一种智能电网IT资产大数据监测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种智能电网IT资产大数据监测系统及方法，所述大数据监测系统包括IT资产设备数据库、预分类模块和人工盘点判断模块，所述IT资产设备数据库包括第一数据库和第二数据库，所述第一数据库用于存储各个第一设备节点的设备标识信息，所述第二数据库用于存储各个第二设备节点的设备标识信息，所述预分类模块用于对设备节点进行分类，如果某个设备节点能够自动上传该设备节点的设备标识信息，那么该个设备节点为第一设备节点，否则，该个设备节点为第二设备节点，所述人工盘点判断模块当对设备节点进行盘点时，根据设备节点的类型和设备工作情况，判断是否要对该设备节点的设备进行人工盘点。设备进行人工盘点。设备进行人工盘点。

【技术实现步骤摘要】
一种智能电网IT资产大数据监测系统及方法


[0001]本专利技术涉及IT资产监测
，具体为一种智能电网IT资产大数据监测系统及方法。

技术介绍

[0002]IT资产包括软件资产和硬件资产设备，软件资产包括管理信息区中的套装软件和应用系统软件，硬件资产设备包括计算机和计算机网络的物理组件，例如计算机、服务器、网络设备中的交换机、路由器和网关等等。随着电网数据中心的规模不断扩大，IT硬件资产设备种类和数量较多，在对IT硬件资产设备进行管理上的难度较大，因此需要将这些资产设备进行登记并定期进行盘点，保证对这些IT硬件资产设备进行监控管理。现有技术中，主要采用人工盘点的方式对IT硬件资产设备进行盘点，但是人工盘点这种方式不仅工作量较大，而且盘点效率较低。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种智能电网IT资产大数据监测系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种智能电网IT资产大数据监测系统，所述大数据监测系统包括IT资产设备数据库、预分类模块和人工盘点判断模块，所述IT资产设备数据库包括第一数据库和第二数据库，所述第一数据库用于存储各个第一设备节点的设备标识信息，所述第二数据库用于存储各个第二设备节点的设备标识信息，所述预分类模块用于对设备节点进行分类，如果某个设备节点能够自动上传该设备节点的设备标识信息，那么该个设备节点为第一设备节点，否则，该个设备节点为第二设备节点，所述人工盘点判断模块当对设备节点进行盘点时，根据设备节点的类型和设备工作情况，判断是否要对该设备节点的设备进行人工盘点。
[0005]进一步的，所述人工盘点判断模块包括节点判断模块、第一盘点模块和第二盘点模块，所述节点判断模块获取设备节点的类型，如果该个设备节点为第一设备节点，所述第一盘点模块采集该个设备节点自动上传的设备标识信息为盘点信息，当盘点信息与第一数据库中该设备节点所对应的设备标识信息相同时，判断该设备节点为正常节点，当盘点信息与第一数据库中该设备节点所对应的设备标识信息不同时，判断该设备节点为异常节点，如果该个设备节点为第二设备节点，所述第二盘点模块设该设备节点为待分析节点，根据待分析节点的设备的工作情况判断是否要对其进行人工盘点。
[0006]进一步的，所述第二盘点模块包括时间参数获取分析模块、关联节点获取模块、运行异常分析模块、存疑因子计算模块和存疑因子比较模块，所述时间参数获取分析模块获取待分析节点的设备最近一次的更换时间与当前时间的时间间隔tc，那么时间比较参数a＝tc/t0，其中，t0为与待分析节点的设备型号相同设备的更换周期阈值，如果a大于1，那么x＝1，如果a小于等于1，那么x＝a，所述关联节点获取模块获取历史中IT资产设备数据库中
