一种设备运行数据处理方法、装置、介质制造方法及图纸

本申请涉及服务器领域，公开了一种设备运行数据处理方法、装置、介质，包括：获取第一设备性能数据和第二设备性能数据，以为后续操作提供真实数据。根据第一、第二设备性能数据确定置信学习模型的置信区间，并利用置信学习模型确定各模拟采样节点的模拟性能数据，以提供置信度高的模拟性能数据，从而增加能够反映设备工作状态的数据点的数量。根据上述数据确定设备的工作状态。由此可见，本申请所提供的方案，通过置信模型对真实采样的设备性能数据进行处理，以获取最接近真实情况的模拟性能数据，从而为确定设备的工作状态提供数据支持，提高设备性能检测的准确性。同时，本申请方案无需大量采集数据，提高设备性能检测的效率。提高设备性能检测的效率。提高设备性能检测的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种设备运行数据处理方法、装置、介质


[0001]本申请涉及服务器领域，特别是涉及一种设备运行数据处理方法、装置、介质。

技术介绍

[0002]在大型服务器工作过程中，运维平台需要监视器设备信息和告警信息，以确定服务器的工作状态。以交换机为例，运维平台主要收集其名称、序列号、CPU利用率、端口流量数据等。其中，部分性能数据与时间相关，可以做成趋势图以分析各设备的工作状态。
[0003]由于服务器规模较大，其工作过程中会产生大量的性能数据。采集和处理这些性能数据会占用大量的服务器资源，造成计算资源的浪费，但若减少性能数据的采样频率，会导致运维人员无法准确确定各设备的工作状态和性能变化情况。
[0004]由此可见，如何提供一种设备运行状态监测方法，以在节省计算资源的基础上准确监测各设备的工作状态，是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]本申请的目的是提供一种设备运行数据处理方法、装置、介质，以在节省计算资源的基础上准确监测各设备的工作状态，无需大量采集数据，提高设备工作状态监测的准确性和高效性。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种设备运行数据处理方法，其特征在于，包括：获取第一采样节点和第二采样节点的第一设备性能数据和第二设备性能数据；其中，所述第一采样节点和所述第二采样节点为各采样节点中的相邻点；根据所述第一设备性能数据和所述第二设备性能数据确定置信学习模型的置信区间，并利用所述置信学习模型确定所述第一采样节点和所述第二采样节点间各模拟采样节点的模拟性能数据；根据所述第一设备性能数据、所述第二设备性能数据和各所述模拟性能数据确定所述设备的工作状态。2.根据权利要求1所述的设备运行数据处理方法，其特征在于，根据所述第一设备性能数据、所述第二设备性能数据和各所述模拟性能数据确定所述设备的工作状态包括：对所述第一设备性能数据、所述第二设备性能数据和各所述模拟性能数据进行插值运算，以获取所述设备的性能曲线；根据所述性能曲线确定所述设备的工作状态。3.根据权利要求1所述的设备运行数据处理方法，其特征在于，所述根据所述第一设备性能数据和所述第二设备性能数据确定置信学习模型的置信区间的步骤前，还包括：判断所述第一设备性能数据和所述第二设备性能数据是否均在阈值区间内；若均在所述阈值区间内，则执行根据所述第一设备性能数据和所述第二设备性能数据确定置信学习模型的置信区间的步骤。4.根据权利要求2所述的设备运行数据处理方法，其特征在于，所述插值运算包括：对所述第一设备性能数据、所述第二设备性能数据和各所述模拟性能数据进行线性插值运算和多项插值运算。5.根据权利要求1所述的设备运行数据处理方法，其特征在于，所述获取第一采样节点和第二采样节点的第一设备性能数据和第二设备性能数据包括：获取相邻采样节点的所述第一设备性能数据、所述第二设备...

【专利技术属性】
技术研发人员：张源升，
申请(专利权)人：济南浪潮数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：