[發明專利]數據信息中心監控預警方法、系統及設備

在審

• 申請號: 201811490864.0
• 申請日: 2018-12-07
• 公開（公告）號: CN109670690A
• 公開（公告）日: 2019-04-23
• 發明（設計）人: 王凱波;徐志亮
• 申請（專利權）人: 泰康保險集團股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 北京泛華偉業知識產權代理有限公司 11280
• 代理人: 王勇;李科

1.一種用于數據信息中心監控預警的方法，包括：

采集與所監控的每個業務系統相關的數據，所述數據包括基礎資源數據、業務數據、變更數據和歷史故障數據；

基于所采集的數據和預設的一個或多個監控指標，構建各業務系統的樣本特征向量；

對所構建的樣本特征向量進行聚類，以將所監控的業務系統分成不同的類型；

根據對各個類型的樣本特征向量的對比分析，選出有故障風險的類型并對該有故障風險的類型中各業務系統發出預警提示。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據對各個類型的樣本特征向量的對比分析，選出有故障風險的類型，包括：

基于所采集的歷史故障數據構建各業務系統的故障特征向量；

根據所述故障特征向量與不同類型的樣本特征向量進行對比分析，選出有故障風險的類型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

確定各個類型的樣本特征向量的均值；

響應于新采集的業務系統的相關數據，構建該業務系統的樣本特征向量；

通過將該業務系統的樣本特征向量與所確定各個類型的樣本特征向量的均值相比較來判斷該業務系統所屬的類型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，采集與所監控的每個業務系統相關的數據和對所構建的樣本特征向量進行聚類是定期地和/或響應于預設事件的觸發而重復執行的。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，采用K均值聚類方法對所構建的樣本特征向量進行聚類。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于各個類型業務系統的特征向量中不同監控指標的對比分析，給不同類型的業務系統發送不同類別的預警提示。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述預警提示的類別是基于所述預設的一個或多個監控指標來確定的，

其中，所述預設的一個或多個監控指標包括下列中一個或多個：業務量、交易響應時間、交易成功率、網絡帶寬利用率、CPU利用率、磁盤利用率、內存利用率、磁盤訪問頻率、變更頻率、歷史故障發生率。

8.一種用于數據信息中心監控預警的系統，包括：

數據采集模塊，用于采集與所監控的每個業務系統相關的數據，所述數據包括基礎資源數據、業務數據、變更數據和歷史故障數據；

數據預處理模塊，用于基于所采集的數據和預設的一個或多個監控指標，構建各業務系統的樣本特征向量；

數據聚類模塊，用于對所構建的樣本特征向量進行聚類，以將所監控的業務系統分成不同的類型；

分析預警模塊，用于根據對各個類型的樣本特征向量的對比分析，選出有故障風險的類型并對該有故障風險類型中各業務系統發出預警提示。

9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，該計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述程序被執行時實現權利要求1-7所述的方法。

10.一種電子設備，包括處理器和存儲器，其中存儲器用于存儲可執行指令；所述處理器被配置為經由執行所述可執行指令來執行權利要求1-7所述的方法。