[發明專利]基于GPB算法的運維多模態決策方法、系統及云端服務器

有效

• 申請號: 202110612368.3
• 申請日: 2021-06-02
• 公開（公告）號: CN113344072B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 董超;陳曉峰;姚俊虎;包治華
• 申請（專利權）人: 上海藍色帛締智能工程有限公司
• 主分類號: G06F18/25
• 分類號: G06F18/25;G06F18/2415;G06F18/22
• 代理公司: 北京恒和頓知識產權代理有限公司 11014
• 代理人: 林濤

1.一種基于GPB算法的運維多模態決策方法，其特征在于，所述方法包括：

采集多個運維系統內的第一時刻到第二時刻間的模態數據和多個第三時刻到第四時刻間的模態數據，其中，所述第一時刻、所述第二時刻、所述第三時刻和第四時刻沿時間軸順次排列；

根據所述運維系統內的第一時刻到第二時刻間的模態數據和所述第三時刻到第四時刻間的模態數據之間的映射關系，對所述運維系統內的第一時刻到第二時刻間的模態數據和所述第三時刻到第四時刻間的模態數據進行數據融合，得到對應的運維模態數據集；

將數據融合不匹配的所述第三時刻到第四時刻間的模態數據確定為無效模態數據；

基于所述運維模態數據，更新所述運維系統的運維模態，所述運維模態包括多個模態；

其中，采集多個運維系統內的第一時刻到第二時刻間的模態數據的步驟，包括：

獲取所述運維系統內的至少四組第一時刻到第二時刻間的模態數據組合；

獲取所述至少四組第一時刻到第二時刻間的模態數據組合之間的第一時刻到第二時刻間的模態數據組合匹配度和組合關聯度；

基于所述第一時刻到第二時刻間的模態數據組合匹配度和所述組合關聯度，對所述至少四組第一時刻到第二時刻間的模態數據組合進行組合，得到所述運維系統內的第一時刻到第二時刻間的模態數據；

其中，根據所述運維系統內的第一時刻到第二時刻間的模態數據和第三時刻到第四時刻模態數據之間的映射關系，對所述運維系統內的第一時刻到第二時刻間的模態數據和第三時刻到第四時可模態數據進行數據融合，得到對應的運維模態數據集的步驟，包括：

將所述運維系統內的第一時刻到第二時刻間的模態數據確定為模態系統中的第一模態數據，將所述運維系統內的第三時刻到第四時刻模態數據確定為模態系統中的第二模態數據；

所述第二模態數據為所述運維系統內的目標實時監控數據中的數據組合；

將所述第一模態數據和第二模態數據件間的匹配度，確定為所述模態系統中的第三時刻到第四時刻間的模態數據與所述模態系統中的第一時刻到第二時刻間的模態數據之間的所述映射關系；

當所述映射關系在設定的范圍內時，對所述模態系統中的第三時刻模態數據和所述模態系統中的第一時刻到第二時刻間的模態數據進行數據整合，得到所述運維模態數據集。

2.根據權利要求1所述的基于GPB算法的運維多模態決策方法，其特征在于，所述第四時刻為采樣動作完成時刻。

3.根據權利要求2所述的基于GPB算法的運維多模態決策方法，其特征在于，采集多個運維系統內的第一時刻到第二時刻間的模態數據和多個第三時刻到第四時刻間的模態數據，包括：

獲取所述運維系統內的至少四組第三時刻到第四時刻間的模態數據組合；

獲取所述至少四組第三時刻到第四時刻間的模態數據組合之間的第三時刻到第四時刻間的模態數據組合匹配度和組合關聯度；

基于所述第三時刻到第四時刻間的模態數據組合匹配度和所述組合關聯度，對所述至少四組第三時刻到第三時刻間的模態數據組合進行組合，得到所述運維系統內的第三時刻到第四時刻間的模態數據。

4.根據權利要求2所述的基于GPB算法的運維多模態決策方法，其特征在于，至少四組運維模態數據集包括運維模態數據集ma，a為小于或等于至少四組運維模態數據集的終端數目的正整數。

5.根據權利要求4所述的基于GPB算法的運維多模態決策方法，其特征在于，所述至少四組運維模態數據集包括運維模態數據集ma包括：

對所述運維模態數據進行種類劃分，得到劃分特征；

對所述劃分特征進行組合，得到運維模態數據集ma。

6.根據權利要求1所述的基于GPB算法的運維多模態決策方法，其特征在于，所述運維系統內的模態數據為利用Kalman算法對相應時間點進行狀態估計獲得的數據。