[發(fā)明專利]利用相關(guān)性的IT運維指標預(yù)報方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201310462893.7 | 申請日: | 2011-05-04 |
| 公開(公告)號: | CN103560925A | 公開(公告)日: | 2014-02-05 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 不公告發(fā)明人 | 申請(專利權(quán))人: | 成都勤智數(shù)碼科技股份有限公司 |
| 主分類號: | H04L12/26 | 分類號: | H04L12/26;H04L12/24 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 610000 四川省成都市高新*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 利用 相關(guān)性 it 指標 預(yù)報 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及IT運維管理領(lǐng)域,尤其是IT運維的指標間的監(jiān)測和管理領(lǐng)域,具體為一種利用相關(guān)性的IT運維指標預(yù)報方法。
背景技術(shù)
IT運維管理,即IT企業(yè)或部門采用相關(guān)的方法、手段、技術(shù)、制度、流程和文檔等,對IT運行環(huán)境(包括物理環(huán)境、軟硬件環(huán)境等)、IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)和IT運維人員進行的綜合管理。隨著IT建設(shè)的不斷深入和完善,計算機硬軟件系統(tǒng)的運行維護已經(jīng)得到了重視,由于這是一個隨著計算機信息技術(shù)的深入應(yīng)用而產(chǎn)生的新課題,因此研究如何進行有效的IT運維管理,將具有廣闊的發(fā)展前景和巨大的現(xiàn)實意義。
概括地講,IT運維的管理內(nèi)容都可以經(jīng)抽取成指標來進行管理和維護。指標,也即描述某一對象特征的數(shù)據(jù)。IT運維的管理行為,本質(zhì)上都可以抽象成數(shù)據(jù)的變更。因此,研究IT運維指標的管理很有意義。在本發(fā)明中,提出的是一種利用相關(guān)性的IT運維指標智能預(yù)報方法、預(yù)測方法、預(yù)測裝置、預(yù)報裝置。
智能化預(yù)報與預(yù)測,即通過非人工檢測的方式對某指標值進行告警或估測的過程。智能化的例子很多,如將模式識別的聚類算法應(yīng)用于手機或終端手寫輸入法的功能,可以提高輸入效率;再如有些音樂軟件提供自動推薦歌曲的功能,通過記錄聽眾歷史記錄來進行預(yù)測,這種啟發(fā)式的方式可以進一步滿足聽眾的心愿;再如360安全衛(wèi)士對操作系統(tǒng)的程序更新和維護提供自動預(yù)報的功能,可以優(yōu)化系統(tǒng),提高系統(tǒng)使用壽命。
智能化的理論體系已經(jīng)發(fā)展得比較成熟,目前應(yīng)用的智能化理論方法和手段主要包括:(1)自適應(yīng)理論體系,該理論本質(zhì)上是一種反饋理論,包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系,通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本,預(yù)測未來數(shù)據(jù);(2)模式識別領(lǐng)域,通過構(gòu)造不同模式體系達到識別的目的;(3)最優(yōu)化理論體系,該理論包括支持向量機模型、蟻群算法、遺傳算法,線性以及非線性約束模型,通過建模達到優(yōu)化目標數(shù)據(jù)的目的;(4)現(xiàn)代信號處理領(lǐng)域理論與方法,信號處理方法如滑動平均自適應(yīng)回歸模型,以及濾波方法如維納濾波、卡爾曼濾波模型,通過建模對未來時間量進行預(yù)測、平滑或估計。
在本發(fā)明中,將不直接使用以上所述的智能方法,而是利用相關(guān)性。
IT運維某些指標間必然存在相關(guān)性。以WLAN指標檢測為例,WLAN信號的場強信噪比強度直接影響網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)帶寬,甚至如網(wǎng)絡(luò)的連通性如ping包成功率,網(wǎng)絡(luò)的擁塞程度則可能會影響WEB認證指標,因為當網(wǎng)絡(luò)負載過重時,WEB認證接入時延時間可能會增長。在實際的應(yīng)用場景中,因成本問題,有些WLAN指標是不宜時刻監(jiān)測的,如場強信噪比,而有些數(shù)據(jù)可以通過軟件監(jiān)控的方式時刻獲得,而這兩種指標間或更多指標間卻存在著聯(lián)系,在這種情形下,利用指標間的相關(guān)性便可以克服其它智能化方案無法預(yù)測或預(yù)測準確率下降的問題,因為不論數(shù)據(jù)知道與否,指標間的相關(guān)性是時刻存在的,只需要如采用本發(fā)明中的方法就可以達到預(yù)測的效果。除此之外,相關(guān)性還可以在某些指標未知數(shù)據(jù)動態(tài)范圍時,預(yù)報其是否超標。
相關(guān)性的數(shù)學(xué)依據(jù)如下:
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