一种用于大数据系统状态监控的装置制造方法及图纸

一种用于大数据系统状态监控的装置，包括：采集单元，用于调用计算机设备采集大数据系统信息；判断单元，用于调用计算机设备根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否存在异常；报警单元，用于当大数据系统状态出现异常时，向用户发出报警信息。本发明专利技术的有益效果为：实现了对大数据系统状态的监控和报警过程，提高了监控和报警效率以及报警的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种用于大数据系统状态监控的装置
本专利技术创造涉及大数据
，具体涉及一种用于大数据系统状态监控的装置。
技术介绍
大数据系统的服务器集群在统计分析和汇总相关软硬件信息上因服务器较多、部署软件种类较多以及相关信息指标过于复杂，对整个集群的状态进行监控，并当集群的状态出现异常时的报警工作量很繁重，监控和报警效率低下。目前大数据系统状态监控仍处于起步阶段，监控方法的可操作性差。对大数据系统进行实际监控时，智能化水平较低，手工计算难度较大，计算过程较为复杂。此外，监控过程中主观赋权存在一定的缺陷，客观性不够。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术旨在提供一种用于大数据系统状态监控的装置。本专利技术创造的目的通过以下技术方案实现：一种用于大数据系统状态监控的装置，包括：采集单元，用于调用计算机设备采集大数据系统信息；判断单元，用于调用计算机设备根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否存在异常；报警单元，用于当大数据系统状态出现异常时，向用户发出报警信息。本专利技术的有益效果为：实现了对大数据系统状态的监控和报警过程，提高了监控和报警效率以及报警的准确性。附图说明利用附图对专利技术创造作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术创造的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本专利技术结构示意图。附图标记：处理单元1、显示屏2、供电模块3、外设通信模块4、家居通信模块5、移动设备6。具体实施方式结合以下实施例对本专利技术作进一步描述。参见图1，本实施例的一种用于大数据系统状态监控的装置，包括：采集单元，用于调用计算机设备采集大数据系统信息；判断单元，用于调用计算机设备根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否存在异常；报警单元，用于当大数据系统状态出现异常时，向用户发出报警信息。本实施例实现了对大数据系统状态的监控和报警过程，提高了监控和报警效率以及报警的准确性。优选的，所述报警单元具体用于调用计算机设备向客户发送报警邮件，或者调用第三方接口，给用户拨打报警电话。本优选实施例报警方便易行。优选的，所述判断单元通过大数据系统的系统运行风险来判断大数据系统状态，包括指标建立模块、权重确定模块、数据预处理模块、分类模块和综合评价模块。本优选实施例判断更为客观高效。优选的，指标建立模块，用于建立系统运行风险评价指标，设系统运行风险评价指标个数为b，待评价大数据系统个数为a，对于任一指标j(j＝1,2,…,b)，待评价大数据系统xi(i＝1,2,…,a)在j上的监测值为xij，待评价大数据系统xi的第j项指标的评价值为DTij；权重确定模块，用于根据各指标值所包含的信息量的大小确定各指标在判断待评价大数据系统系统运行风险情况中的权重，具体包括：Step1、对评价值DTij进行归一化处理，采用下式对数据进行归一化处理：Step2、利用归一化后的数据计算指标j的熵值，具体为：Step3、根据指标j的熵值，计算第j项指标的权重：BEj＝1-ADj公式里，ADj为指标j的熵值，GTj为第j项指标的权重。数据预处理模块，用于对数据进行处理，具体包括：Step1、对待评价大数据系统的评价指标进行归一化处理，采用下式对待评价大数据系统xi的数据进行归一化处理：HU＝min1≤i≤a{xij}，SY＝max1≤i≤a{xij}公式里，NYij为待评价大数据系统xi各指标归一化后的值，Step2、对归一化后的数据进行加权计算，得到指标加权归一化值，具体为：yij＝GTjNYij；分类模块，根据风险指标对待评价大数据系统所属风险类别进行划分，从而确定待评价大数据系统风险状况；综合评价模块，通过建立风险指数对系统运行风险情况进行综合评价，风险指数为：公式里，dik为待评价大数据系统xi属于Lk的隶属性，βk为根据Lk类风险状况对待评价大数据系统风险的总体的影响程度制定的权重。