【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据分析领域，特别是涉及一种数据智能分析方法及系统。
技术介绍
1、随着大数据、云计算机技术在银行数据中心的广泛应用，银行内it系统已经发展得十分复杂，通常会部署品牌众多的基础软硬件产品，并且使用定制开发的应用系统；同时随着互联网服务化的深入，银行的it系统要求7*24小时不间断地为用户提供服务，所以在当前环境下银行企业的it运维工作有着极强的时效性和复杂性。而由于在it运维时往往会有业务、应用、系统、网络、存储、机房环境等异常告警同时出现，此时需要跨领域各专业的技术人员协同分析，以对故障进行定位，也就是说，对故障进行定位的整个过程依赖于人工和其专业领域的知识经验，但是以人工的方式对故障进行定位及分析往往会消耗大量的时间和精力。
2、由此，如何在复杂且跨领域的it环境下较快地进行故障定位及分析，成为本领域亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、基于上述问题，本申请提供了一种数据智能分析方法及系统，能够通过数据分析的方式在复杂且跨领域的it环境下较快地进行故障定位及分析。
2、本申请实施例公开了如下技术方案：
3、第一方面，本申请实施例提供了一种数据智能分析方法，所述方法包括：
4、建立跨领域实时的统一运维数据模型；
5、以所述统一运维数据模型中的各类数据以及各类数据之间的关系为参数，执行故障定位规则库中的规则，得到故障定位结果；所述故障定位规则库中的规则为通过数据分析和机器学习，将专家经验配置到规则引擎所得到的规
6、在所述统一运维数据模型的基础上，利用模型对业务中各架构的描述，通过对业务影响模型配置影响参数和影响规则，结合利用人工智能算法计算出的健康度，形成影响分析；
7、利用所述故障定位结果、所述影响分析以及故障相关信息对故障进行画像，得到故障画像。
8、可选的，所述建立跨领域实时的统一运维数据模型，包括：
9、通过作业平台和数据采集引擎，从数据源进行数据监听和抓取；
10、利用数据集成引擎的转发功能将监听和抓取到的数据转发至数据存储引擎形式贴源数据层；
11、通过数据集成引擎根据数据规则库中的数据提取规则对所述贴源数据层中的数据进行提取；
12、基于数据标准库对提取出的数据进行数据标准化转换；
13、将转换后的数据进行校验及清洗；
14、根据数据标签库，对经过校验和清洗的数据进行业务标签和技术标签的补充；
15、基于具有业务标签和技术标签的数据，对事实明细数据进行数据补维，形成数据宽表；
16、对所述数据宽表进行多层次计算，形成数据主题；
17、将所述数据主题进行多主题融合和关联，得到数据专题；
18、将运维领域配置信息管理数据库中的运维对象、属性以及关系与实时数仓和离线数仓内容进行结合与关联，形成运维数据模型；
19、基于所述数据专题，对数据进行关系挖掘、数据挖掘以及olap分析，对所述运维数据模型进行补充和增强。
20、可选的，所述以所述统一运维数据模型中的各类数据以及各类数据之间的关系为参数，执行故障定位规则库中的规则，得到故障定位结果，包括：
21、在触发故障告警后，通过故障特征匹配，获取历史不同根因的占比和匹配度排名；
22、利用历史故障处置数据对当前故障定位进行匹配；
23、基于故障知识库，通过人工定义或自然语言解析进行智能分类，作为故障分析依据和故障根因推荐，得到处置建议、自动化工具箱以及方案推荐；所述故障知识库为通过采集故障处理过程数据而形成的。
24、可选的，所述在所述统一运维数据模型的基础上，利用模型对业务中各架构的描述，通过对业务影响模型配置影响参数和影响规则，结合利用人工智能算法计算出的健康度，形成影响分析，包括：
25、利用业务影响模型中的对象级影响模型构建健康度影响模型；
26、通过专家经验或者人工智能算法，计算维护指标之间的关系；
27、通过分析关联指标当前时刻分布的均值和方差，根据高斯公式计算健康度分数值；
28、基于所述健康度分数值，根据业务影响模型中的影响关系和影响策略进行影响传播，以形成影响分析。
29、可选的，所述方法还包括：
30、将所述故障画像推送至用户；
31、在所述用户进行意见反馈时，利用nlp分词技术对所述意见进行提取。
32、第二方面，本申请实施例提供了一种数据智能分析系统，所述系统包括：
33、统一运维数据模型建立模块，用于建立跨领域实时的统一运维数据模型；
