[發明專利]基于人工智能的智能運維系統

在審

• 申請號: 202211688408.3
• 申請日: 2022-12-27
• 公開（公告）號: CN115858226A
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發明（設計）人: 熊志堅;田浩;張旭;張宇峰
• 申請（專利權）人: 網思科技股份有限公司
• 主分類號: G06F11/07
• 分類號: G06F11/07;G06F11/34;G06F16/17;G06N5/022;G08B21/24
• 代理公司: 深圳市創富知識產權代理有限公司 44367
• 代理人: 吳義榮

本發明公開基于人工智能的智能運維系統，涉及智能運維系統領域。該基于人工智能的智能運維系統包括數據采集管理模塊、智能告警分析模塊、智能指標分析模塊、智能日志分析模塊、智能運營決策模塊和AI運維中臺。該基于人工智能的智能運維系統，能夠融合多源數據，無論是來自于工單系統、監控系統還是日志平臺，均可以作為可配置的數據源融入平臺，用戶可以自主創建各類運維和運營分析和可視化場景，主動分析、持續優化而不僅僅是被動排障；另外它還能夠將運維人員對故障/問題的分析過程逐步積累，形成可探索的知識庫。

技術領域

本發明涉及智能運維系統技術領域，具體為基于人工智能的智能運維系統。

背景技術

隨著新技術和管理方法的不斷涌現，很多企業結合自身業務發展需求與現狀，在IT技術和管理方法也不斷發展變化，從早期的粗放式管理，到通過BOMC的管理規范和平臺建設構建了全網運維管理系統，建立了嚴格的安全管控流程規范。

在新的人工智能時代將要到來之際，IT運維在向自動化和智能化方向發展，眾多互聯網企業都做了不同方向和不同程度的探索。自動化運維在手動運維基礎上大大提高了運維的效率，DevOps相關技術有效地提升了研發和運維的配合效率。但是，隨著整個互聯網系統數據規模的急劇膨脹，以及服務類型的復雜多樣，“基于人為指定規則”的專家系統逐漸變得力不從心。因為自動化運維的瓶頸在于人腦：必須由一個長期在一個行業從事運維的專家手動地將重復出現的、有跡可循的現象總結出來，形成規則，才能完成自動化運維。所以，IT運維如何發展，如何管理，是擺在我們面前的技術問題，更是管理問題，亟需制定相應標準規范進行指導；

隨著整個互聯網系統數據規模的急劇膨脹，以及服務類型的復雜多樣，“基于人為指定規則”的專家系統逐漸變得力不從心，因為自動化運維的瓶頸在于人腦：必須由一個長期在一個行業從事運維的專家手動地將重復出現的、有跡可循的現象總結出來，形成規則，才能完成自動化運維。所以，IT運維如何發展，如何管理，是擺在我們面前的技術問題，更是管理問題，亟需制定相應標準規范進行指導。

發明內容

(一)解決的技術問題

針對現有技術的不足，本發明提供基于人工智能的智能運維系統，解決了互聯網系統數據運維管理的缺陷。

(二)技術方案

為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：基于人工智能的智能運維系統，包括數據采集管理模塊、智能告警分析模塊、智能指標分析模塊、智能日志分析模塊、智能運營決策模塊和AI運維中臺，所述智能告警分析模塊、智能指標分析模塊和智能日志分析模塊組成智能分析單元，智能分析單元分別與數據采集管理模塊、智能運營決策模塊鏈接進行數據傳輸，所述AI運維中臺為各模塊進行數據采集、處理、存儲和分析操作提供運算助力。

優選的，所述數據采集管理模塊包括各個子數據庫，與智能告警分析模塊、智能指標分析模塊、智能日志分析模塊雙向鏈接；

采集設備的告警數據存儲到告警數據庫中，采集各種運維工具中的多樣化指標數據存儲到指標數據庫中，采集各項事件發生的日志數據存儲到日志數據庫中，并根據智能告警分析模塊、智能指標分析模塊、智能日志分析模塊發送的數據請求，準確調取各模塊所需的數據傳送給各個模塊。

優選的，所述智能告警分析模塊以機器學習算法為驅動，對海量的告警事件進行降噪和關聯分析，輔助根因定位并可沉淀故障處理的知識。

優選的，所述智能告警分析模塊通過算法甄別內容相關性、重復性和相似性、時序相關性和拓撲相關性事件來進行告警事件的自動化抑制。

優選的，所述智能指標分析模塊能夠一站式納管來自于各種運維工具中的多樣化指標數據，比如系統、網絡監控指標、應用性能監控指標以及業務交易類指標等，通過指標管理池的構建，實現了對指標的統一治理、單指標異常檢測、多指標相關性分析、故障根因定界及定位、容量分析和預測等場景。