【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及运维，具体而言，涉及一种边缘数据中心设备的智能运维方法和系统。
技术介绍
1、随着5g、iot、ai等新一代信息技术深度发展，边缘数据中心建设进一步加快，由于边缘数据中心数量众多、地域分散，传统的边缘数据中心设施设备运维效率低下、设备故障率高，不能很好的满足新一代信息技术发展。
2、而且在日常的对数据中心设备的运维中，目前采用的大多为采用人工的运维团队进行运维，但单一的人工非常依赖当前运维团队中运维人员的技能熟练度和水平，同时也受到运维人员主观判断的影响，导致日常设备运维的效果具有不确定性，进而导致设备运维效率低下。
技术实现思路
1、因此，本专利技术实施例提供一种边缘数据中心设备的智能运维方法，提高了运维的效率。
2、为解决上述问题，本专利技术提供一种边缘数据中心设备的智能运维方法，智能运维方法包括：建立异常数据库，储存历史异常维修记录，并记录历史异常维修的时间点并按异常维修种类对历史异常维修记录进行分类，得到第一分类结果；实时监测设备的数据信息，当发生设备异常时，获取异常信息；查询异常数据库，将异常信息与历史异常维修记录进行比对，判断异常数据库中是否存在相似异常记录；若存在，则获取相似异常记录的数量，得到相似数量，根据相似数量计算异常发生间隔；根据相似数量和异常发生间隔确定当前异常等级；将相似异常记录整合为第一模板，根据异常等级和第一模板和第一分类结果匹配对应运维人员，在运维人员维修完成后，记录当前维修记录为目标异常维修记录；将目标异常维修
3、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：通过设置异常数据库来日常保持所有设备的维修记录，使得每次维修的记录都能被保存和查询，同时根据维修种类来进行分类，使得后续对应查询时更加方便，再通过在新的异常发生时，通过比对异常数据库中记录的历史异常维修记录来判断当前异常是否存在相似异常记录，使得当前异常能借助之前修理的经验和方法，使得修理和维护更加方便快捷，不需要再重新进行规划，提高了维修效率，同时也使得整个运维过程更加标准化，更具有效率，以及再通过设置异常等级和第一模板，使得对异常发生时的整个运维流程更加快捷，也更加精细，同时有了异常等级和第一模板，使得运维人员能更加直观的了解当前异常的情况以及后续的处理方式，使得运维效率更高，并且还设置了对第一模板的校准方式，使得第一模板能进行更新，使得第一模板能适应当前最新的情况，也使得运维人员再使用时更加方便快捷，进而达到提高运维效率的目的。
4、在本专利技术的一个实例中，获取相似异常记录的数量，得到相似数量，根据相似数量计算异常发生间隔还包括：获取每个相似异常记录的时间点，计算相邻两个相似异常记录之间的时间间隔，得到多个第一间隔；将每个第一间隔与第一阈值进行比较，得到比较结果，根据比较结果来计算异常发生间隔。
5、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：通过设置获取每个相似异常记录的时间点，并获取对应相邻两个之间的时间间隔，通过获取每个相似记录之间的时间间隔使得每次相似异常发生之间的间隔时间，进而能得知相似异常发生的频率，进而得知该异常是否发生的过于频繁，使得获取的异常发生间隔更具有实际意义，保障后续的运维判断更加准确，同时得到的数据保障运维的效率更高。
6、在本专利技术的一个实例中，将每个第一间隔与第一阈值进行比较，得到比较结果，根据比较结果来计算异常发生间隔还包括：当多个第一间隔均大于第一阈值时，取多个第一间隔中的最小值作为异常发生间隔；当多个第一间隔中有至少一个小于等于第一阈值时，对多个第一间隔中小于等于第一阈值的部分进行筛选计算，得到筛选结果，根据筛选结果计算异常发生间隔。
7、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：通过设置多个第一间隔都大于第一阈值时，则说明当前异常发生的较为正常，只需要去其中的最小值最为异常发生间隔即可，而当有一个小于等于第一阈值时，则说明这两次异常发生之间时间间隔短，需要进一步关注原因，使得后续对于当前异常的重要程度的判断更加准确，也提供了数据支撑，使得后续运维的效率更高。
8、在本专利技术的一个实例中，对多个第一间隔中小于等于第一阈值的部分进行筛选计算，得到筛选结果，根据筛选结果计算异常发生间隔还包括：当只有一个第一间隔小于等于第一阈值时，则取该第一间隔作为异常发生间隔；当小于等于第一阈值的第一间隔数量大于1时，则将多个第一间隔中小于等于第一阈值的部分取平均值，将平均值作为异常发生间隔。
9、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：通过设置当只有一个第一间隔小于第一阈值时去该值为异常发生间隔，说明当前第一间隔对应的异常设备存在问题，间隔过短，需要进行排查，使得对设备的运维更加精准和方便，同时设置小于等于第一阈值的第一间隔数量大于1时，则将多个第一间隔中小于等于第一阈值的部分取平均值，通过取平均值来使得当前所获得的异常发生间隔更加贴合实际，保障后续在制定异常等级时更加精准，具有更好的实际使用意义，进而使得后续的运维制定更加具有效率。
