一种动态OID推送数据采集方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种动态OID推送数据采集方法及装置，基于SNMP OID数据采集管理系统，现有方案依靠手动配置OID信息进行数据的采集，一方面会加重用户的工作量，配置易出错；另一方面不够灵活，不能根据系统实际运行情况进行动态OID推荐，易出现对系统监控不完善，监控行为刻板的缺点。本方案根据每次请求的OID返回的数据集进行建模、消除人工干预，同时根据模型预测出相关联的OID进行OID动态推送，弥补了单纯使用手动进行配置OID的缺陷；本方案是构建智能运维分析系统必不可少的环节之一。

【技术实现步骤摘要】
一种动态OID推送数据采集方法及装置
本专利技术涉及大数据领域，特别涉及一种动态OID推送数据采集方法及装置。
技术介绍
按照GB/T17969.1(ISO/IEC9834-1)的定义，对象是指“通信和信息处理世界中的任何事物，它是可标识(可以命名)的，同时它可被注册”。对象标识符(ObjectIdentifier，OID)是与对象相关联的用来无歧义地标识对象的全局唯一的值，可保证对象在通信威信息处理中正确地定位和管理。通俗地讲，OID就是网络通信中对象的身份证。现有方案依靠手动配置OID信息进行数据的采集，一方面会加重用户的工作量，配置易出错；另一方面不够灵活，不能根据系统实际运行情况进行动态OID推荐，易出现对系统监控不完善，监控行为刻板的缺点。市场上现有的SNMPOID数据采集都是基于过往的知识经验进行OID静态配置后采集数据，这种方式不能识别出用户行为的偏向，无法随着时间的推移而对整个系统的易用性进行优化，无法对整个数据集内部的关系进行深入的理解，进而无法对系统及设备的运行情况进行良好的监管。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：提供了一种动态OID推送数据采集方法及装置，解决了现有SNMPOID数据采集都是基于过往的知识经验进行OID静态配置后采集数据，这种方式不能识别出用户行为的偏向，无法随着时间的推移而对整个系统的易用性进行优化的问题。本专利技术采用的技术方案如下：第一方面，一种动态OID推送数据采集方法，基于SNMPOID数据采集管理系统，包括以下步骤：r>建立OID关联数据库；用户通过管理系统输入第一OID时，管理系统通过第一OID的数据在OID关联数据库匹配与第一OID关联的第一OID组；管理系统将采集到的第一OID的数据返回给用户，同时将第一OID组的OID列表推送给用户。现有方案依靠手动配置OID信息进行数据的采集，一方面会加重用户的工作量，配置易出错；另一方面不够灵活，不能根据系统实际运行情况进行动态OID推荐，易出现对系统监控不完善，监控行为刻板的缺点。本方案根据每次请求的OID返回的数据集进行建模、消除人工干预，同时根据模型预测出相关联的OID进行OID动态推送，弥补了单纯使用手动进行配置OID的缺陷；本方案是构建智能运维分析系统必不可少的环节之一。结合第一方面进一步的第二方面，所述OID关联数据库包括OID关联模型，OID关联模型的数据包括至少一个OID和与OID一一对应的OID组，所述OID组包括对该OID的数据进行语义标记得到的至少一个标签。对每一个OID采集到的数据格式进行语义标记，例如OID1采集的数据有网卡数据、进程数据、内存信息，分别为该数据打标签为网卡、进程、内存等。结合第二方面进一步的第三方面，所述OID关联模型的建立方法包括以下步骤：S1、选择一个OID，确定该OID对应的标签组；S2、遍历OID关联模型中的所有OID的标签组，筛选出与步骤S1中标签组相似度超过阈值的全部OID作为一个分类；S3、选择下一个OID，确定该OID对应的标签组；S4、重复步骤S2、S3直至OID关联模型中的所有OID均被选择过一次后得到OID关联模型，所述OID关联模型包括若干个分类。结合第三方面进一步的第四方面，所述步骤S2中的相似度为标签组相似度或标签组完全相同时每个标签对应的数值的相似度。结合第三方面进一步的第五方面，所述管理系统通过第一OID的数据在OID关联数据库匹配与第一OID关联的第一OID组的方法包括以下步骤：对第一OID的数据进行语义标记得到第一标签组，使用OID关联模型对第一标签组进行预测得到第一标签组对应的分类，提取出该分类中的全部OID作为第一OID组。数据库会存储打标完成的OID及其数据作为建立OID关联模型的样本，算法运行完成后会将模型存入OID关联数据库中，当用户在管理系统中输入需要采集的OID时，后台将会利用已经建立好的OID关联模型对该OID进行预测，将该OID的类型返回，并把具有相同采集数据类型的OID组进行返回，实现动态OID推送的功能。结合第二方面进一步的第六方面，对OID的数据进行语义标记得到的至少一个标签的方法包括以下步骤：先穷举出所有可能的标记类型，对OID采集到的数据格式进行语义标记，然后使用贝叶斯文本分类算法进行预测打标。朴素贝叶斯常用的三个模型有：高斯模型：处理特征是连续型变量的情况；多项式模型：最常见，要求特征是离散数据，常用于文本分类；伯努利模型：要求特征是离散的，且为布尔类型，即true和false，或者1和0。我们一般采用第二种进行建模。结合第二方面进一步的第七方面，所述OID关联数据库对第一OID及其数据进行记录，当触发OID关联模型更新时，将第一OID及其数据作为样本集加入OID关联模型中。结合一方面进一步的第八方面，所述第一OID组的OID列表中OID的排序由该OID被访问的次数决定，访问次数越高该OID越靠前。结合一方面进一步的第九方面，一种动态OID推送数据采集装置，包括：存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令，实现如上述的一种动态OID推送数据采集方法。综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：1.本专利技术一种动态OID推送数据采集方法及装置，本方案可以简化人工操作、自动推送OID关联信息、使数据得到更充分的应用，解决了现有SNMPOID数据采集不能识别出用户行为的偏向，无法随着时间的推移而对整个系统的易用性进行优化的问题；2.本专利技术一种动态OID推送数据采集方法及装置，OID关联模型实时更新，达到增量建模，实时预测的目的，便于随着时间的推移而对整个系统的易用性进行优化；3.本专利技术一种动态OID推送数据采集方法及装置，通过用户进行请求的OID数据采集返回的数据集，对数据集进行定时建模，随着系统使用时间的推移，不停优化数据模型，在进行新OID请求时，自动推送相关联数据集的OID，从而达到识别用户OID需求倾向的目的。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，其中：图1是本专利技术的采集流程示意图；图2是本专利技术的模型更新流程示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合图1至图2对本专利技术作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本专利技术的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动态OID推送数据采集方法，基于SNMP OID数据采集管理系统，其特征在于：包括以下步骤：/n建立OID关联数据库；/n用户通过管理系统输入第一OID时，管理系统通过第一OID的数据在OID关联数据库匹配与第一OID关联的第一OID组；/n管理系统将采集到的第一OID的数据返回给用户，同时将第一OID组的OID列表推送给用户。/n

