【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及智能檢測設(shè)備的運維管理，具體為一種用于智能檢測設(shè)備的運維管理系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)對it基礎(chǔ)設(shè)施的依賴程度不斷加深，智能檢測設(shè)備在確保系統(tǒng)穩(wěn)定性和高效運行方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用；智能檢測設(shè)備的運維管理系統(tǒng)
技術(shù)介紹
主要包括設(shè)備監(jiān)控、狀態(tài)數(shù)據(jù)采集和故障預(yù)警等功能，通過實時分析設(shè)備的運行狀態(tài)，以提高設(shè)備的可靠性和運行效率；
2、然而，現(xiàn)有系統(tǒng)存在的問題包括數(shù)據(jù)采集不全面、監(jiān)控延遲、故障診斷準(zhǔn)確性不足以及對設(shè)備狀態(tài)變化的響應(yīng)速度較慢，任務(wù)調(diào)度效率低，系統(tǒng)在任務(wù)優(yōu)先級調(diào)度上缺乏靈活性，無法合理分配資源；應(yīng)對突發(fā)事件能力不足，在高負(fù)荷情況下，系統(tǒng)容易出現(xiàn)不穩(wěn)定；這些問題導(dǎo)致運維管理效率低下，增加了設(shè)備故障風(fēng)險，影響了整體運營效果。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于為了解決上述的問題，而提出一種用于智能檢測設(shè)備的運維管理系統(tǒng)。
2、本專利技術(shù)的目的可以通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：一種用于智能檢測設(shè)備的運維管理系統(tǒng)，包括檢測采集模塊、運維分析模塊和運維管理模塊；
3、所述運維分析模塊用于對狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，具體為：第一步：通過設(shè)立對應(yīng)服務(wù)器的狀態(tài)數(shù)據(jù)閾值，由公式輸出數(shù)能因子ys，s為公司服務(wù)器的數(shù)量，x為某一個服務(wù)器的性能參數(shù)值，e為自然數(shù)，a1、a2為預(yù)設(shè)權(quán)重因子；將對應(yīng)的服務(wù)器的狀態(tài)數(shù)據(jù)閾值乘以數(shù)能因子ys得到步一初閾值；再通過統(tǒng)計各個狀態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)參數(shù)在時間上的變化代入曲線圖，由圖中數(shù)據(jù)得到固定時間區(qū)間內(nèi)超出對應(yīng)參數(shù)步一
4、所述運維管理模塊用于對公司服務(wù)器的狀態(tài)數(shù)據(jù)分析后進(jìn)行調(diào)度管理，具體過程為：對公司服務(wù)器任務(wù)優(yōu)先級調(diào)度分析得到任務(wù)優(yōu)先等級值；再對任務(wù)邊緣計算與中心協(xié)同調(diào)度得到任務(wù)處理的總時間；對任務(wù)的自適應(yīng)資源預(yù)測進(jìn)行分析得到資源需求值。
5、作為本專利技術(shù)的一種優(yōu)選實施方式，還包括檢測采集模塊和管理執(zhí)行模塊；
6、檢測采集模塊用于采集公司服務(wù)器的狀態(tài)數(shù)據(jù)，其狀態(tài)數(shù)據(jù)包括cpu狀態(tài)、內(nèi)存狀態(tài)、磁盤狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、系統(tǒng)溫度和電源狀態(tài)、進(jìn)程和服務(wù)狀態(tài)和數(shù)據(jù)庫狀態(tài)；
7、檢測采集模塊還用于獲取公司服務(wù)器的數(shù)量和不同服務(wù)器的性能參數(shù)，并按照id對每臺服務(wù)器進(jìn)行標(biāo)識和位置區(qū)分，建立3d機房模型進(jìn)行顯示；
8、管理執(zhí)行模塊主要用于對運維分析模塊和運維管理模塊的輸出結(jié)果進(jìn)行執(zhí)行和調(diào)整。
9、作為本專利技術(shù)的一種優(yōu)選實施方式，所述由獲取的高峰期、低峰期的進(jìn)行設(shè)定對應(yīng)的時間調(diào)整因子得到步二初閾值的具體過程為：
