一种减少工业云运维规则匹配计算占用服务器资源的方法技术

一种减少工业云运维规则匹配计算占用服务器资源的方法，包括以下步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种减少工业云运维规则匹配计算占用服务器资源的方法


[0001]本专利技术涉及服务器运维管理领域，尤其涉及一种减少工业云运维规则匹配计算占用服务器资源的方法
。

技术介绍

[0002]在目前的工业云运维项目中，用户使用云管平台时会产生巨量运行时数据及监控报警数据，这些数据有可能会生成一些告警，由短信或邮件的形式通知给运营人员，也有可能生成一些工单，让管理员派发，指定相关人员去处理，这些数据后续如何处理，目前的工业云运维管理软件，一般由程序员将数据匹配规则写死在代码逻辑中，处理方式较为生硬，存在以下缺陷：
1.
用户根据环境变化或工业场景需求，经常会提出一些特殊化的数据匹配规则需求，从而导致二次开发任务，增加了开发的工作量，在实际工作中，因为需求变化，开发速度常常跟不上用户需求，导致客户体验感较差
。
[0003]2.
对客户而言，在实际运维管理中，客户往往希望这些监控数据的处理规则
、
流程对管理员及运维人员来说是透明的，采用将数据匹配规则写死在代码逻辑中的方式，需要开发工程师向客户讲解匹配规则
、
数据处理流程等，会造成交流负担和培训负担
。
[0004]3.
实际运维管理中，用户往往希望能够自行添加一些规则和策略，将精力聚焦于自己感兴趣的一些指标，为这些指标配置规则条件，从而方便后续处理，例如通过用户配置的条件，分析报警监控系统产生的数据，生成运维计划
。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提出一种减少工业云运维规则匹配计算占用服务器资源的方法，包括传感器
、
边缘计算器
、
数据库服务器；所述传感器用于采集工业数据；所述边缘计算器用于收集传感器采集的工业数据；所述数据库服务器上安装有
InfluxDB
时序数据库；包括如下步骤：
S1
，采用传感器采集工业数据
{Val,Time,Point}
，传感器将采集到的工业数据
{Val,Time,Point}
发送给边缘计算器；工业数据
{Val,Time,Point}
中，
Val
为传感器的数值；
Time
为传感器采集数值的时间戳；
Point
为传感器的点位，所述点位为传感器的唯一标识；传感器将采集的工业数据
{Val,Time,Point}
发送给边缘计算器；
S2
，边缘计算器将步骤
S1
获得的工业数据
{Val,Time,Point}
发送给数据库服务器；
S3
，数据库服务器将接收到的工业数据存储到数据库中，存在数据库中的工业数据成为数据源；
S4
，数据库服务器上还设有规则集和规则引擎，所述规则集为对数据源进行匹配
计算的规则，所述规则引擎执行规则集的匹配计算，输出计划
。
[0006]优选地，步骤
S1
中，所述传感器包括温度传感器
、
湿度传感器
、
噪音传感器
、
风速传感器
、
转速传感器
、
压力敏和力敏传感器
、
位置传感器
、
液位传感器
、
能耗传感器
、
速度传感器
、
加速度传感器
、
射线辐射传感器
、
热敏传感器
。
[0007]优选地，步骤
S3
中，所述数据库为
Mysql
数据库，或
Redis
数据库，或
InfluxDB
数据库
。
[0008]优选地，步骤
S4
中，所述规则集包括规则标签
、
语法规则
、
公式
、
自定义规则；所述规则标签为传感器所采集的工业数据中的数值的名称或代号；所述公式包括数学公式与数学符号；自定义规则由用户根据实际需要采用规则标签
、
语法规则和公式构建
。
[0009]优选地，步骤
S4
中，所述规则引擎包括计算模块和计划条件规则模块；所述计算模块轮询数据源，遍历规则集，进行计算，给出结果值；所述计划条件规则模块对比计算模块计算出的结果值，若满足计划条件中的规则，则输出运维计划，若不满足则不输出运维计划
。
[0010]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：本专利技术边缘计算器上通过对工业数据进行加工，按照
Point
和
Time
两个条件，计算设定的时间间隔
Interval
内
Val
的最大值
Val
max
、
最小值
Val
min
和平均值
Val
avg
，得到工业数据数组，不仅减少了向数据库推送数据的频率和数量，减少了匹配规则服务器的负载；还获取到了最大值
Val
max
和最小值
Val
min
，得到了极端值，提升了数据的准确性，避免了运维管理软件后续的判断
。
附图说明
[0011]图1为本专利技术的一种减少工业云运维规则匹配计算占用服务器资源的方法的步骤图
。
具体实施方式
[0012]为使对本专利技术的目的
、
构造
、
特征
、
及其功能有进一步的了解，兹配合实施例详细说明如下
。
[0013]请参阅图1，本专利技术一实施例的一种减少工业云运维规则匹配计算占用服务器资源的方法，包括以下步骤：实施例1：
S1
：部署应用程序到服务器上；包括实施安装
Mysql、Redis、InfluxDB
数据库和
Java
环境到服务器上，配置数据库地址等配置信息，
Java
容器安装为服务，并设置开机自启动；
InfluxDB
是高性能的开源时序型数据，它由
Go
写成被广泛应用于存储系统的监控数据，
IoT
行业的实时数据等场景
。InfluxDB
利用连续查询提高查询速度，通过数据保留策略淘汰过期数据；
MySQL
是有一个开源免费，被广泛使用的关系型数据库；
S2
：配置引擎规则；用户打开规则配置界面，配置两条规则：规则1：连续开机天数不超过
100
天；
规则2：处理一条计算任务不超过
20
分钟
。
[0014]若两条规则同时达成，则用户需要将机器重启一次本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种减少工业云运维规则匹配计算占用服务器资源的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1
，采用传感器采集工业数据
{Val,Time,Point}
，传感器将采集到的工业数据
{Val,Time,Point}
发送给边缘计算器；工业数据
{Val,Time,Point}
中，
Val
为传感器的数值；
Time
为传感器采集数值的时间戳；
Point
为传感器的点位，所述点位为传感器的唯一标识；传感器将采集的工业数据
{Val,Time,Point}
发送给边缘计算器；
S2
，边缘计算器将步骤
S1
获得的工业数据
{Val,Time,Point}
发送给数据库服务器；
S3
，数据库服务器将接收到的工业数据存储到数据库中，存在数据库中的工业数据成为数据源；
S4
，数据库服务器上还设有规则集和规则引擎，所述规则集为对数据源进行匹配计算的规则，所述规则引擎执行规则集的匹配计算，输出计划
。2.
如权利要求1所述的减少工业云运维规则匹配计算占用服务器资源的方法，其特征在于：步骤
S1
中，所述传感器包括温度传感器
、
湿度传感器
、
噪音传感器
、
风速传感器
、
转速传感器
、

【专利技术属性】
技术研发人员：杨松贵，胡金鹏，
申请(专利权)人：南京维拓科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：