【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络管理，具体是指一种基于snmp协议的设备数据采集与监控方法及系统。
技术介绍
1、设备数据采集与监控方法通过收集和分析监控设备的数据，实时监控设备状态、性能和运行情况，进行故障排除和性能优化，传统的设备数据采集与监控方法存在智能分析能力差和预测能力低的问题，无法采集到监控设备的所有关键数据，导致监控结果不够准确和完整，同时无法提供更深入的分析和预测，导致效率低下；而一般的设备数据采集与监控方法存在数据采集不实时、安全性低的问题，导致无法实时获取监控设备的状态信息，出现问题时无法及时采取措施，增加了监控设备故障的风险，同时容易受到未经授权的访问和攻击。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种基于snmp协议的设备数据采集与监控方法及系统,针对传统的设备数据采集与监控方法存在智能分析能力差和预测能力低的问题，无法采集到监控设备的所有关键数据，导致监控结果不够准确和完整，同时无法提供更深入的分析和预测，导致效率低下，本方案采用mstoa算法，通过对异常检测模型进行参数配置，寻找最优的参数组合，从而提高异常检测模型的准确性和性能，同时提高了异常检测模型的鲁棒性，在复杂的监控设备环境中适应不同的数据分布和变化，提供一个安全、稳定的数据采集与监控方法；针对一般的设备数据采集与监控方法存在数据采集不实时、安全性低的问题，导致无法实时获取监控设备的状态信息，出现问题时无法及时采取措施，增加了监控设备故障的风险，同时容易受到未经授权的访问和攻击，
2、本专利技术采取的技术方案如下：本专利技术提供的一种基于snmp协议的设备数据采集与监控方法，该方法包括以下步骤：
3、步骤s1：确定监控需求，确定监控设备类型、监控指标和监控频率，监控设备类型包括服务器、网络器和存储设备，监控指标包括cpu利用率、内存利用率和磁盘空间利用率；
4、步骤s2：设计监控系统架构，设计监控系统整体架构，包括监控服务器、数据库、前端界面等组件的位置和关系；
5、步骤s3：配置snmp代理，为监控设备配置snmp代理，与监控系统进行通信，在监控设备上启用snmp服务并设置相应的snmp团体字符串作为访问凭证；
6、步骤s4：编写监控设备数据采集程序，采用snmp协议发送snmp请求到监控系统，获取监控设备的监控数据，监控数据包括设备的状态信息、性能指标和其他自定义数据；
7、步骤s5：监控数据存储与处理，采用mysql数据库存储采集到的监控数据，并进行监控数据处理和清洗；
8、步骤s6：设计监控界面，设计前端界面，查看监控设备的状态和历史监控数据；
9、步骤s7：设置阈值和告警规则，根据监控需求，训练异常检测模型，设置监控设备数据的阈值和告警规则，当某个监控指标超过或低于设定的阈值时，触发相应的告警机制，通知管理员或采取自动化操作；
10、步骤s8：测试与调试，对整个监控系统进行测试和调试，确保数据采集和监控功能正常工作，模拟设备故障或异常情况，验证告警机制的可靠性；
11、步骤s9：部署和运维，对监控系统进行部署，并进行必要的运维工作，包括监控系统的定期维护、升级和备份。
12、在步骤s7中，采用异常检测模型，设置监控设备数据的阈值和告警规则，当某个监控指标超过或低于设定的阈值时，触发相应的告警机制，具体方法包括以下步骤：
13、步骤s71：采用异常检测模型，使用历史监控数据训练异常检测模型；
14、进一步的，在步骤s71中，使用历史监控数据训练异常检测模型，具体方法包括以下步骤：
15、步骤s711：特征选择与提取，根据监控需求，选择描述监控设备的特征，包括监控指标、时序数据、频域特征和统计特征，并对上述特征进行预处理和提取，得到处理后的历史监控数据；
16、步骤s712：设置训练集和测试集，将处理后的历史监控数据定义为数据集，划分70%的数据集为训练集，30%的数据集为测试集；
17、步骤s713：模型选择与训练，根据异常选择算法和训练集对异常检测模型进行训练；
18、步骤s714：参数调优，使用mstoa算法对异常检测模型进行参数调优；
19、进一步的，在步骤s714中，使用mstoa算法对异常检测模型进行参数调优，具体方法包括以下步骤：
