面向大规模客户端系统的智能运维服务系统技术方案

本发明专利技术提供一种面向大规模客户端系统的智能运维服务系统，包括预置于对应的客户端系统中，用于采集所述客户端系统的运维数据的数据采集插件、用于根据采集到的所述客户端系统的运维数据，基于机器学习算法建立运维策略库，所述运维策略库内存储有敏感运维数据、客户端系统异常事件与运维操作的映射关系；以及响应于实时采集到的敏感运维数据，基于所述映射关系生成相应的运维操作指令的运维大数据平台和预置于对应的客户端系统中，用于响应于所述运维操作指令对所述客户端系统进行相应的运维操作的自动化运维工具。根据本发明专利技术，能够有效地解决现有面向大规模客户端系统的运维服务方式效率低的问题。维服务方式效率低的问题。维服务方式效率低的问题。

【技术实现步骤摘要】
面向大规模客户端系统的智能运维服务系统


[0001]本专利技术属于系统运维
，更具体地，涉及一种面向大规模客户端系统的智能运维服务系统。

技术介绍

[0002]早期的运维工作大部分是由运维人员人工上门服务，这种运维模式不仅低效，也消耗了大量的人力资源。随着技术发展，通过互联网工具运维已经是目前很多产品的主要运维手段了，可以实现一定程度的批量化和远程运维，相比以前的运维效率有了大幅度的进步，但是都必须需要人工参与这个因素也成为了再提高服务效率的瓶颈，导致无法实现大规模、高复杂性的系统提供高质量的运维服务。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于解决现有面向大规模客户端系统的运维服务方式效率低的问题。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术提供一种面向大规模客户端系统的智能运维服务系统。
[0005]本专利技术的面向大规模客户端系统的智能运维服务系统包括：
[0006]数据采集插件，预置于对应的客户端系统中，用于采集所述客户端系统的运维数据；
[0007]运维大数据平台，用于根据采集到的所述客户端系统的运维数据，基于机器学习算法建立运维策略库，所述运维策略库内存储有敏感运维数据、客户端系统异常事件与运维操作的映射关系；以及响应于实时采集到的敏感运维数据，基于所述映射关系生成相应的运维操作指令；
[0008]自动化运维工具，预置于对应的客户端系统中，用于响应于所述运维操作指令对所述客户端系统进行相应的运维操作。
[0009]作为优选的是，所述客户端系统的运维数据包括监控数据、日志数据和配置信息。
[0010]作为优选的是，所述监控数据包括设备监控数据、系统监控数据、数据库监控数据、中间件监控数据、应用监控数据、安全监控数据、动环监控数据、环境监控数据和统一告警事件；
[0011]所述日志数据包括系统日志、应用日志、网络日志、设备日志和安全日志；
[0012]所述配置信息包括CMDB数据和变更管理数据。
[0013]作为优选的是，所述运维大数据平台包括：
[0014]数据采集层，用于调用所述数据采集插件，实现对所述客户端系统的运维数据的采集。
[0015]作为优选的是，所述运维大数据平台还包括：
[0016]数据存储层，用于根据采集到的所述客户端系统的运维数据的数据类型、消费场
景和/或使用场景，采用相应的存储方式对所述客户端系统的运维数据进行存储。
[0017]作为优选的是，所述运维大数据平台还包括：
[0018]数据计算层，用于提供离线计算框架和实时计算框架；
[0019]所述离线计算框架用于基于相应的功能组件对历史运维数据进行相应的离线计算；
[0020]所述实时计算框架用于基于相应的功能组件对流处理中的实时运维数据进行相应的实时计算。
[0021]作为优选的是，所述运维大数据平台还包括：
[0022]平台展示层，用于为用户提供可视化的指标数据和统一的告警监控界面，以及监控告警通知和业务应用分析展示服务。
[0023]作为优选的是，所述运维大数据平台基于智能运维决策组件建立所述运维策略库；
[0024]所述智能运维决策组件包括：
[0025]运维知识图谱组件，用于根据历史运维数据，基于预定的机器学习算法获取运维知识图谱，所述运维知识图谱包含客户端系统软硬件及其运行状态的各类特性画像和规律；
[0026]动态决策类组件，用于根据所述运维知识图谱，对敏感运维数据作出实时决策，以建立所述运维策略库，所述实时决策包括异常检测、故障定位、故障处置和故障规避。
[0027]作为优选的是，所述自动化运维工具执行的运维操作包括运行控制、监控、重启、回滚、版本变更和流量控制。
[0028]作为优选的是，所述自动化运维工具根据所述运维操作指令，调用相应的运维操作脚本程序，以对所述客户端系统进行运维操作。
[0029]本专利技术的有益效果在于：
