市场监管软件运维服务质量评价指标定量测算系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种指标测算方法，尤其为市场监管软件运维服务质量评价指标定量测算系统及方法，所述系统包括：数据采集层，用于通过统一的数据标准监管领域数据库采集评价指标数据；数据处理层，用于对采集的评价指标数据进行预处理；数据测算层，用于对预处理后的评价指标数据进行定量测算；指标评价层，用于根据定量测算结果对服务质量指标进行评价；体系优化层，用于根据指标评价层的评价结果进行优化。本发明专利技术建立统一的数据标准监管领域数据库，为业务开展提供基础支撑。通过提供可靠性理论，从软件自身运行机制出发，利用科学定量化方法重点研究相关评价指标和指标优化方法，有利于形成科学化的软件管理规范，进而节省软件运维管理成本。件运维管理成本。件运维管理成本。

【技术实现步骤摘要】
[0018]其中，R(x)为当n个单元均为正常工作时的任务x的可靠度函数，λ0为单元失效率，λ
s
为评价指标失效率函数，λ
s
(x)为任务x的失效率；
[0019][0020]其中，M1为R(x)评价指标数据的可靠性评价；
[0021]当评价指标数据中n个单元，至少有k个单元正常工作时，所述评价指标数据为正常评价指标数据，则任务x的可靠度函数为：
[0022][0023]其中，R(y)为至少有k个单元正常工作时的任务y的可靠度函数，为阶乘，为第i个单元的可靠度函数，R0(y)为平均可靠度函数；
[0024][0025]其中，M2为R(y)评价指标数据的可靠性评价；
[0026]当评价指标数据中n个单元，所述评价指标数据为正常评价指标数据，只需其中一个单元工作，其余n
‑
1个单元处于等待状态，则任务z的可靠度函数为：
[0027][0028][0029]其中，R(z)为只需其中一个单元工作，其余n
‑
1个单元处于等待状态时的任务z的可靠度函数，e为数学常量，M3为R(z)评价指标数据的可靠性评价。
[0030]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述指标评价层通过综合评分法和SERVQUAL模型分析评价指标数据与服务质量指标的关系，对于计算型的服务质量指标使用SERVQUAL模型，对于打分的服务质量指标使用综合评分法。
[0031]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述综合评分法评分如下：
[0032][0033]其中，S
τ
为指标数据分数，W
j
为专家评分权重，j为评分专家数量，x
j
是评分专家评分；
[0034]为专家评分权重，所述SERVQUAL模型评分如下：
[0035][0036]其中，P
h
为第h个指标的实际测量值；E
h
为第h个指标按照运维服务SLA约定的期望值。
[0037]为第作为本专利技术的一种优选技术方案：所述体系优化层基于指标评价层的综合评分结果进行优化。
[0038]提供市场监管软件运维服务质量评价指标定量测算方法，包括如下步骤：
[0039]S1.1：采集评价指标数据；
[0040]S1.2：对采集的评价指标数据进行预处理；
[0041]S1.3：对预处理后的评价指标数据进行定量测算；
[0042]S1.4：通过综合评分法对评价指标数据与服务质量指标进行评分，根据综合评分优化服务质量指标。
[0043]本专利技术提供的市场监管软件运维服务质量评价指标定量测算系统及方法，与现有技术相比，其有益效果有：
[0044]本专利技术建立统一的数据标准监管领域数据库，形成服务资源目录，形成标准化、规范化市场监管数据资源，实现业务数据的全覆盖，数据的全生命周期管理，为各项业务开展提供基础支撑。指导、规范和服务市场监管部门信息化建设。通过提供可靠性理论，从软件自身运行机制出发，利用科学定量化方法重点研究相关评价指标和指标优化方法，有利于形成科学化的软件管理规范，进而节省软件运维管理成本。
附图说明
[0045]图1为本专利技术优选实施例的系统框图；
[0046]图2为本专利技术优选实施例中方法流程图；
[0047]图3为本专利技术优选实施例中评价指标数据图。
[0048]图中各个标记的意义为：100、数据采集层；200、数据处理层；300、数据测算层；400、指标评价层；500、体系优化层。
具体实施方式
[0049]需要说明的是，在不冲突的情况下，本实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0050]参照图1，本专利技术优选实施例提供了市场监管软件运维服务质量评价指标定量测算系统，包括：
[0051]数据采集层100：用于通过统一的数据标准监管领域数据库采集评价指标数据；