20、步骤s7141：明确模型参数，包括阈值参数，特征选择参数和超参数，超参数包括学习率、批量大小和正则化参数，确定参数的取值范围和目标函数，阈值参数的取值范围为[0,1]，特征选择参数定义为二进制变量，学习率的取值范围为[0.001,0.1]，正则化参数的取值范围为[0.001,0.1]，上述所有参数组成一个参数组合；
21、步骤s7142：初始化粒子群，随机生成一组粒子，每个粒子代表一个参数组合，初始化粒子的位置和速度；
22、步骤s7143：根据每个粒子的参数组合，在异常检测模型上进行评估并计算适应度函数，所用公式如下：
23、；
24、其中，为适应度函数，mes是均方误差；
25、步骤s7144：更新位置和速度，根据更新公式，更新每个粒子的位置和速度，所用公式如下：
26、；
27、；
28、其中，是第i个粒子在时间t+1的速度，是惯性权重，和分别是个体和社会学习因子，是一个随机数函数，是第i个粒子在时间t的个体最优解，是第i个粒子在时间t的位置，是全局最优解，是第i个粒子在时间t+1的位置，第i个粒子在时间t的位置；
29、步骤s7145：更新全局最优解，并记录当前最优解的适应度和参数组合；
30、步骤s7146：重复步骤s7141至步骤s7145，直至适应度函数收敛；
31、步骤s7147：输出最优解的参数组合和适应度函数值，作为异常检测模型参数的最优配置；
32、步骤s715：异常检测模型评估，使用评估指标对训练好的异常检测模型进行评估，评估指标包括准确率、召回率和f1值，得到评估结果；
33、步骤s716：调整异常检测模型参数，根据评估结果，调整异常检测模型的参数，包括学习率、批量大小和迭代次数，得到优化后的异常检测模型；
34、步骤s717：进一步训练，对优化后的异常检测模型进行进一步训练使用增量训练的方法，逐步提升性能；
35、步骤s718：持续优化，根据实际应用的反馈，对异常检测模型持续进行优化和改进；
36、步骤s72：设置阈值，根据异常检测模型结果的统计特性进行自动计算，确定阈值；
37、步骤s73：定义告警规则，根据监控设备的特性和监控需求，定义告警规则；
38、步骤s74：实时监测，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于SNMP协议的设备数据采集与监控方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于SNMP协议的设备数据采集与监控方法，其特征在于：在步骤S7中，采用异常检测模型，设置监控设备数据的阈值和告警规则，当某个监控指标超过或低于设定的阈值时，触发相应的告警机制，具体方法包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于SNMP协议的设备数据采集与监控方法，其特征在于：在步骤S3中，在步骤S71中，使用历史监控数据训练异常检测模型，具体方法包括以下步骤；
4.根据权利要求3所述的一种基于SNMP协议的设备数据采集与监控方法，其特征在于：在步骤S714中，使用mSTOA算法对异常检测模型进行参数调优，具体方法包括以下步骤：
5.一种基于SNMP协议的设备数据采集与监控系统，用于实现如权利要求1中所述的一种基于SNMP协议的设备数据采集与监控方法，其特征在于：包括数据采集模块、数据存储与处理模块、告警模块、可视化管理模块、配置管理模块、日志管理模块和安全认证模块：
6.根据权利要求5所述的一种基于SN
...【技术特征摘要】
1.一种基于snmp协议的设备数据采集与监控方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于snmp协议的设备数据采集与监控方法，其特征在于：在步骤s7中，采用异常检测模型，设置监控设备数据的阈值和告警规则，当某个监控指标超过或低于设定的阈值时，触发相应的告警机制，具体方法包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于snmp协议的设备数据采集与监控方法，其特征在于：在步骤s3中，在步骤s71中，使用历史监控数据训练异常检测模型，具体方法包括以下步骤；
4.根据权利要求3所述的一种基于snmp协议的设备数据采集与监控方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩伟，逯芳芳，王耿，高健，
申请(专利权)人：西藏腾狮软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。