智能分析系统和无状态管理技术。在大型服务器的整个生命周期中实现智能管理。