设备标识信息的更新情况，计算某个设备节点的关联参数c＝n/m，其中，n为历史中该个设备节点与待分析节点同时更新设备标识的次数，m为历史中IT资产设备数据库中待分析节点更新设备标识信息的次数，如果某个设备节点与待分析节点的关联参数大于关联阈值，那么该个设备节点为待分析节点的关联节点，所述运行异常分析模块判断最近一次盘点时间与当前时间之间是否发生运行异常，如果没有发生运行异常，那么y＝0，如果发生运行异常，那么常，那么k为最近一次盘点时间与当前时间之间发生运行异常的次数，i表示最近一次盘点时间与当前时间之间第i次发生运行异常，h
i
表示第i次发生运行异常中从检测到运行异常到恢复正常运行的时间间隔时长，g
i
为第i次发生运行异常时待分析节点的关联节点中更新设备标识信息的设备节点的个数，G为待分析节点的关联节点的总个数，所述存疑因子计算模块计算待分析节点的存疑因子P＝0.62*x+0.38*y，所述存疑因子比较模块将待分析节点的存疑因子与存疑阈值进行比较，如果待分析节点的存疑因子小于存疑阈值，那么待分析节点为正常节点，如果待分析节点的存疑因子大于等于存疑阈值，那么传输信息给工作人员对该待分析节点进行人工盘点，通过人工判断待分析节点为正常节点还是异常节点。
[0007]进一步的，所述大数据监测系统还包括人工更新判断模块，所述人工更新判断模块当判断某个节点为异常节点，对该异常节点所对应的设备标识信息进行人工核实，判断是否要更新IT资产设备数据库内该异常节点的设备标识信息。
[0008]一种智能电网IT资产大数据监测方法，所述大数据监测方法包括以下步骤：
[0009]预先建立IT资产设备数据库，所述IT资产设备数据库包括第一数据库和第二数据库，所述第一数据库用于存储各个第一设备节点的设备标识信息，所述第二数据库用于存储各个第二设备节点的设备标识信息，
[0010]其中，如果某个设备节点能够自动上传该设备节点的设备标识信息，那么该个设备节点为第一设备节点，否则，该个设备节点为第二设备节点，
[0011]当对设备节点进行盘点时，根据设备节点的类型和设备工作情况，判断是否要对该设备节点的设备进行人工盘点。
[0012]进一步的，所述判断是否要对该设备节点的设备进行人工盘点包括：
[0013]如果该个设备节点为第一设备节点，采集该个设备节点自动上传的设备标识信息为盘点信息，
[0014]当盘点信息与第一数据库中该设备节点所对应的设备标识信息相同时，判断该设备节点为正常节点，当盘点信息与第一数据库中该设备节点所对应的设备标识信息不同时，判断该设备节点为异常节点，
[0015]如果该个设备节点为第二设备节点，设该设备节点为待分析节点，根据待分析节点的设备的工作情况判断是否要对其进行人工盘点。
[0016]进一步的，所述根据待分析节点的设备的工作情况判断是否要对其进行人工盘点包括：
[0017]获取待分析节点的设备最近一次的更换时间与当前时间的时间间隔tc，那么时间比较参数a＝tc/t0，其中，t0为与待分析节点的设备型号相同设备的更换周期阈值，如果a大于1，那么x＝1，如果a小于等于1，那么x＝a；
[0018]判断最近一次盘点时间与当前时间之间是否发生运行异常，如果没有发生运行异常，那么y＝0，如果发生运行异常，那么k为最近一次盘点时间与当前时间之间发生运行异常的次数，i表示最近一次盘点时间与当前时间之间第i次发生运行异常，h
i
表示第i次发生运行异常中从检测到运行异常到恢复正常运行的时间间隔时长，g
i
为第i次发生运行异常时待分析节点的关联节点中更新设备标识信息的设备节点的个数，G为待分析节点的关联节点的总个数，
[0019]其中，获取历史中IT资产设备数据库中设备标识信息的更新情况，计算某个设备节点的关联参数c＝n/m，其中，n为历史中该个设备节点与待分析节点同时更新设备标识的次数，m为历史中IT资产设备数据库中待分析节点更新设备标识信息的次数，如果某个设备节点与待分析节点的关联参数大于关联阈值，那么该个设备节点为待分析节点的关联节点，
