一种智慧运维信息分析模型的构建方法技术

本发明专利技术公开了信息分析技术领域的一种智慧运维信息分析模型的构建方法，包括下述步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种智慧运维信息分析模型的构建方法


[0001]本专利技术涉及信息分析
，具体是一种智慧运维信息分析模型的构建方法
。

技术介绍

[0002]信息，指音讯
、
消息
、
通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容
。
人通过获得
、
识别自然界和社会的不同信息来区别不同事物，得以认识和改造世界
。
在一切通讯和控制系统中，信息是一种普遍联系的形式
。
传统的运维信息分析系统主要基于规则和经验，无法充分利用大数据和人工智能技术的优势
。
然而，随着云计算
、
大数据和人工智能技术的快速发展，采集和存储海量的运维数据已经变得更加容易
。
因此，需要一种智能化的运维信息分析系统，能够通过对大数据进行深度学习和模式识别，提供精确的运维分析和决策支持
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种智慧运维信息分析模型的构建方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种智慧运维信息分析模型的构建方法，包括下述步骤：
[0005]S100
：采集数据并将采集的数据进行存储；
[0006]S200
：采集数据进行初步处理；
[0007]S300
：根据采集的数据进行模型搭建和优化；
[0008]S400r/>：对模型搭建的信息进行优化和决策的支持；
[0009]S500
：对结果进行展示和运行过程的监控
。
[0010]所述步骤
S100
中，通过采集各种与运维相关的数据，将采集到的数据存储在分布式数据库中，以便后续的分析和查询，所述步骤
S200
中，对于步骤
S100
中采集到的原始数据进行预处理以提高数据质量，所述步骤
S300
利用训练好的模型对运维数据进行分析和决策支持，同时还可以基于历史数据进行趋势分析和预测，为运维人员提供决策依据，所述步骤
S400
将分析结果以可视化的形式展示给运维人员
。
[0011]作为本专利技术进一步的方案：所述步骤
S100
中，通过下述方式进行数据收集和存储：
[0012]传感器数据采集：通过安装各种传感器用于实时监测设备的工作状态；
[0013]设备接口数据采集：通过设备接口与设备进行通信，获取设备的实时状态信息和运行日志；
[0014]日志文件采集：周期性地收集设备生成的日志文件，并提取其中的关键信息；
[0015]网络抓包数据采集：使用网络抓包技术对数据流进行实时捕获和分析；
[0016]采集到的数据需要经过格式化和清洗，以保证数据的准确性和完整性，清洗过程包括去除重复数据
、
修复错误数据和填充缺失数据，然后，系统将采集到的数据存储在分布式数据库中，以便后续的分析和查询
。
[0017]作为本专利技术再进一步的方案：所述步骤
S100
中，采用下述方法进行数据存储：
[0018]分布式数据库：采用分布式数据库系统，可以将数据存储在多个节点上，实现数据的分布式处理和高可用性；
[0019]数据压缩和索引：对采集到的数据进行合理的压缩和索引，可以提高数据的存储效率和查询速度；
[0020]存储优化：针对不同类型的数据，可以选择合适的存储格式和存储介质
。
[0021]作为本专利技术再进一步的方案：所述步骤
S200
中，对于数据初步处理包括如下步骤：
[0022]数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除重复数据
、
修复错误数据和填充缺失数据；
[0023]数据归一化：对数据进行归一化处理，将不同量纲的数据转换到统一的尺度；
[0024]特征提取：通过对原始数据进行特征提取，将高维度的原始数据转换为更加有意义的特征；
[0025]数据平滑：对数据进行平滑处理，去除数据中的噪声和异常点，使数据更加平稳；
[0026]数据降维：对高维度数据进行降维处理，可以减少数据的维度并提取最重要的特征；
[0027]数据标准化：将处理后的数据进行标准化，使其符合特定的分布或统计特性
。
[0028]作为本专利技术再进一步的方案：所述步骤
S300
中，采取下述步骤对模型进行搭建和优化：
[0029]选择合适的算法：根据问题的性质和数据的特点，选择适当的机器学习算法进行训练和优化；
[0030]特征选择与工程：在训练模型之前，对数据进行特征选择和工程，以提取最相关和有用的特征；
