【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理技术，具体涉及一种基于云节点评价的数据中心运维系统。
技术介绍
1、数据中心实现智能运维基础是能够对不同的云节点进行正确的服务评价，通过评价参数确定是否需要运维，相关的现有技术中，比如相关专利文献cn109981333b即公开了一种数据中心的运维技术，应用中该技术初步划分出了多个维度的服务质量评价值，比如有性能数值、可用性数值与可靠性数值，通过对多个维度的服务质量评价数值进行归一化处理，来得到归一化的服务质量评价值然后根据其权重值相乘得到一个综合的评价值，通过综合评价值来预测是否达到了运维的告警规则，进而来决定是否对云节点进行运维，这类技术在实施中存在很大的问题，比如，该技术服务质量的评价值进行归一化时候，现有技术是将具有不同单位的值混合进行归一化，这种方式非常的不科学，而且这种方式不符合实际的逻辑关系，不能正确反映用户真实的评价意图和情绪。数据结构因为比较混乱，所以这类技术在进行服务质量的评价时缺乏科学性，也难以做到有效的、精准的服务质量的评价。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于云节点评价的数据中心运维系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
3、本专利技术公开了基于云节点评价的数据中心运维系统，其包括初设单元、运维数据收集单元、更新迭代单元、计算评价单元，运维执行单元；
4、初设单元，用于设定若干个初始的服务质量评价指标；
5、运维数据收
6、初设单元还用于对于每一服务质量评价指标的标量值分配一个评价权值的初始值，初始值满足与对应的服务质量评价指标的标量值的乘积恒等于1；
7、更新迭代单元，用于更新历史数据，从更新历史数据中获取新的服务质量评价指标的新的标量值，计算每一新的服务质量评价指标的新的标量值相对该服务质量评价指标上一次数据中标量值的相对变化量，若相对变化量大于阈值则提高该服务质量评价指标标量值的评价权值，直到所有的服务质量评价指标的新的标量值相对于该服务质量评价指标上一次数据中标量值的相对变化量小于或等于阈值；
8、计算评价单元，用于获取更新迭代单元的数据然后确定各种服务质量评价指标的标量值及对应的评价权值，计算加权求和评价值k；以加权求和评价值k计算云节点的服务评价值；
9、运维执行单元，用于当判断某个云节点的服务评价值达到阈值时则启动对相应的云节点维护。
10、进一步，服务质量评价指标包括评价服务性能质量评价指标、评价可用性质量评价指标与评价可靠性质量评价指标。
11、进一步，所述计算服务质量评价指标的标量值具体包括，收集历史数据中每一种服务质量评价指标pi的若干个时序值pij，pi为指标数值，i表征第i种评价指标，j表征pi的第j个时序值，计算作为第i种评价指标pi的标量值。
12、进一步，计算加权求和评价值k具体为获取更新迭代单元的数据然后确定各种服务质量评价指标pi的标量值及对应的评价权值ri，以作为加权求和评价值k。
13、进一步，还包括检验单元，检验单元用于计算加权求和评价值k与每一个服务质量评价指标pi之间的检验关系，并且对后期计算结果检验。
14、进一步，计算加权求和评价值k与每一个服务质量评价指标pi之间的检验关系，并且对后期计算结果检验，具体的，从历史的数据中以及历史的变化数据中寻找加权求和评价值k、加权求和评价值k的微分dk与每一个服务质量评价指标pi以及该服务质量评价指标pi的微分dpi之间的数据组，建立等式方程dk+h(pi)dpi*k＝v(pi)dpi，其中，dk为k的微分，dpi为pi的微分，h(pi)为带k系数的pi的函数，v(pi)为不带k系数的单独pi的函数，计算到通式：k＝g*exp(-∫h(pi)dpi)+exp(-∫h(pi)dpi)*(∫v(pi)*exp(∫h(pi)dpi)dpi)其中g具体为待定数值,通过一组或若干组(pi，k)代入通式即得到g值，通式：k＝g*exp(-∫h(pi)dpi)+exp(-∫h(pi)dpi)*(∫v(pi)*exp(∫h(pi)dpi)dpi)即加权求和评价值k与每一个服务质量评价指标pi之间的检验关系，根据通式可以对计算的k的结果进行初步的检验。
15、进一步，所述对后期计算结果检验包括在建立了通式：k＝g*exp(-∫h(pi)dpi)+exp(-∫h(pi)dpi)*(∫v(pi)*exp(∫h(pi)dpi)dpi)之后输入计算中的某一个服务质量评价指标pi到该类型服务质量评价指标pi对应的通式之中然后计算k数值是否与计算评价单元输出的加权求和评价值k一致或者差值是否小于阈值来完成检验。
16、本专利技术还公开了机器可读介质，其用于存储上述基于云节点评价的数据中心运维系统的功能程序代码，该机器可读介质，包括机器可读信号介质、机器可读储存介质。
17、与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