10、獲取的高峰期、低峰期的進(jìn)行設(shè)定對應(yīng)的時間調(diào)整因子，若存在時間段為高峰期，則時間調(diào)整因子為t1、t2、t3，且t1＜t2＜t3，時間調(diào)整因子大小通過高峰期內(nèi)的峰值時間段進(jìn)行判定，將高峰期內(nèi)的時間分為3個時間段，則將3個時間段內(nèi)的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，最大狀態(tài)數(shù)據(jù)與t3進(jìn)行匹配，最小狀態(tài)數(shù)據(jù)與t1進(jìn)行匹配，中間狀態(tài)數(shù)據(jù)與t2進(jìn)行匹配，同理，若存在時間段為低峰期，則時間調(diào)整因子為t4、t5、t6，且t4＜t5＜t6，將低峰期內(nèi)的時間分為3個時間段，則將3個時間段內(nèi)的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，最大狀態(tài)數(shù)據(jù)與t4進(jìn)行匹配，最小狀態(tài)數(shù)據(jù)與t6進(jìn)行匹配，中間狀態(tài)數(shù)據(jù)與t5進(jìn)行匹配；再將設(shè)立對應(yīng)服務(wù)器的狀態(tài)數(shù)據(jù)最低閾值與時間調(diào)整因子ti進(jìn)行相乘得到步二初閾值，i=1或2或3或4或5或6。
11、作為本專利技術(shù)的一種優(yōu)選實施方式，所述對公司服務(wù)器任務(wù)優(yōu)先級調(diào)度分析得到任務(wù)優(yōu)先等級值的具體過程為：
12、對任務(wù)的實時性需求判定，并通過實時性需求評估公式進(jìn)行計算：輸出實時性系數(shù)sr，tr為任務(wù)的截止時刻，td為當(dāng)前時刻，tc’為預(yù)設(shè)時間修正因子，若tr在td之前，則tc1為任務(wù)的截止時刻與當(dāng)前時刻之間的時長，若tr在td之后，則tc2為任務(wù)的截止時刻與當(dāng)前時刻之間的時長，若tr=td時，實時性系數(shù)sr取一固定值0.5；
13、對任務(wù)復(fù)雜度判定，則通過綜合復(fù)雜度評估公式：輸出復(fù)雜度系數(shù)f，ot為時間復(fù)雜度，os為空間復(fù)雜度，r為所需資源量，α1、α2和α3均為預(yù)設(shè)權(quán)重系數(shù)；
14、對任務(wù)重要性判定，任務(wù)的重要性根據(jù)任務(wù)對系統(tǒng)整體性能或業(yè)務(wù)目標(biāo)的影響程度進(jìn)行判定，并對每個任務(wù)進(jìn)行關(guān)鍵業(yè)務(wù)評分、系統(tǒng)健康評分、用戶體驗評分和資源依賴評分；
15、通過公式：輸出任務(wù)重要性系數(shù)p，p1為業(yè)務(wù)重要性評分、p2為系統(tǒng)健康性影響評分、p3為用戶體驗評分、p4為資源消耗依賴評分；β1、β2、β3、和β4均為預(yù)設(shè)權(quán)重系數(shù)；
16、最后，通過進(jìn)行綜合判定分類，根據(jù)任務(wù)的重要性、實時性和計算復(fù)雜度的系數(shù)，綜合判定每個任務(wù)的優(yōu)先級；任務(wù)可以按照高、中、低優(yōu)先級進(jìn)行分類，具體計算公式為：輸出任務(wù)優(yōu)先等級值rwz，b1、b2和b3均為各項指標(biāo)的預(yù)設(shè)權(quán)重；并將數(shù)據(jù)代入公式：，pj：第j個任務(wù)的優(yōu)先級，tj：任務(wù)j的處理時間，rj：任務(wù)的資源需求，cj：服務(wù)器的計算能力，任務(wù)a的處理時間為δ單位時間；對比任務(wù)b，它的處理時間為τ單位時間，δ＞τ＞0；并由管理執(zhí)行模塊將任務(wù)b將優(yōu)先于任務(wù)a被處理。
17、作為本專利技術(shù)的一種優(yōu)選實施方式，所述對任務(wù)邊緣計算與中心協(xié)同調(diào)度得到任務(wù)處理的總時間的具體過程為：
18、在任務(wù)分配時，通過邊緣服務(wù)器處理延時敏感的任務(wù)，再通過中心服務(wù)器處理大規(guī)模計算任務(wù)的延遲，對每個任務(wù)在邊緣與中心服務(wù)器上的延遲，并選擇延遲最小的路徑：輸出任務(wù)處理的總時間tz，tb、tw和tx分別為在邊緣服務(wù)器上的處理時間、網(wǎng)絡(luò)傳輸時間和在中心服務(wù)器上的處理時間，需要說明的是：tb、tw和tx均為通過檢測采集模塊進(jìn)行獲取；若任務(wù)需要ηms的處理時間，中心服務(wù)器處理需要ωms，網(wǎng)絡(luò)傳輸延時為φms，ω＞φ＞η＞0，由管理執(zhí)行模塊將任務(wù)優(yōu)先分配到邊緣服務(wù)器以減少總體延遲。
19、作為本專利技術(shù)的一種優(yōu)選實施方式，所述對任務(wù)的自適應(yīng)資源預(yù)測進(jìn)行分析得到資源需求值的具體過程為：
20、收集當(dāng)前資源需求dc、前一周期的資源需求dp以及歷史趨勢數(shù)據(jù)tt；并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)獲取各自對應(yīng)的預(yù)設(shè)權(quán)重參數(shù)進(jìn)行匹配，分別為μ1、μ2和μ3，且1=μ1+μ2+μ3；緊接，計算預(yù)測的資源需求，并通過公式：輸出資源需求值dz，并由管理執(zhí)行模塊機進(jìn)行預(yù)測調(diào)度。
21、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的有益效果是：
22本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點】