[0052]数据处理层200：用于对采集的评价指标数据进行预处理；
[0053]数据测算层300：用于对预处理后的评价指标数据进行定量测算；
[0054]指标评价层400：用于根据定量测算结果对服务质量指标进行评价；
[0055]体系优化层500：用于根据指标评价层400的评价结果进行优化。
[0056]所述数据采集层100中统一的数据标准监管领域数据库通过对共享平台采集的数据进行统一化管理形成市场监管数据资源。
[0057]所述数据采集层100中评价指标数据包括评价层指标数据、分析层指标数据和操
作层指标数据。
[0058]所述数据处理层200的预处理步骤包括对评价指标数据进行数据清洗和数据集成。
[0059]所述数据测算层300对预处理后的评价指标数据通过可靠性理论进行定量测算。
[0060]所述可靠性理论中，设评价指标数据包括n个单元，当n个单元均为正常工作时，所述评价指标数据为正常评价指标数据，任务x的可靠度函数为：
[0061][0062]其中，R(x)为当n个单元均为正常工作时的任务x的可靠度函数，λ0为单元失效率，λ
s
为评价指标失效率函数，λ
s
(x)为任务x的失效率；
[0063][0064]其中，M1为R(x)评价指标数据的可靠性评价；
[0065]当评价指标数据中n个单元，至少有k个单元正常工作时，所述评价指标数据为正常评价指标数据，则任务y的可靠度函数为：
[0066][0067]其中，R(y)为至少有k个单元正常工作时的任务y的可靠度函数，为阶乘，为第i个单元的可靠度函数，R0(y)为平均可靠度函数；
[0068][0069]其中，M2为R(y)评价指标数据的可靠性评价；
[0070]当评价指标数据中n个单元，所述评价指标数据为正常评价指标数据，只需其中一个单元工作，其余n
‑
1个单元处于等待状态，则任务x的可靠度函数为：
[0071][0072][0073]其中，R(z)为只需其中一个单元工作，其余n
‑
1个单元处于等待状态时的任务z的可靠度函数，e为数学常量，M3为R(z)评价指标数据的可靠性评价。
[0074]所述指标评价层400通过综合评分法和SERVQUAL模型分析评价指标数据与服务质量指标的关系，对于计算型的服务质量指标使用SERVQUAL模型，对于打分的服务质量指标使用综合评分法。
[0075]所述综合评分法评分如下：
[0076][0077]其中，S
τ
为指标数据分数，W
j
为专家评分权重，j为评本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.市场监管软件运维服务质量评价指标定量测算系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集层(100)：用于通过统一的数据标准监管领域数据库采集评价指标数据；数据处理层(200)：用于对采集的评价指标数据进行预处理；数据测算层(300)：用于对预处理后的评价指标数据进行定量测算；指标评价层(400)：用于根据定量测算结果对服务质量指标进行评价；体系优化层(500)：用于根据指标评价层(400)的评价结果进行优化；所述数据测算层(300)对预处理后的评价指标数据通过可靠性理论进行定量测算；所述可靠性理论中，设评价指标数据包括n个单元，当n个单元均为正常工作时，所述评价指标数据为正常评价指标数据，任务x的可靠度函数为：λ
s
＝nλ0其中，R(x)为当n个单元均为正常工作时任务x的可靠度函数，λ0为单元失效率，λ
s
为评价指标失效率函数，λ
s
(x)为任务x的失效率；其中，M1为R(x)评价指标数据的可靠性评价；当评价指标数据中n个单元，至少有k个单元正常工作时，所述评价指标数据为正常评价指标数据，则任务y的可靠度函数为：其中，R(y)为至少有k个单元正常工作时的任务y的可靠度函数，为阶乘，为第i个单元的可靠度函数，R0(y)为平均可靠度函数；其中，M2为R(y)评价指标数据的可靠性评价；当评价指标数据中n个单元，所述评价指标数据为正常评价指标数据，只需其中一个单元工作，其余n
‑
1个单元处于等待状态，则任务z的可靠度函数为：则任务z的可靠度函数为：其中，R(z)为只需其中一个单元工作，其余n
‑
1个单元处于等待状态时的任务z的可靠度函数，e为数学常量，M3为R(z)评价指标数据的可靠性评价。2.根据权利要求1所述的市场监管软件运维服务质量评价指标定量测算系统，其特征在于：所述数据采集层(100)中统一的数据标准监管领...

【专利技术属性】
技术研发人员：卜意磊，庞文迪，郭锦华，南乐，朱涛，殷文浩，成建峰，施勤，宋方方，
申请(专利权)人：江苏省工商行政管理局信息中心，
类型：发明
国别省市：