18、本申请通过对于每一服务质量评价指标的标量值分配一个评价权值的初始值，初始值满足与对应的服务质量评价指标的标量值的乘积恒等于1，即为不同的服务质量评价指标分配等效均等的权重，然后通过更新迭代单元更新历史数据，通过更新的历史数据的变化过程确定并修改不同的服务质量评价指标的权重，并且确定一个合理的范围，本申请实现了通过清晰的数据结构关系划分不同的服务质量评价指标的权重，而不是将具有不同单位的值混合进行归一化，本申请划分不同的服务质量评价指标的权重能够计算出更加精准、有效反映用户真实的评价意图和情绪的服务评价值，提高数据中心运维的效率、精准度和用户体验。
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1.基于云节点评价的数据中心运维系统，其特征在于，包括初设单元、运维数据收集单元、更新迭代单元、计算评价单元，运维执行单元；
2.根据权利要求1所述的基于云节点评价的数据中心运维系统，其特征在于，服务质量评价指标包括评价服务性能质量评价指标、评价可用性质量评价指标与评价可靠性质量评价指标。
3.根据权利要求1所述的基于云节点评价的数据中心运维系统，其特征在于，所述计算服务质量评价指标的标量值具体包括，收集历史数据中每一种服务质量评价指标pi的若干个时序值pij，pi为指标数值，i表征第i种评价指标，j表征pi的第j个时序值，计算作为第i种评价指标pi的标量值。
4.根据权利要求1所述的基于云节点评价的数据中心运维系统，其特征在于，计算加权求和评价值K具体为获取更新迭代单元的数据然后确定各种服务质量评价指标pi的标量值及对应的评价权值ri，以作为加权求和评价值K。
5.根据权利要求1所述的基于云节点评价的数据中心运维系统，其特征在于，还包括检验单元，检验单元用于计算加权求和评价值K与每一个服务质量评价指标pi之间的检验关系，并且对后期
6.根据权利要求5所述的基于云节点评价的数据中心运维系统，其特征在于，计算加权求和评价值K与每一个服务质量评价指标pi之间的检验关系，并且对后期计算结果检验，具体的，从历史的数据中以及历史的变化数据中寻找加权求和评价值K、加权求和评价值K的微分dk与每一个服务质量评价指标pi以及该服务质量评价指标pi的微分dpi之间的数据组，建立等式方程dk+h(pi)dpi*k＝v(pi)dpi，其中，dk为k的微分，dpi为pi的微分，h(pi)为带k系数的pi的函数，v(pi)为不带k系数的单独pi的函数，计算到通式：k＝G*exp(-∫h(pi)dpi)+exp(-∫h(pi)dpi)*(∫v(pi)*exp(∫h(pi)dpi)dpi)其中G具体为待定数值,通过一组或若干组(pi，k)代入通式即得到G值，通式：k＝G*exp(-∫h(pi)dpi)+exp(-∫h(pi)dpi)*(∫v(pi)*exp(∫h(pi)dpi)dpi)即加权求和评价值K与每一个服务质量评价指标pi之间的检验关系，根据通式可以对计算的k的结果进行初步的检验。
7.根据权利要求5所述的基于云节点评价的数据中心运维系统，其特征在于，所述对后期计算结果检验包括在建立了通式：k＝G*exp(-∫h(pi)dpi)+exp(-∫h(pi)dpi)*(∫v(pi)*exp(∫h(pi)dpi)dpi)之后输入计算中的某一个服务质量评价指标pi到该类型服务质量评价指标pi对应的通式之中然后计算K数值是否与计算评价单元输出的加权求和评价值K一致或者差值是否小于阈值来完成检验。
8.一种机器可读介质，其特征在于，用于存储权利要求1所述基于云节点评价的数据中心运维系统的功能程序代码。
9.根据权利要求8所述的一种机器可读介质，其特征在于，包括机器可读信号介质、机器可读储存介质。
...【技术特征摘要】
1.基于云节点评价的数据中心运维系统，其特征在于，包括初设单元、运维数据收集单元、更新迭代单元、计算评价单元，运维执行单元；
2.根据权利要求1所述的基于云节点评价的数据中心运维系统，其特征在于，服务质量评价指标包括评价服务性能质量评价指标、评价可用性质量评价指标与评价可靠性质量评价指标。
3.根据权利要求1所述的基于云节点评价的数据中心运维系统，其特征在于，所述计算服务质量评价指标的标量值具体包括，收集历史数据中每一种服务质量评价指标pi的若干个时序值pij，pi为指标数值，i表征第i种评价指标，j表征pi的第j个时序值，计算作为第i种评价指标pi的标量值。
4.根据权利要求1所述的基于云节点评价的数据中心运维系统，其特征在于，计算加权求和评价值k具体为获取更新迭代单元的数据然后确定各种服务质量评价指标pi的标量值及对应的评价权值ri，以作为加权求和评价值k。
5.根据权利要求1所述的基于云节点评价的数据中心运维系统，其特征在于，还包括检验单元，检验单元用于计算加权求和评价值k与每一个服务质量评价指标pi之间的检验关系，并且对后期计算结果检验。
6.根据权利要求5所述的基于云节点评价的数据中心运维系统，其特征在于，计算加权求和评价值k与每一个服务质量评价指标pi之间的检验关系，并且对后期计算结果检验，具体的，从历史的数据中以及历史的变化数据中寻找加权求和评价值k、加权求和评价值k的微分dk与每一个服务质量评价指标pi以及该服务...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗冬云，李杰，
申请(专利权)人：广州联欣信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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