[0020本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能电网IT资产大数据监测系统，其特征在于，所述大数据监测系统包括IT资产设备数据库、预分类模块和人工盘点判断模块，所述IT资产设备数据库包括第一数据库和第二数据库，所述第一数据库用于存储各个第一设备节点的设备标识信息，所述第二数据库用于存储各个第二设备节点的设备标识信息，所述预分类模块用于对设备节点进行分类，如果某个设备节点能够自动上传该设备节点的设备标识信息，那么该个设备节点为第一设备节点，否则，该个设备节点为第二设备节点，所述人工盘点判断模块当对设备节点进行盘点时，根据设备节点的类型和设备工作情况，判断是否要对该设备节点的设备进行人工盘点。2.根据权利要求1所述的一种智能电网IT资产大数据监测系统，其特征在于：所述人工盘点判断模块包括节点判断模块、第一盘点模块和第二盘点模块，所述节点判断模块获取设备节点的类型，如果该个设备节点为第一设备节点，所述第一盘点模块采集该个设备节点自动上传的设备标识信息为盘点信息，当盘点信息与第一数据库中该设备节点所对应的设备标识信息相同时，判断该设备节点为正常节点，当盘点信息与第一数据库中该设备节点所对应的设备标识信息不同时，判断该设备节点为异常节点，如果该个设备节点为第二设备节点，所述第二盘点模块设该设备节点为待分析节点，根据待分析节点的设备的工作情况判断是否要对其进行人工盘点。3.根据权利要求2所述的一种智能电网IT资产大数据监测系统，其特征在于：所述第二盘点模块包括时间参数获取分析模块、关联节点获取模块、运行异常分析模块、存疑因子计算模块和存疑因子比较模块，所述时间参数获取分析模块获取待分析节点的设备最近一次的更换时间与当前时间的时间间隔tc，那么时间比较参数a＝tc/t0，其中，t0为与待分析节点的设备型号相同设备的更换周期阈值，如果a大于1，那么x＝1，如果a小于等于1，那么x＝a，所述关联节点获取模块获取历史中IT资产设备数据库中设备标识信息的更新情况，计算某个设备节点的关联参数c＝n/m，其中，n为历史中该个设备节点与待分析节点同时更新设备标识的次数，m为历史中IT资产设备数据库中待分析节点更新设备标识信息的次数，如果某个设备节点与待分析节点的关联参数大于关联阈值，那么该个设备节点为待分析节点的关联节点，所述运行异常分析模块判断最近一次盘点时间与当前时间之间是否发生运行异常，如果没有发生运行异常，那么y＝0，如果发生运行异常，那么k为最近一次盘点时间与当前时间之间发生运行异常的次数，i表示最近一次盘点时间与当前时间之间第i次发生运行异常，h
i
表示第i次发生运行异常中从检测到运行异常到恢复正常运行的时间间隔时长，g
i
为第i次发生运行异常时待分析节点的关联节点中更新设备标识信息的设备节点的个数，G为待分析节点的关联节点的总个数，所述存疑因子计算模块计算待分析节点的存疑因子P＝0.62*x+0.38*y，所述存疑因子比较模块将待分析节点的存疑因子与存疑阈值进行比较，如果待分析节点的存疑因子小于存疑阈值，那么待分析节点为正常节点，如果待分析节点的存疑因子大于等于存疑阈值，那么传输信息给工作人员对该待分析节点进行人工盘点，通过人工判断待分析节点为正常节点还是异常节点。4.根据权利要求3所述的一种智能电网IT资产大数据监测系统，其特征在于：所述大数据监测系统还包括人工更新判断模块，所述人工更新判断模块当判断某个节点为异常节点，对该异常节点所对应的设备标识信息进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈家俊，张萍，
申请(专利权)人：广东妍曦信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：