一种服务器的运维分析方法与系统技术方案

本发明专利技术涉及一种服务器的运维分析方法与系统，包括：获取被评价服务器信息和运行数据；基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析；所述服务器画像元模型包括：资产配置、事件、运行状态和综合评价。本发明专利技术为一种服务器的运维分析方法与系统，通过获取被评价服务器信息和运行数据；基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析，解决了数据分析结果相互独立、散落各处，使得运维分析呈现碎片化、重复化、孤立化现象问题，可以通过综合不同的分析结果从而得到一个整体的结论。

A Server Operational Maintenance Analysis Method and System

The present invention relates to an operation and maintenance analysis method and system for a server, which includes: acquiring the information and operation data of the evaluated server; using a pre-established server pixel model to analyze the operation of the server based on the server information and operation data; and the server pixel model includes asset allocation, events, operation status and comprehensive evaluation. The present invention is an operation and maintenance analysis method and system for a server. By acquiring the information and operation data of the evaluated server, based on the information and operation data of the server, a pre-established server pixel model is used to analyze the operation of the server, which solves the problem that the data analysis results are independent and scattered everywhere, and makes the operation and maintenance analysis fragmented and repetitive. The problem of isolation can be concluded as a whole by synthesizing different analysis results.

【技术实现步骤摘要】
一种服务器的运维分析方法与系统
本专利技术具体涉及一种服务器的运维分析方法与系统。
技术介绍
随着人工智能技术浪潮不断涌入各行各业，智能运维概念也逐渐被提上日程。智能运维指的是利用人工智能算法，对海量运维数据进行多层次、多维度分析，从而指导运维人员更快地排查故障、进行容量规划、甚至预先发现潜在的问题。与传统的运维分析相比，智能运维分析更强调从看似不相关的数据中找到千丝万缕的关联关系，并从中发现潜藏的线索并辅助解决问题，大大降低了运维成本。于是，越来越多的企业拥抱、实现智能运维。智能运维并不是一蹴而就的，需要建立在强大的自动化运维基础上才能实现，而许多试图应用智能运维的企业尚未达到自动化运维程度，还停留在众多独立网管系统各自为政、还没有实现运维数据的统一组织规划和存储。因此，为了执行人工智能算法，需要花大量时间从各个网管系统中抽取、清洗数据并对不同系统中的数据根据其含义进行人工映射，这直接导致了智能运维的落地困难。同时，由于数据缺乏统一组织规划，运维分析人员通常只能依赖经验和直觉选取输入数据源，难以条理性地选择、组织输入数据，也导致了以这些数据作为输入的运维分析存在着较大的随意性和缺乏理论依据。此外，当各式各样的数据源源不断输入或传统或智能的运维分析算法，产生各种各样的分析结果时，并没有对分析结果进行合理组织和存储，各个分析结果相互独立、散落各处，使得运维分析呈现碎片化、重复化、孤立化等现象，并且难以通过综合不同的分析结果从而得到一个整体的结论。
技术实现思路
为解决上述数据分析结果相互独立、散落各处，使得运维分析呈现碎片化、重复化、孤立化现象问题，本专利技术提供一种服务器的运维分析方法，所述方法包括：获取被评价服务器信息和运行数据；基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析；所述服务器画像元模型包括：资产配置、事件、运行状态和综合评价。优选的，所述资产配置包括配置信息和整体配置；所述事件包括：资产变更、软件变更、配置变更和触发性事件；所述运行状态包括指标状态和日志信息；所述综合评价为从时间角度、内容维度、参照对象、计算方法和阈值参数对服务器进行老化或异常评价；优选的，所述基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析包括：将配置信息列表中服务器的硬件部件、部署软件、配置文件的信息和整体配置中服务器配置的地址列表、型号、制造商、录入时间和最后更新时间的信息设为资产配置信息；所述硬件部件、部署软件、配置文件信息包括硬件部件序列号和型号、软件/配置文件的版本号、容量、位置信息和键值对属性。优选的，所述基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析还包括：将资产变更中硬件部件或服务器整体变更的信息、软件变更中变更的软件类型和软件变更前后服务器地位变化的信息、配置变更中配置项变更和由于配置项变更导致服务器地位变化和主从可靠性变化的信息、触发性事件中发生告警时的告警主体、服务器相关状态、告警级别、告警类型和发生故障时的故障自身、故障类型、告警集合、处理过程和处理时长以及处置故障时触发的事件和故障级别信息设为事件信息。优选的，所述资产变更的类型包括服务器上线、下线、硬件部件的移除、新增和替换；所述硬件部件变更的内容包括硬件变更前后的资产配置情况。优选的，所述软件变更的类型包括移除、新增和升级；所述软件类型包括系统软件、中间软件和应用软件。优选的，所述配置项包括配置资产信息、配置项名称、配置变更后的配置值。优选的，所述基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析还包括：将指标状态中的数值型或布尔型的指标采集值和日志信息中文本型采集值设置为运行时的状态；所述指标采集值包括：指标名、数值或状态；所述文本型采集值包括：日志级别和正文内容。优选的，所述基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析还包括：采用老化评价或异常评价对服务器的属性进行分析，并将所述分析结果记录到综合评价中。一种服务器的运维分析系统，包括：获取模块：用于获取服务器的运行数据；分析模块：用于基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析；所述服务器画像元模型包括：资产配置、事件、运行状态和综合评价。与最接近的现有技术相比，本申请具有如下有益效果：1、本专利技术为一种服务器的运维分析方法与系统，通过获取被评价服务器信息和运行数据，基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析，解决了数据分析结果相互独立、散落各处，使得运维分析呈现碎片化、重复化、孤立化现象问题，可以通过综合不同的分析结果从而得到一个整体的结论。2、本专利技术为一种服务器的运维分析方法与系统，本专利技术的画像元模型，支持将之前散落在各个运维监控系统如资源管理系统、服务器监测系统、应用监测系统等的数据有组织的汇聚起来，并支持在汇聚的数据上有条不紊开展面向服务器的运行分析且有条理地将分析结果组织记录起来，形成宝贵的运维数据和知识。说明书附图图1为本专利技术的方法流程示意图；图2为本专利技术的服务器画像元模型的顶层模型；图3为本专利技术的资产配置元模型；图4为本专利技术的事件元模型；图5为本专利技术的运行时状态元模型；图6为本专利技术的综合评价元模型；图7为本专利技术的综合评价工作示意图；图8为本专利技术的画像模型的使用示例。具体实施例下面结合具体的实施例对，对本专利技术的
技术实现思路
做进一步的解释说明：借鉴用户画像模型由相对固定的静态属性、相对动态的社交属性和生活习惯三方面特征构成的思路，本专利技术从整体上把握服务器主体，从时间、空间角度全面审视服务器这一主体的静态、动态属性的演变特征，最终从不同类型、不同功用的服务器中抽取出其相同的特征，并进一步凝练成服务器画像元模型。同时，通过合理的设计，使得元模型也支持表达个性化的特征。实施例1如图1所示：步骤1：获取被评价服务器信息和运行数据；步骤2：基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析。对步骤1的解释说明：首先是获取服务器的运行数据，此时的运行数据可以是之前的也可以是正在运行的运行数据；对步骤2的解释说明如下：在建立一个画像元模型之前，首先确定所述画像元模型中的元素特征都有哪些，在本申请的专利文件中，所述画像元模型的元素特征指的是资产配置、事件、运行状态和综合评价，下面对所述画像元模型的元素特征做出更加详细的解释与说明；如图2所示，展示了服务器画像元模型的顶层元素。该模型支持描述服务器自上线那一刻起到其下线期间，即服务器的“一生”中所有经历，并有机集成了面向该服务器的所有运维分析。因此，该模型忠实记录了服务器的所有信息，可以看作是服务器的档案。从该元模型可以看到，服务器画像模型主要由基本属性、资产配置、历程、运行记录、不良记录和综合评价六个要素构成。其中，基本属性和资产配置刻画了服务器相对静态的信息，历程刻画了服务器在其一生中所经历的重要事件，这些事件会对服务器的运行记录和不良记录有重大影响。服务器运行记录存放着网管系统采集该台服务器运行过程中被观察到的相关数据，是判断服务器运行状态的重要本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种服务器的运维分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取被评价服务器信息和运行数据；基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析；所述服务器画像元模型包括：资产配置、事件、运行状态和综合评价。

