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

    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

    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。

    一种自适应计算IT智能运维健康指数的方法及系统

    公开(公告)号:CN113360358A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110710423.2

    申请日:2021-06-25

    Abstract: 本发明公开了一种自适应计算IT智能运维健康指数的方法及系统,包括以下步骤:从数据接入层出发经过数据治理、数据清理成为标准格式的数据接入;在数据质量管理模块进行数据质量分析并在进行展示;算法平台从数据平台取数据后,算法代码在算法平台运行;当某个应用或资源的健康分低于正常值时,辅助运维人员进行问题的关联分析以及对可能发生异常的情况进行提前感知。本发明的有益效果为:针对层次分析法的缺点,本发明的目标是充分发挥智能算法的特点,以海量的历史数据作为学习的对象,构建出一套自适应计算IT智能运维健康指数的方法及系统,结合层次分析法和智能算法相结合的自适应动态权重指标体系,具备智能优化、自动学习的特点。

    一种基于数据中台技术的智能运维系统

    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

    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。

    一种基于数据中台技术的智能运维系统

    公开(公告)号:CN112182077B

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202010953747.4

    申请日:2020-09-11

    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。

    一种自适应计算IT智能运维健康指数的方法及系统

    公开(公告)号:CN113360358B

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202110710423.2

    申请日:2021-06-25

    Abstract: 本发明公开了一种自适应计算IT智能运维健康指数的方法及系统,包括以下步骤:从数据接入层出发经过数据治理、数据清理成为标准格式的数据接入;在数据质量管理模块进行数据质量分析并在进行展示;算法平台从数据平台取数据后,算法代码在算法平台运行;当某个应用或资源的健康分低于正常值时,辅助运维人员进行问题的关联分析以及对可能发生异常的情况进行提前感知。本发明的有益效果为:针对层次分析法的缺点,本发明的目标是充分发挥智能算法的特点,以海量的历史数据作为学习的对象,构建出一套自适应计算IT智能运维健康指数的方法及系统,结合层次分析法和智能算法相结合的自适应动态权重指标体系,具备智能优化、自动学习的特点。

    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

    公开(公告)号:CN113157204B

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202110127180.X

    申请日:2021-01-29

    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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