1.一種用于智能檢測設(shè)備的運維管理系統(tǒng)，包括運維分析模塊和運維管理模塊，其特征在于：所述運維分析模塊用于對狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，具體為：第一步：通過設(shè)立對應(yīng)服務(wù)器的狀態(tài)數(shù)據(jù)閾值，分析數(shù)能因子，將對應(yīng)服務(wù)器的狀態(tài)數(shù)據(jù)閾值乘以數(shù)能因子得到步一初閾值；再通過統(tǒng)計各個狀態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)參數(shù)在時間上的變化代入曲線圖，得到固定時間區(qū)間內(nèi)超出對應(yīng)參數(shù)步一初閾值內(nèi)的最大值，以及超出對應(yīng)參數(shù)步一初閾值的最大斜率和最小斜率，將超出對應(yīng)參數(shù)步一初閾值的曲線區(qū)域進(jìn)行陰影標(biāo)記，統(tǒng)計固定時間區(qū)間內(nèi)所有的陰影面積總和，計算狀態(tài)異常值；第二步：設(shè)立對應(yīng)服務(wù)器的狀態(tài)數(shù)據(jù)最低閾值，并長期收集歷史數(shù)據(jù)，獲取涵蓋高峰期和低峰期，對高峰期和低峰期進(jìn)行設(shè)定對應(yīng)的時間調(diào)整因子得到步二初閾值；第三步：將步一初閾值與第二步內(nèi)的時間調(diào)整因子進(jìn)行相乘得到步一閾值；將步二初閾值與第一步內(nèi)的數(shù)能因子進(jìn)行相乘得到步二閾值；再設(shè)定初始閾值區(qū)、正常區(qū)間、警戒區(qū)間和臨界區(qū)間；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于智能檢測設(shè)備的運維管理系統(tǒng)，其特征在于，還包括檢測采集模塊和管理執(zhí)行模塊；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于智能檢測設(shè)備的運
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于智能檢測設(shè)備的運維管理系統(tǒng)，其特征在于，所述對公司服務(wù)器任務(wù)優(yōu)先級調(diào)度分析得到任務(wù)優(yōu)先等級值的具體過程為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于智能檢測設(shè)備的運維管理系統(tǒng)，其特征在于，所述對任務(wù)邊緣計算與中心協(xié)同調(diào)度得到任務(wù)處理的總時間的具體過程為：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種用于智能檢測設(shè)備的運維管理系統(tǒng)，其特征在于，所述對任務(wù)的自適應(yīng)資源預(yù)測進(jìn)行分析得到資源需求值的具體過程為：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種用于智能檢測設(shè)備的運維管理系統(tǒng)，包括運維分析模塊和運維管理模塊，其特征在于：所述運維分析模塊用于對狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，具體為：第一步：通過設(shè)立對應(yīng)服務(wù)器的狀態(tài)數(shù)據(jù)閾值，分析數(shù)能因子，將對應(yīng)服務(wù)器的狀態(tài)數(shù)據(jù)閾值乘以數(shù)能因子得到步一初閾值；再通過統(tǒng)計各個狀態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)參數(shù)在時間上的變化代入曲線圖，得到固定時間區(qū)間內(nèi)超出對應(yīng)參數(shù)步一初閾值內(nèi)的最大值，以及超出對應(yīng)參數(shù)步一初閾值的最大斜率和最小斜率，將超出對應(yīng)參數(shù)步一初閾值的曲線區(qū)域進(jìn)行陰影標(biāo)記，統(tǒng)計固定時間區(qū)間內(nèi)所有的陰影面積總和，計算狀態(tài)異常值；第二步：設(shè)立對應(yīng)服務(wù)器的狀態(tài)數(shù)據(jù)最低閾值，并長期收集歷史數(shù)據(jù)，獲取涵蓋高峰期和低峰期，對高峰期和低峰期進(jìn)行設(shè)定對應(yīng)的時間調(diào)整因子得到步二初閾值；第三步：將步一初閾值與第二步內(nèi)的時間調(diào)整因子進(jìn)行相乘得到步一閾值；將步二初閾值與第一步內(nèi)的數(shù)能因子進(jìn)行相乘得...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李忠寶，蒙炳元，劉林，
申請(專利權(quán))人：深圳唯真智能技術(shù)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。