【技术实现步骤摘要】
基于多源异构数据融合、机器学习及客服机器人的智能运维分析系统
本专利技术涉及一种智能运维分析系统,具体涉及一种基于多源异构数据融合、机器学习及客服机器人的智能运维分析系统。
技术介绍
传统IT系统运维过程中,故障预警、故障排查等是非常重要但费时费力的工作,常用的运维方式通常可以从高层抽象为4个过程:被运维对象建模、性能告警监控、对于收到的数据进行分析后再通过专家经验进行决策、最后通过配置脚本下发控制到被运维对象上。这个过程中,多数自动化措施和相关工具都是采用规则的方式实施,这种规则类似第一代人工智能中的规则,通过其来达到管理系统的自动化运维。例如告警的过滤规则、性能管理中的QoS规则、自组织网络中的ANR(自动相邻小区关系配置规则)。这里设置的规则都是专家经验的积累,被设置到软件系统中,用来达到自动化运维的目标。此处的规则就是在不同场景的运维过程中由维护人员定义符合本场景需求的各种事件、行为之间的逻辑关系,然后软件依照这种现场定义的逻辑关系来运行,提高运维的自动化程度。但是规则设置的方式存在几个缺陷:首先我们这个逻辑过程不能太复杂,否则只能用代码实现,而为了灵活性,又希望在现场直接定义,这样就产生了矛盾;其次这个规则在少量节点的时候比较好定义,但是如果存在大量节点,需要定义几万、几十万个规则,就非常困难;最后对于大型的开放网络,往往存在一定的生态性,即运维人员不知道什么时候在这个网络中会产生一个新的角色,这个角色会和其他角色产生什么关系,所以等到产生问题,再来设置规则监控时,往往损失已经发生,这类典型的问题就是金融风控问题。智能运维是基于机器学习和深度学习 ...
【技术保护点】
1.基于多源异构数据融合、机器学习及客服机器人的智能运维分析系统,其特征在于,包括分析处理模块、模型管理模块、推荐决策模块、校验应用模块:所述分析处理模块,运用多源异构数据融合技术对生产环境的实时数据进行预处理、归一化、相关性分析;再通过模型匹配来输出结果,所述结果包含系统内部的各种异常、网络关键事件的各种预测结果;然后通过根因分析输出某一个特殊事件的上下文,通过所述上下文确定问题的根本原因;所述预处理是指对各种异构日志数据进行解析、转换、清洗、规约操作,完成数据使用前的必要处理及数据质量保证;所述分析处理,主要包括流式计算处理框架Spark、离线批处理MR框架、人工智能计算框架、数据存储及检索引擎;所述输出结果包括通过客服机器人来输出结果;所述模型管理模块,用于获取历史数据,进行机器学习,输出各种推理模型,其中,输出上下文识别、预测、异常检测模型到所述分析处理模块进行分析处理,输出上下文处理、输出策略、规则模型到推荐决策模块用于自动化闭环运维;所述机器学习包括离线的机器学习训练平台、算法框架和模型;所述推荐决策模块,通过基于分析处理的上下文识别来确定当前事件所处的环境之后,根据策略匹 ...
【技术特征摘要】
1.基于多源异构数据融合、机器学习及客服机器人的智能运维分析系统,其特征在于,包括分析处理模块、模型管理模块、推荐决策模块、校验应用模块:所述分析处理模块,运用多源异构数据融合技术对生产环境的实时数据进行预处理、归一化、相关性分析;再通过模型匹配来输出结果,所述结果包含系统内部的各种异常、网络关键事件的各种预测结果;然后通过根因分析输出某一个特殊事件的上下文,通过所述上下文确定问题的根本原因;所述预处理是指对各种异构日志数据进行解析、转换、清洗、规约操作,完成数据使用前的必要处理及数据质量保证;所述分析处理,主要包括流式计算处理框架Spark、离线批处理MR框架、人工智能计算框架、数据存储及检索引擎;所述输出结果包括通过客服机器人来输出结果;所述模型管理模块,用于获取历史数据,进行机器学习,输出各种推理模型,其中,输出上下文识别、预测、异常检测模型到所述分析处理模块进行分析处理,输出上下文处理、输出策略、规则模型到推荐决策模块用于自动化闭环运维;所述机器学习包括离线的机器学习训练平台、算法框架和模型;所述推荐决策模块,通过基于分析处理的上下文识别来确定当前事件所处的环境之后,根据策略匹配对应的后续处理行为,而行为列表则是基于用户的维护习惯学习得来,通过这样的方式,达到自动运维;所述校验应用模块,通过各种规则对自动运维的结果进行业务监控,防止整个自动运维跑偏。2.根据权利要求1所述的基于多源异构数据融合、机器学习及客服机器人的智能运维分析系统,其特征在于,所述多源异构数据融合技术是在不改变原始数据的存储和管理方式下,对多源异构数据进行逻辑整合。3.根据权利要求1或2所述的基于多源异构数据融合、机器学习及客服机器人的智能运维分析系统,其特征在于,所述多源异构数据融合技术是将数量巨大的运维指标数据抽象为时序数据,并存储至时间序列数据库,实现运维数据的快速存储和查询。4.根据权利要求1或2所述的基于多源异构数据融合、机器学习及客服机器人的智能运维分析系统,其特征在于,所述多源异构数据融合技术是将数量巨大的运维指标数据抽象成时间和空间两个维度,形成数据矩阵,以利于后续的管理和应用。5.根据权利要求1所述的基于多源异构数据融合、机器学习及客服机器人的智能运维分析系统,...
【专利技术属性】
技术研发人员:秦爱民,
申请(专利权)人:金税信息技术服务股份有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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