10、在本专利技术的一个实例中，根据相似数量和异常发生间隔确定当前异常等级还包括：当相似数量大于等于第一预警值，且异常发生间隔小于等于第一异常值，则判断当前异常等级为第一等级，并执行第一预警操作；当相似数量小于第一预警值，且异常发生间隔小于等于第一异常值，则判断当前异常等级为第二等级；当相似数量小于第一预警值，且异常发生间隔大于第一异常值，则判断当前异常等级为第三等级。
11、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：通过根据相似数量和第一预警值的关系，以及异常发生间隔和第一异常值的关系来定义异常等级，使得异常等级的制定更加符合实际使用情况，同时相似数量能代表当前异常历史发生次数，而异常发生间隔能代表当前异常的发生间隔，继而能判断当前异常是否发生过于频繁，频率是否过高，进而得到的异常等级能更加贴合当前异常的实际情况，进而使得后续的异常方式时的日常运维更加方便快捷，效率更高。
12、在本专利技术的一个实例中，判断当前异常等级为第一等级，并执行第一预警操作还包括：将所有与当前异常信息相似的相似异常记录进行整合，并提取相似异常记录中记载的异常原因和运维人员；将异常原因进行分类筛选，并统计各分类下的异常原因，得到第二分类结果；根据第二分类结果获取各分类下的异常原因的对应数量，得到分析标准值；对运维人员进行统计，判断是否为同一运维人员，得到统计结果；根据分析标准值、第二分类结果和统计结果，判断当前异常是否需要执行预警操作。
13、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：通过设置将异常信息进行整合，并提取异常原因和运维人员，并进行分类筛选和得到对应的异常原因的数量以及运维人员的数量，并根据上述数据进行判断是本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种边缘数据中心设备的智能运维方法，其特征在于，所述智能运维方法包括：
2.根据权利要求1所述的边缘数据中心设备的智能运维方法，其特征在于，所述获取相似异常记录的数量，得到相似数量，根据所述相似数量计算异常发生间隔还包括：
3.根据权利要求2所述的边缘数据中心设备的智能运维方法，其特征在于，所述将每个第一间隔与第一阈值进行比较，得到比较结果，根据比较结果来计算异常发生间隔还包括：
4.根据权利要求3所述的边缘数据中心设备的智能运维方法，其特征在于，所述对所述多个第一间隔中小于等于所述第一阈值的部分进行筛选计算，得到筛选结果，根据所述筛选结果计算所述异常发生间隔还包括：
5.根据权利要求1所述的边缘数据中心设备的智能运维方法，其特征在于，根据所述相似数量和所述异常发生间隔确定当前异常等级还包括：
6.根据权利要求5所述的边缘数据中心设备的智能运维方法，其特征在于，所述判断当前异常等级为第一等级，并执行第一预警操作还包括：
7.根据权利要求6所述的边缘数据中心设备的智能运维方法，其特征在于，所述根据所述分析标
8.根据权利要求1所述的边缘数据中心设备的智能运维方法，其特征在于，所述将所述目标异常维修记录与所述第一模板进行比对，得到第一比较结果，根据所述第一比较结果，对所述第一模板进行校准还包括：
9.一种边缘数据中心设备的智能运维系统，其特征在于，如权利要求1至8中任意一项所述的智能运维方法应用于所述智能运维系统中，所述智能运维系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种边缘数据中心设备的智能运维方法，其特征在于，所述智能运维方法包括：
2.根据权利要求1所述的边缘数据中心设备的智能运维方法，其特征在于，所述获取相似异常记录的数量，得到相似数量，根据所述相似数量计算异常发生间隔还包括：
3.根据权利要求2所述的边缘数据中心设备的智能运维方法，其特征在于，所述将每个第一间隔与第一阈值进行比较，得到比较结果，根据比较结果来计算异常发生间隔还包括：
4.根据权利要求3所述的边缘数据中心设备的智能运维方法，其特征在于，所述对所述多个第一间隔中小于等于所述第一阈值的部分进行筛选计算，得到筛选结果，根据所述筛选结果计算所述异常发生间隔还包括：
5.根据权利要求1所述的边缘数据中心设备的智能运维方法，其特征在于，根据所述相似数量和所...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡幸波，周立忠，胡建明，
申请(专利权)人：浙江德塔森特数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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