[0031]模型训练与调优：使用训练数据集对机器学习模型进行训练，并根据模型在验证数据集上的表现进行调优；
[0032]模型评估与选择：在训练和调优完成后，使用测试数据集对模型进行评估，评估模型的预测性能和泛化能力；
[0033]模型优化与迭代：不断监测和收集运维数据，并对模型进行迭代和优化；
[0034]系统整合与部署：将训练和优化的模型整合到运维系统中，并进行部署和应用
。
[0035]作为本专利技术再进一步的方案：所述步骤
S400
中，通过下述方法对模型搭建的信息进行优化：
[0036]数据可视化：通过可视化技术将处理后的数据以直观的方式呈现，使运维人员能够快速理解和分析数据；
[0037]故障诊断与预测：基于处理后的数据，使用机器学习和统计算法进行故障诊断和预测；
[0038]预警与智能推荐：根据数据分析的结果，结合预设的规则和模型，生成相应的预警信息，并提供相应的解决方案或建议；
[0039]效能分析与优化：通过对运维过程和性能数据的分析，对系统的效能进行评估和优化；
[0040]风险评估与决策支持：综合考虑系统数据
、
历史记录和外部因素，进行风险评估和
决策支持；
[0041]自动化运维：结合信息分析和决策支持的结果，实现自动化运维和决策的能力
。
[0042]作为本专利技术再进一步的方案：所述步骤
S500
中，通过下述步骤对模型搭建结果和运行过程进行监控：
[0043]实时数据仪表盘：设计直观的数据仪表盘，展示实时的系统性能指标
、
预警信息和关键数据趋势；
[0044]预警和异常可视化：将系统的预警和异常以视觉化的方式呈现，帮助运维人员快速定位和处理问题；
[0045]历史数据分析：通过历史数据的分析，展示系统的运行趋势和性能变化；
[0046]效能评估与报告：定期生成系统效能评估报告，用于汇总和分析系统的运行情况和性能指标
。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种智慧运维信息分析模型的构建方法，其特征在于：包括下述步骤：
S100
：采集数据并将采集的数据进行存储；
S200
：采集数据进行初步处理；
S300
：根据采集的数据进行模型搭建和优化；
S400
：对模型搭建的信息进行优化和决策的支持；
S500
：对结果进行展示和运行过程的监控
。
所述步骤
S100
中，通过采集各种与运维相关的数据，将采集到的数据存储在分布式数据库中，以便后续的分析和查询，所述步骤
S200
中，对于步骤
S100
中采集到的原始数据进行预处理以提高数据质量，所述步骤
S300
利用训练好的模型对运维数据进行分析和决策支持，同时还可以基于历史数据进行趋势分析和预测，为运维人员提供决策依据，所述步骤
S400
将分析结果以可视化的形式展示给运维人员
。2.
根据权利要求1所述的一种智慧运维信息分析模型的构建方法，其特征在于：所述步骤
S100
中，通过下述方式进行数据收集和存储：传感器数据采集：通过安装各种传感器用于实时监测设备的工作状态；设备接口数据采集：通过设备接口与设备进行通信，获取设备的实时状态信息和运行日志；日志文件采集：周期性地收集设备生成的日志文件，并提取其中的关键信息；网络抓包数据采集：使用网络抓包技术对数据流进行实时捕获和分析；采集到的数据需要经过格式化和清洗，以保证数据的准确性和完整性，清洗过程包括去除重复数据
、
修复错误数据和填充缺失数据，然后，系统将采集到的数据存储在分布式数据库中，以便后续的分析和查询
。3.
根据权利要求1所述的一种智慧运维信息分析模型的构建方法，其特征在于：所述步骤
S100
中，采用下述方法进行数据存储：分布式数据库：采用分布式数据库系统，可以将数据存储在多个节点上，实现数据的分布式处理和高可用性；数据压缩和索引：对采集到的数据进行合理的压缩和索引，可以提高数据的存储效率和查询速度；存储优化：针对不同类型的数据，可以选择合适的存储格式和存储介质
。4.
根据权利要求1所述的一种智慧运维信息分析模型的构建方法，其特征在于：所述步骤
S200
中，对于数据初步处理包括如下步骤：数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除重复数据
、
修复错误数据和填充缺失数据；...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵先明，林昀，
申请(专利权)人：北京红山信息科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：