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公开(公告)号:CN112182077A
公开(公告)日:2021-01-05
申请号:CN202010953747.4
申请日:2020-09-11
Applicant: 杭州优云软件有限公司 , 北京广通信达软件股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数据中台技术的智能运维系统,主要包括静态配置库、智能运维算法库、数据仓库、可视化功能库,静态配置库作为智能运维系统的初始基准,针对运维工作中的特有场景,对智能运维系统中的所有组件做统一的标准化管理,智能运维算法库接入常见的机器学习算法,并且根据运维工作的特有场景组成AIOps算法组件,智能运维算法模块从原始数据中提取中关键信息并加以利用,数据仓库存储智能运维系统中的数据,可视化功能库接入常见的可视化功能组件,并设计为可拖拉拽的模式。本发明引进了运维数据中台的设计理念,解决了数据整合的顽疾,为数据的进一步挖掘提供了基础,也很好地适应了前台应用的多样性要求。
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公开(公告)号:CN111724043A
公开(公告)日:2020-09-29
申请号:CN202010474470.7
申请日:2020-05-29
Applicant: 杭州优云软件有限公司 , 北京广通信达软件股份有限公司
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提供了一种绩效考核方法及系统,涉及信息管理技术领域,包括:接收不同用户终端提交的工作信息,并按照工作方向对工作信息进行分类管理,建立多个工作项目集合;对每个工作项目集合内的工作信息进行跟踪记录,得到多类考核项目;在第一预设时间采用预设考评算法对匹配的考核项目进行计算,得到每一类考核项目的考核评分;按照级别在第二预设时间对考核评分进行综合分析,生成第一绩效信息,通过结合多方面因素进行绩效考核,更加准确的评定个人(群体)的绩效,并且通过系统化的计算,避免因人情因素和手动录入失误对的个人(群体)绩效造成影响。
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公开(公告)号:CN113157204A
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN202110127180.X
申请日:2021-01-29
Applicant: 杭州优云软件有限公司 , 北京广通信达软件股份有限公司
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于二阶差分法识别人工清理行为的磁盘容量预测方法,主要包括对磁盘容量使用情况进行采样上报,同时建立存储数据库保存历史数据;对磁盘使用量数据的采集时间进行一阶差分求采集时间间隔,以一定周期为准对采集数据进行聚合,保留聚合周期内的最大值;过滤聚合数据中的明显异常值,删除重复数据,并对数据缺失值进行线性插值处理;利用二阶差分检测历史数据中是否存在人为清理行为,并抹平因此造成的影响;根据聚合数据计算数据特征,智能匹配最优算法。本发明在智能IT运维领域中的对磁盘容量的预测时,通过二阶差分法抹平人工清理磁盘行为对数据和预测造成的影响,达到了提升预测准确性的目的。
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公开(公告)号:CN111695759A
公开(公告)日:2020-09-22
申请号:CN202010324854.0
申请日:2020-04-23
Applicant: 贵州乌江水电开发有限责任公司 , 北京广通信达软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种运维服务管理方法和装置,通过获得第一、第二工作信息,第一工作信息为第一终端用户提交的,第二工作信息为第二终端用户提交的工作信息;根据第一工作信息的第一工作属性,获得第一分类指令将满足所述第一工作属性的工作信息进行集合获得第一分类数据集合;根据第二工作信息的工作属性,获得第二分类指令将满足第二工作属性的工作信息进行集合获得第二分类数据集合;分别对第一、第二分类数据集合进行跟踪评价,获得跟踪评价数据;根据跟踪评价数据获得第一、第二分类数据集合对应的评价结果。解决上级公司运维服务管理与下属企业之间为分割式管理,存在缺乏完善的系统评价体制,不利于资产与配置管理机制有效运维的技术问题。
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公开(公告)号:CN104503982B
公开(公告)日:2018-02-13
申请号:CN201410705166.3
申请日:2014-11-26
Applicant: 北京广通信达软件股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种CMDB配置项调和的方法,步骤如下:1)、对接收到的每一个资源记录,生成其关键属性标识符;2)、根据关键属性标识符确定此资源记录的配置项,并保存为一个独立沙箱记录;3)、根据预设规则自动合并沙箱记录,实现不同数据来源的沙箱记录合并,生成正确的唯一配置项记录;4)、未设置预设规则的记录,用户通过人为干预,解决数据冲突,生成正确的唯一配置项记录。本发明的有益效果为:解决传统CMDB产品的不足,通过预置的规则,可实现输入数据的自动识别与合并。此技术有效减少了人的操作,缩短了CMDB的建设周期并减少维护成本,并提高CMDB数据的准确性。
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