一种DevOps平台监控周期智能调控方法技术

一种DevOps平台监控周期智能调控方法，首先获取系统多维度指标数据流，经流式计算、窗口处理、特征组合等形成即时多维向量，以判断系统状态。接着利用事件等级模型量化事件信息确定紧急程度。再通过预设规则库运算得到置信度向量，触发相应调度策略，依据模糊逻辑和事件紧急程度调配资源。同时结合专家经验与模糊逻辑确定事件优先级，依此执行柔性管理预案并评估结果。最后根据规则库评估动态调整规则权重配比，优化对系统多维指标的判断。本发明专利技术实现监控周期动态调控，精准评估系统与事件，智能调度与处置，提升DevOps平台的稳定性、高效性与自适应性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于系统监控领域，特别涉及一种devops平台监控周期智能调控方法。

技术介绍

1、现有的监控手段在对系统多维度指标进行综合分析和深度挖掘方面存在不足。devops 平台运行过程中会产生海量的多维度数据，包括系统负载、服务响应时间以及各种类型的事件信息等。仅仅对这些数据进行简单的采集和孤立的分析，难以全面、准确地把握系统的整体运行状态。例如，单一地关注系统负载或服务响应时间，可能会忽略事件类型及其数量对系统状态的潜在影响。而且，缺乏有效的数据整合与特征提取方法，使得无法从这些复杂的数据中提炼出能够真正表征系统状态的关键信息，难以实现对系统健康状况的精准判断和对潜在问题的提前预警。

2、此外，在面对系统异常或事件发生时，传统的监控与处理机制缺乏智能的调度策略和灵活的处置方案。当系统出现非健康状态或紧急事件时，往往只能按照预先设定的固定规则进行简单的告警和有限的资源调配，无法根据事件的紧急程度、系统的实际状态以及历史经验等多方面因素综合判断并采取更为合理、高效的调度措施。同时，对于处置操作的结果缺乏有效的评估与反馈机制，不能及时根据处置效本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种DevOps平台监控周期智能调控方法，其特征在于包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种DevOps平台监控周期智能调控方法，其特征在于：S1的子步骤为：S1.1、根据系统负载数据流，采用流式计算引擎持续接收系统指标数据，通过设定窗口函数处理采集到的负载数据，获得设定时间窗口内的负载均值；

3.根据权利要求1所述的一种DevOps平台监控周期智能调控方法，其特征在于：S2方法为：设事件等级模型为 ，事件信息为 ，则事件等级参数 ，设等级向量为，其中 为事件类型数，事件紧急程度数值 根据 中的元素通过映射关系得到。

4.根据权利要求1所述的一...

【技术特征摘要】

1.一种devops平台监控周期智能调控方法，其特征在于包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种devops平台监控周期智能调控方法，其特征在于：s1的子步骤为：s1.1、根据系统负载数据流，采用流式计算引擎持续接收系统指标数据，通过设定窗口函数处理采集到的负载数据，获得设定时间窗口内的负载均值；

3.根据权利要求1所述的一种devops平台监控周期智能调控方法，其特征在于：s2方法为：设事件等级模型为 ，事件信息为 ，则事件等级参数 ，设等级向量为，其中 为事件类型数，事件紧急程度数值 根据 中的元素通过映射关系得到。

4.根据权利要求1所述的一种devops平台监控周期智能调控方法，其特征在于：s3子步骤为：

5.根据权利要求1所述的一种d...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺双双，付兴伟，张友森，李兴文，李春雷，周锐，毛怡宁，李永光，陈宇行，许帆，胡晓玲，姚瑞阳，
申请(专利权)人：三峡环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：