34、故障定位结果获取模块，用于以所述统一运维数据模型中的各类数据以及各类数据之间的关系为参数，执行故障定位规则库中的规则，得到故障定位结果；所述故障定位规则库中的规则为通过数据分析和机器学习，将专家经验配置到规则引擎所得到的规则；
35、影响分析模块，用于在所述统一运维数据模型的基础上，利用模型对业务中各架构的描述，通过对业务影响模型配置影响参数和影响规则，结合利用人工智能算法计算出的健康度，形成影响分析；
36、故障画像获取模块，用于利用所述故障定位结果、所述影响分析以及故障相关信息对故障进行画像，得到故障画像。
37、可选的，所述统一运维数据模型模块，包括：
38、数据获取子模块，用于通过作业平台和数据采集引擎，从数据源进行数据监听和抓取；
39、数据存储子模块，用于利用数据集成引擎的转发功能将监听和抓取到的数据转发至数据存储引擎形式贴源数据层；
40、数据提取子模块，用于通过数据集成引擎根据数据规则库中的数据提取规则对所述贴源数据层中的数据进行提取；
41、数据标准化转换子模块，用于基于数据标准库对提取出的数据进行数据标准化转换；
42、数据清洗子模块，用于将转换后的数据进行校验及清洗；
43、标签补充子模块，用于根据数据标签库，对经过校验和清洗的数据进行业务标签和技术标签的补充；
44、数据补维子模块，用于基于具有业务标签和技术标签的数据，对事实明细数据进行数据补维，形成数据宽表；
45、数据多层次计算子模块，用于对所述数据宽表进行多层次计算，形成数据主题；
46、主题融合子模块，用于将所述数据主题进行多主题融合和关联，得到数据专题；
47、运维数据模型获取子模块，用于将运维领域配置信息管理数据库中的运维对象、属性以及关系与实时数仓和离线数仓内容进行结合与关联，形成运维数据模型；
48、运维数据模型更新子模块，用于基于所述数据专题，对数据进行关系挖掘、数据挖掘以及olap分析，对所述运维数据模型进行补充和增强。
49、可选的，所述故障定位结果获取模块，包括：
50、根因占比获取子模块本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据智能分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立跨领域实时的统一运维数据模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述统一运维数据模型中的各类数据以及各类数据之间的关系为参数，执行故障定位规则库中的规则，得到故障定位结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述统一运维数据模型的基础上，利用模型对业务中各架构的描述，通过对业务影响模型配置影响参数和影响规则，结合利用人工智能算法计算出的健康度，形成影响分析，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种数据智能分析系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述统一运维数据模型模块，包括：
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述故障定位结果获取模块，包括：
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述影响分析模块，包括：
10.根据权利要求6所述的系统，其特征
...【技术特征摘要】
1.一种数据智能分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立跨领域实时的统一运维数据模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述统一运维数据模型中的各类数据以及各类数据之间的关系为参数，执行故障定位规则库中的规则，得到故障定位结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述统一运维数据模型的基础上，利用模型对业务中各架构的描述，通过对业务影响模型配置影响参数和影响规则，结合利用人工智能...
【专利技术属性】
技术研发人员：马威，刘传世，戚威，刘涛，许建皓，
申请(专利权)人：华夏银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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