【技术特征摘要】
1.一种服务器的运维分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取被评价服务器信息和运行数据；基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析；所述服务器画像元模型包括：资产配置、事件、运行状态和综合评价。2.如权利要求1所述的一种服务器的运维分析方法，其特征在于，所述资产配置包括配置信息和整体配置；所述事件包括：资产变更、软件变更、配置变更和触发性事件；所述运行状态包括指标状态和日志信息；所述综合评价为从时间角度、内容维度、参照对象、计算方法和阈值参数对服务器进行老化或异常评价。3.如权利要求1所述的一种服务器的运维分析方法，其特征在于，所述基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析包括：将配置信息列表中服务器的硬件部件、部署软件、配置文件的信息和整体配置中服务器配置的地址列表、型号、制造商、录入时间和最后更新时间的信息设为资产配置信息；所述硬件部件、部署软件、配置文件信息包括硬件部件序列号和型号、软件/配置文件的版本号、容量、位置信息和键值对属性。4.如权利要求1所述的一种服务器的运维分析方法，其特征在于，所述基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析还包括：将资产变更中硬件部件或服务器整体变更的信息、软件变更中变更的软件类型和软件变更前后服务器地位变化的信息、配置变更中配置项变更和由于配置项变更导致服务器地位变化和主从可靠性变化的信息、触发性事件中发生告警时的告警主体、服务器相关状态、告警级别、告警类型和发生故障时...

【专利技术属性】
技术研发人员：何慧虹，李凌灵，张鸿，麻志毅，樊冬进，
申请(专利权)人：国家计算机网络与信息安全管理中心，
类型：发明
国别省市：北京,11