[發明專利]一種企業信息系統運維智能分析方法在審
| 申請號: | 201611062149.8 | 申請日: | 2016-11-28 |
| 公開(公告)號: | CN106600115A | 公開(公告)日: | 2017-04-26 |
| 發明(設計)人: | 俞亮;向灝帆 | 申請(專利權)人: | 湖北華中電力科技開發有限責任公司;國家電網公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06 |
| 代理公司: | 武漢楚天專利事務所42113 | 代理人: | 孔敏 |
| 地址: | 430070 湖北省武漢市武昌區*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 企業 信息系統 智能 分析 方法 | ||
技術領域
本發明涉及信息系統運行維護監控領域,具體是一種企業信息系統運維智能分析方法。
背景技術
隨著IT技術的飛速發展,大型企業在信息化建設上規模日益擴大,相關業務信息化程度和連續性要求逐步提高,同時對IT系統的運維要求越來越高,系統運維的時間窗口將越來越小,甚至關鍵業務將對重大故障呈現“零容忍”。國內大型企業對企業信息化數據分析技術的應用更多集中在對業務發展的研究與探索,在系統運維方面應用較少。目前大部分企業采取的還是相對固化的信息運維策略,原有基于人員監控、手動處理的運維體系,由于運維人員的個人水平參差不齊,同時對不同系統監控的強度缺乏合理性標準規范,在對系統運行狀態的判斷準確性和效率上難以應對企業實際業務的動態變化,且對人員依賴性較大存在運維資源的浪費問題,同時在對系統運行故障的提前預警上沒有科學有效的方法。
發明內容
本發明的目的提供一種企業信息系統運維智能分析方法,通過分析信息系統應用在運行中各項數據的動態復雜性,構建企業信息系統趨勢數據集,在此基礎之上建立起運行數據分析模型,不但能通過分析結果了解企業信息系統的整體運行狀態,還能根據企業信息系統的實際情況設計高效智能的運維策略。
一種企業信息系統運維智能分析方法,包括如下步驟:
步驟一、數據采集:采集用于分析系統運行指標的基礎數據以及用于輔助分析關鍵性數據的邏輯關聯性數據;
步驟二、數據標準化:對采集的原始數據行進趨勢性分析,并建立趨勢性數據集;
步驟三、建立波動參考區間:通過計算公式將趨勢性數據集轉為監控指標在數據模型分析后的參考對象,并建立監控指標在每個時間顆粒度上的正常值波動范圍區間;
步驟四、利用數據分析模型處理監控數據:將需要分析的原始數據利用數據分析模型轉換為反映數據產生對象真實運行狀態的科學參考指標;
步驟五、啟動處理策略集:過將數據分析模型處理后的監控指標對比同顆粒度上的波動區間值進行分析,根據不同的結果啟動相應處理策略。
進一步的,步驟一具體包括:
(1)確定數據采集規則:采集數據的選取要結合實際運維工作中的記錄來分析,在業務層面選取的變量需能夠整體反映系統的服務性能,數據層面選取的變量則需具有趨勢性、自身波動性;
(2)建立基礎數據采集范圍:在數據采集范圍方面,首先采集的對象為各應用系統運行全面直觀信息基礎數據,根據信息的特點將信息劃分類別,確定建模基礎數據采集范圍,包含系統操作日志、運行日志和異常日志中提煉抽取的數據;
(3)建立邏輯關聯性數據采集范圍:使用關系測定理論,在定性分析的基礎上,通過相關表、相關圖、計算相關系數與判斷系數相結合,在大量的抽象數據源中使用公式采集與主要分析直觀信息的基礎數據在同一邏輯關聯范圍內的相關性數據,具體分析公式如下:
其中x為系統運行指標,y分別為檢驗指標,r為相關性系數,當|r|>0.8即可判斷x和y存在相關性,可將y納入采集范圍。
(4)對抽象數據進行智能抽取,獲得可供抽取的原始基礎數據;
(5)建立基礎變量隊列:獲取原始數據后進行加工處理,根據企業自身的實際情況建立多個基礎變量,每個基礎變量對應多個數據指標。
進一步的,所述本智能抽取方法基于聚類檢索和字段限定檢索理論,在對抽象數據進行自動標引的基礎上,構造抽象數據的形式化表示——搜索信息向量,然后同時對抽象數據源進行關鍵信息檢索,查找檢索條件的記錄,每次檢索的信息可根據實際需求匹配多個字段,最終形成檢索匹配集,然后通過聚類方法,計算出搜索信息向量與匹配數據集間的相似度,并把相似度較高的數據集中在一起,形成一個個的聚類的檢索,通過自定義信息檢索匹配集合后,可將單個或多個類目體系信息生成可供抽取的原始基礎數據。
進一步的,步驟二具體包括:
將采集后的數據劃分為模型訓練集、驗證集和測試集,對于整體波動趨勢不明顯的數據集,將數據集劃為非趨勢數據集,對于非趨勢項數據集需結合并聯算法對數據進行處理,將其轉化為趨勢性數據集,所述并聯算法用于將非趨勢性數據集轉化為可建立參考頻度曲線的趨勢性數據集。其關聯規則是一種基于大型事務數據集的發現模式,令I={i1,i2,...,id}是事務數據集中所有項的集合,其中項是指事務每一列所對應的屬性,采用二元表示方法,由0個或多個項組成的集合稱為項集,項集的一個重要性質是它的支持度計數,即包含特定項集的事務個數,數學表示如下:
σ(X)=|ti|X∈ti,t{i∈T}|
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