一种基于DevOps的流水线组件风险评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于DevOps的流水线组件风险评估方法及系统，涉及云计算技术领域，解决了DevOps的流水线组件实时风险评估的问题，其技术方案要点是：包括：S100、获取DevOps流水线各组件在单位时间内的工作量化数据，作为初始数据；S200、检查初始数据是否存在数据缺失，如存在缺失则构建马尔可夫链补充缺失数据，获得第一数据，如不存在缺失则将所述初始数据作为第一数据；S300、通过第一数据构建ARIMA模型，通过ARIMA模型预测未来工作量化总数据；S400、将未来工作量化总数据与拟定工作量化总数据进行比较，获得风险指数；通过时间序列分析法以及构建马尔可夫链的方式实现流水线组件的风险预估。水线组件的风险预估。水线组件的风险预估。

【技术实现步骤摘要】
一种基于DevOps的流水线组件风险评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及云计算
，更具体地说，它涉及一种基于DevOps的流水线组件风险评估方法及系统。

技术介绍

[0002]传统的瀑布式开发模式，对于项目推进的过程必须按部就班的按照需求、设计、开发、测试、部署依次进行，DevOps的出世打破了这种传统思维。其中持续集成(CI)和持续交付(DI)是DevOps里面最重要的一环，而流水线就是自动化持续交付的核心内容。DevOps软件中的流水线是一组自动化流程，使DevOps专业人员和开发人员能够可靠而有效地编译，构建并将其代码部署到生产计算平台。通常好的流水线包括目标设立，预备步骤(包括自动化构建和打包、自动化持续集成、自动化测试、自动化部署)，实现持续交付流水线。
[0003]CI和DI作为DevOps流水线的核心思想，其具体实现在如今往往会具象为以下几种方式：
[0004]第一，微服务；将原来黑盒化的一个整体产品进行拆分，从一个提供多种服务的整体，拆成各自提供不同服务的多个个体，供当前模式下开发，测试，部署和迭代；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于DevOps的流水线组件风险评估方法，其特征在于，包括：S100、获取DevOps流水线各组件在单位时间内的工作量化数据，作为初始数据；S200、检查所述初始数据是否存在数据缺失，如存在缺失则构建马尔可夫链补充缺失数据，获得第一数据，如不存在缺失则将所述初始数据作为第一数据；S300、通过所述第一数据构建ARIMA模型，通过所述ARIMA模型预测未来工作量化总数据；S400、将所述未来工作量化总数据与拟定工作量化总数据进行比较，获得风险指数。2.根据权利要求1所述的一种基于DevOps的流水线组件风险评估方法，其特征在于，所述构建马尔可夫链补充缺失数据包括：通过马尔科夫链的转移概率获取齐次马尔科夫链的n步转移概率；通过所述n步转移概率获取各阶段不同状态间的转移概率；通过所述不同状态间的转移概率获取分布概率方程；通过所述分布概率方程获取观测变量和潜在变量的联合分布；解析所述观测变量和潜在变量的联合分布，得到缺失数据。3.根据权利要求1所述的一种基于DevOps的流水线组件风险评估方法，其特征在于，所述构建ARIMA模型，包括：检查所述第一数据是否满足平稳性，如不满足则对所述第一数据进行差分处理，直至所述第一数据满足平稳性；构建AR自回归模型，计算参数p，构建MA移动平均模型，计算参数q；通过自相关系数ACF和偏自相关系数PACF判断参数p和参数q，构建ARIMA模型。4.根据权利要求1所述的一种基于DevOps的流水线组件风险评估方法，其特征在于，通过所述ARIMA模型预测未来工作量化总数据，包括：通过所述ARIMA模型预测未来单位时间内的工作量化数据，将所述未来单位时间内的工作量化数据汇总求和获得未来工作量化总数据。5.根据权利要求1所述的一种基于DevOps的流水线组件风险评估方法，其特征在于，所述步骤S400还包括：根据所述风险指数划分预警等级以及提示信息。6.一种基于DevOps的流水线组件风险评估系统，其特征在于，包括：数据获取模块，所述数据获取模块用于获取DevOps流水线各组件在单位时间内的工作量化数据，作为初始数据；数据补充模块，所述数据补充模块用于检查所述初始数据是否存在数据缺失，如存在缺失则构建马尔可夫链补...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨荣华，晏东，张越，郑伟，郭康，王小均，杨兴强，
申请(专利权)人：成都精灵云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：