【技术特征摘要】
1.一种动态OID推送数据采集方法，基于SNMPOID数据采集管理系统，其特征在于：包括以下步骤：
建立OID关联数据库；
用户通过管理系统输入第一OID时，管理系统通过第一OID的数据在OID关联数据库匹配与第一OID关联的第一OID组；
管理系统将采集到的第一OID的数据返回给用户，同时将第一OID组的OID列表推送给用户。


2.根据权利要求1所述的一种动态OID推送数据采集方法，其特征在于：所述OID关联数据库包括OID关联模型，OID关联模型的数据包括至少一个OID和与OID一一对应的OID组，所述OID组包括对该OID的数据进行语义标记得到的至少一个标签。


3.根据权利要求2所述的一种动态OID推送数据采集方法，其特征在于：所述OID关联模型的建立方法包括以下步骤：
S1、选择一个OID，确定该OID对应的标签组；
S2、遍历OID关联模型中的所有OID的标签组，筛选出与步骤S1中标签组相似度超过阈值的全部OID作为一个分类；
S3、选择下一个OID，确定该OID对应的标签组；
S4、重复步骤S2、S3直至OID关联模型中的所有OID均被选择过一次后得到OID关联模型，所述OID关联模型包括若干个分类。


4.根据权利要求3所述的一种动态OID推送数据采集方法，其特征在于：所述步骤S2中的相似度为标签组相似度或标签组完全相同时每个标签对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：查文宇，张艳清，王纯斌，张永飞，杨尧，赵天爵，
申请(专利权)人：成都四方伟业软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51