本优选实施例通过计算各大数据系统运行风险指标的权重，能够消除人为主观因素的干扰，使评价结果更客观合理；通过对大数据系统运行风险指标数据进行归一化处理，将大数据系统运行风险指标数据限制在一定的范围内，方便后续对大数据系统运行风险指标数据进行处理；对各个大数据系统运行风险指标进行加权计算，解决了不同指标对系统运行风险的影响程度不同的问题；通过建立风险指数，能够全面的表现每个待评价大数据系统的风险情况，此外，根据评分结果判定待评价大数据系统的系统运行风险情况，以此对待评价大数据系统采取相应的应对措施。优选地，所述分类模块包括初始分类单元、分类修正单元和分类确定单元。所述初始分类单元用于将待评价大数据系统划分为C个不同的类，对于待评价大数据系统xi，采用下式求取初始分类值SM：设k(k＝1,2,…,C)是与SM最接近的整数，则将待评价大数据系统xi划分为Lk类，根据初始分类结果得到各类初始分类中心；Lk的初始类中心向量为：zk0＝(zk10,zk20,…,zkb0)T，C个初始类中心的质心为：所述分类修正单元用于对待评价大数据系统的初始分类进修正，主要包括：Step1、对待评价大数据系统xi与Lk类进行相似性度量，定义相似性函数HQik：公式里，CAj0为权重系数，CAj0越大，表明指标j对于待评价大数据系统xi分类的贡献越大，CAj0采用下式计算：HQik越小，表示相似性越强；Step2、根据相似性函数，定义待评价大数据系统xi与Lk类的隶属性函数越大，表示隶属性越强；根据隶属性函数，得到Lk类修正后的类中心zk1：公式里，yi＝(yi1,yi2,…,yib)，计算各分类新的类中心，经过多次迭代，输出最终的类中心并输出待评价大数据系统xi属于Lk类的最终隶属性dik＝d(xi∈Lk)；所述分类确定单元用于根据计算所得的隶属性确定待评价大数据系统的系统运行风险情况，采用下式进行计算：当则确定待评价大数据系统xi属于Lk类，σ为置信度。本实施例通过对待评价大数据系统系统运行的风险状况进行分类，确定其属于各类风险状况的隶属性，可以将待评价大数据系统系统运行风险的不确定性问题转化为相对确定性的问题；通过对初始分类情况进行修正，能够获取更为准确的分类状况，保证分类结果的一致性；通过计算得到的待评价大数据系统属于各类风险状况的隶属性确定待评价大数据系统的风险情况。采用本专利技术用于大数据系统状态监控的装置对待评价大数据系统进行了评价和监督，并对为期六个月的大数据系统运行情况进行了统计，产生的有益效果如下表所示：待评价大数据系统数量判断准确性提高判断效率提高6060％50％7058％47％8059％49％9061％52％10062％54％最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本专利技术的技术方案，而非对本专利技术保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本专利技术作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本专利技术的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本专利技术技术方案的实质和范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于大数据系统状态监控的装置，其特征是，包括：采集单元，用于调用计算机设备采集大数据系统信息；判断单元，用于调用计算机设备根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否存在异常；报警单元，用于当大数据系统状态出现异常时，向用户发出报警信息。

【技术特征摘要】
1.一种用于大数据系统状态监控的装置，其特征是，包括：采集单元，用于调用计算机设备采集大数据系统信息；判断单元，用于调用计算机设备根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否存在异常；报警单元，用于当大数据系统状态出现异常时，向用户发出报警信息。2.根据权利要求1所述的一种用于大数据系统状态监控的装置，其特征是，所述报警单元具体用于调用计算机设备向客户发送报警邮件，或者调用第三方接口，给用户拨打报警电话。3.根据权利要求2所述的一种用于大数据系统状态监控的装置，其特征是，所述判断单元通过大数据系统的系统运行风险来判断大数据系统状态，包括指标建立模块、权重确定模块、数据预处理模块、分类模块和综合评价模块，所述指标建立模块，用于建立系统运行风险评价指标，所述权重确定模块，用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：上海耐相智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31