【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及远程运维，更具体地说，涉及一种面向煤矿行业的远程智能运维系统。
技术介绍
1、当前煤矿行业的运维系统面临复杂的网络环境问题，如缺乏固定公网ip、拒绝使用特定内网穿透工具导致的传统运维系统难以有效部署和维护。此外，煤矿环境中的服务器可能分布在不同网络条件下，部分服务器仅能内网通讯，这对运维效率和系统的灵活性构成重大障碍。因此，传统的基于http协议和依赖kubernetes（k8s）的运维解决方案，因其对网络环境的高要求和复杂性，在煤矿行业特定场景下的应用受到限制，无法充分满足运维人员对于简化工作流程、提高响应速度和实现智能化管理的需求。
2、在此背景下，传统的运维方式，如远程登录每台服务器单独进行部署、升级操作，或实地出差至煤矿现场进行维护，不仅耗时费力，还大大增加了运维成本，降低了运维效率。因此，亟需一种能够适应煤矿行业特殊网络环境，实现远程智能运维的新系统，以克服现有技术的局限，满足高效、智能化运维的需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种面向煤矿行业的远程智能运维系统及系统，以解决现有技术中的问题。
2、为了解决上述问题，本专利技术所涉及的面向煤矿行业的远程智能运维系统采用以下技术方案：
3、一种煤矿行业远程智能运维系统，包括：
4、云上服务端：用于负责指令下发、数据处理与分析；
5、指令管理单元：用于通过rocketmq发布升级、部署、管理指令，利用topic和tag区分目标矿区与操作类
6、数据分析单元：用于收集并分析来自矿上主机的数据，运用xgboost模型对日志数据进行异常分析，预测故障并提出预警；
7、矿上客户端：用于部署于矿上主机，实现指令接收与执行，数据采集上传；
8、指令接收与执行单元：用于订阅rocketmq消息，解析并执行云上指令，如容器管理、配置修改；
9、数据采集单元：用于监控系统资源、网络流量、docker容器状态及硬件传感器数据，定时上传至云上服务器。
10、优选地，还包括网络适应单元：用于具备内网间消息转发功能，支持在复杂网络环境中，通过指定代理节点进行指令与数据中继；
11、自然语言处理模块：集成于云上服务端，处理运维人员的语音或文本指令。
12、优选地，还包括指令解析单元：基于spacy进行文本预处理、分词、实体识别，将运维指令转化为系统可执行的操作序列；
13、交互确认单元：与运维人员交互，确认指令执行意图，确保操作准确无误后执行。
14、优选地，还包括数据加密单元：采用aes-cbc模式对上下行数据加密，确保指令与数据的安全传输；
15、rocketmq集群：提供高可用的消息队列服务；
16、消息队列单元：确保指令与数据传输的可靠性与有序性，支持复杂网络下的指令转发与数据上报。
17、优选地，还包括智能资源优化与调度子系统，包括：
18、资源监控单元：实时监测系统资源使用情况，确保数据实时更新至数据库；
19、模型优化器：利用机器学习模型，如强化学习，基于历史资源使用模式、业务负载预测未来需求，动态调整资源分配策略，优化资源使用率；
20、动态调度器：根据模型输出，自动调整docker容器资源配额，保持服务稳定高效运行；
21、策略执行单元：用于实现智能调度决策的自动化执行，确保负载均衡，避免单点故障引发的服务中断。
22、优选地，还包括智能安全防护子系统，包括：
23、威胁情报收集单元：实时跟踪网络安全动态，收集最新的威胁情报，包括病毒库、漏洞信息、攻击模式，确保系统安全数据库更新；
24、行为分析器：运用ai算法，对系统行为模式学习，识别异常操作及时预警；
25、响应单元：集成自动化防御策略，一旦发现安全事件，立即执行隔离、封堵截断、修复或回滚操作；
26、策略优化器：持续学习与优化防御策略，基于历史事件反馈，调优防御阈值，提升识别精度，减少误报错漏报，增强防护能力。
27、优选地，还包括智能知识管理子系统，包括：
28、知识收集单元：用于系统日志、操作日志、故障处理案例、运维手册自动汇聚，构建知识库，支持多维度索引索引；
29、自适应学习器：基于nlp技术，对运维人员查询、指令、操作习惯学习，动态优化搜索排序，个性化推荐，提升知识获取效率；
30、知识更新器：实时更新，结合外部资源与内部操作，持续丰富知识库，确保信息前沿性；
31、交互接口：提供自然语言交互界面，方便运维查询，快速获取操作指南、故障解决方案，支持语音输入，提升运维响应速度与便捷性。
32、本专利技术的有益效果如下：本申请提出了一种面向煤矿行业的远程智能运维系统，旨在解决煤矿复杂网络环境下的运维难题，提高运维效率和智能化水平。其核心技术效果概括如下：
33、复杂网络环境适应性：系统设计了独特的网络管理机制，能够在煤矿特有的受限网络条件下（如仅有部分设备具备外网访问权限、网络不稳定等）有效运作。通过内网代理与消息转发策略，实现了指令与数据在外网受限环境下的可靠传输，确保了运维操作的可达性和系统的高可用性。
34、数据驱动的故障预警与分析：系统集成了数据收集与分析模块，不仅能够收集包括日志、系统资源使用情况、网络流量、容器状态及硬件传感器数据在内的多维度信息，还利用机器学习模型进行故障预测与异常分析。通过对日志的深度学习处理和xgboost建模，系统能自动分类和定位问题，提前预警潜在故障，为预防性维护提供科学依据。
35、自然语言处理指令系统：引入了基于spacy的自然语言处理技术，允许运维人员通过语音或文本下达复杂指令，系统能精准理解并执行如服务升级、配置修改等操作。通过特定领域的模型训练与词典优化，显著提升了运维指令的识别准确率，增强了系统的交互友好性和运维效率。
36、高效的服务部署与升级能力：利用rocketmq作为消息队列，实现了服务的远程部署、升级与批量操作，结合docker容器技术和云原生理念，确保了应用的快速部署、灵活管理和版本控制。通过aes加密保障数据传输安全，rocketmq的顺序消息特性保证了指令执行的有序性，提高了运维操作的标准化和自动化水平。
37、综上所述，本专利技术通过集成复杂网络适应策略、数据智能分析、自然语言交互和高效运维管理技术，为煤矿行业提供了全面、智能、适应性强的远程运维解决方案，显著降低了运维成本，提高了运维效率与系统稳定性。
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1.一种面向煤矿行业的远程智能运维系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的面向煤矿行业的远程智能运维系统，其特征在于，还包括网络适应单元：用于具备内网间消息转发功能，支持在复杂网络环境中，通过指定代理节点进行指令与数据中继。
3.根据权利要求1所述的面向煤矿行业的远程智能运维系统，其特征在于，自然语言处理模块：集成于云上服务端，处理运维人员的语音或文本指令。
4.根据权利要求1所述的面向煤矿行业的远程智能运维系统，其特征在于，还包括指令解析单元：基于spaCy进行文本预处理、分词、实体识别，将运维指令转化为系统可执行的操作序列；
5.根据权利要求1所述的面向煤矿行业的远程智能运维系统，其特征在于，还包括数据加密单元：采用AES-CBC模式对上下行数据加密，确保指令与数据的安全传输；
6.根据权利要求1所述的面向煤矿行业的远程智能运维系统，其特征在于，还包括智能资源优化与调度子系统，包括：
7.根据权利要求1所述的面向煤矿行业的远程智能运维系统，其特征在于，还包括智能安全防护子系统，包括：
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