[0030]本专利技术的面向大规模客户端系统的智能运维服务系统，基于预置于客户端系统中的数据采集插件和自动化运维工具与运维大数据平台的配合协作，实现了面向大规模客户端系统的智能运维服务。本专利技术的面向大规模客户端系统的智能运维服务系统通过采集客户端系统状态、系统日志等运维大数据，基于机器学习等人工智能算法分析挖掘运维大数据，利用客户端的自动化决策工具实施运维决策并完成本地智能运维工作，能够将人工运维工作量降低90％。由此可知，本专利技术的面向大规模客户端系统的智能运维服务系统能够有效地解决现有面向大规模客户端系统的运维服务方式效率低的问题。
[0031]本专利技术的其它特征和优点将在随后具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0032]通过结合附图对本专利技术示例性实施方式进行更详细的描述，本专利技术的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本专利技术示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
[0033]图1示出了根据本专利技术的实施例的面向大规模客户端系统的智能运维服务系统的结构框图。
具体实施方式
[0034]下面将更详细地描述本专利技术的优选实施方式。虽然以下描述了本专利技术的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本专利技术而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本专利技术更加透彻和完整，并且能够将本专利技术的范围完整地传达给本领域的技术人员。
[0035]实施例：图1示出了本实施例的面向大规模客户端系统的智能运维服务系统的结构框图。参照图1，本实施例的面向大规模客户端系统的智能运维服务系统包括：
[0036]数据采集插件，预置于对应的客户端系统中，用于采集所述客户端系统的运维数据；
[0037]运维大数据平台，用于根据采集到的所述客户端系统的运维数据，基于机器学习算法建立运维策略库，所述运维策略库内存储有敏感运维数据、客户端系统异常事件与运维操作的映射关系；以及响应于实时采集到的敏感运维数据，基于所述映射关系生成相应的运维操作指令；
[0038]自动化运维工具，预置于对应的客户端系统中，用于响应于所述运维操作指令对所述客户端系统进行相应的运维操作。
[0039]本实施例中，所述客户端系统的运维数据包括监控数据、日志数据和配置信息。
[0040]本实施例中，所述监控数据包括设备监控数据、系统监控数据、数据库监控数据、中间件监控数据、应用监控数据、安全监控数据、动环监控数据、环境监控数据和统一告警事件；
[0041]所述日志数据包括系统日志、应用日志、网络日志、设备日志和安全日志；
[0042]所述配置信息包括CMDB数据和变更管理数据。
[0043]本实施例中，所述运维大数据平台包括：
[0044]数据采集层，用于调用所述数据采集插件，实现对所述客户端系统的运维数据的采集。
[0045]本实施例中，所述运维大数据平台还包括：
[0046]数据存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.面向大规模客户端系统的智能运维服务系统，其特征在于，包括：数据采集插件，预置于对应的客户端系统中，用于采集所述客户端系统的运维数据；运维大数据平台，用于根据采集到的所述客户端系统的运维数据，基于机器学习算法建立运维策略库，所述运维策略库内存储有敏感运维数据、客户端系统异常事件与运维操作的映射关系；以及响应于实时采集到的敏感运维数据，基于所述映射关系生成相应的运维操作指令；自动化运维工具，预置于对应的客户端系统中，用于响应于所述运维操作指令对所述客户端系统进行相应的运维操作。2.根据权利要求1所述的智能运维服务系统，其特征在于，所述客户端系统的运维数据包括监控数据、日志数据和配置信息。3.根据权利要求2所述的智能运维服务系统，其特征在于，所述监控数据包括设备监控数据、系统监控数据、数据库监控数据、中间件监控数据、应用监控数据、安全监控数据、动环监控数据、环境监控数据和统一告警事件；所述日志数据包括系统日志、应用日志、网络日志、设备日志和安全日志；所述配置信息包括CMDB数据和变更管理数据。4.根据权利要求1所述的智能运维服务系统，其特征在于，所述运维大数据平台包括：数据采集层，用于调用所述数据采集插件，实现对所述客户端系统的运维数据的采集。5.根据权利要求4所述的智能运维服务系统，其特征在于，所述运维大数据平台还包括：数据存储层，用于根据采集到的所述客户端系统的运维数据的数据类型、消费场景和/或使用场景，采用相应的存储方式对所述客...

【专利技术属性】
技术研发人员：荣长江，刘海静，江洪，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：