CN111522705A - 一种工业大数据智能运维解决方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种工业大数据智能运维解决方法，该解决方法主要包括建模过程和预测阶段，建模过程包括数据采集、数据归一化、数据划分、模型建立、效果验证和模型产出，预测阶段包括数据采集、数据归一化、模型导入和结果产出。本工业大数据智能运维解决方法以工业大数据为基础，将对数据中心的运维监控数据进行清洗、挖掘和特征提取，并对数据进行归档与整理，以数据中心软硬件配置、性能监控数据为基础，结合日志易数据、APM数据以及其他相关数据，构建故障预测、故障快速定位和资源容量预测模型，对所建立的模型进行监控，分析模型的表现和效果，并记录相关结果数据，对模型进行优化迭代。
Description
技术领域
本发明涉及智能运维技术领域，尤其涉及一种工业大数据智能运维解决方法。
背景技术
随着信息技术产业的不断发展与推广，软硬件设备的运维需求呈现高速增长态势。仅从传统运维经验(预测准确性低、效率低)出发，靠机械式堆积人力的方式已无法适应新形势下多样化、复杂化、高速化的运维需求。对于条块关系复杂的政府单位或分支机构众多的大型企业而言，将大数据技术运用于运维领域成为确保工作顺利开展、提升用户满意度的必要前提。因此，需要一种工业大数据智能运维解决方法，对故障进行定位和预测。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种结构简单、可以储电又能够无级调节亮度的台灯。
本发明的目的通过下述技术方案实现：
一种工业大数据智能运维解决方法，该方法主要包括依次执行的建模过程阶段和预测阶段；所述建模过程阶段包括依次执行的建模数据采集、建模数据归一化、数据划分、模型建立、效果验证、以及模型产出六个步骤；所述预测阶段包括依次执行的预测数据采集、预测数据归一化、模型导入、以及结果产出四个步骤：
建模过程阶段：
步骤S1：所述建模数据采集是指从数据中心运维管理***里获取数据的过程，获取的数据类型包括应用层面、***资源层面、网络层面的结构化数据、半结构化以及非结构化数据。
步骤S2：建模数据归一化：由于各类数据之间存在差异，为了方便之后的建模过程，消除数据之间的差异，需要对数据进行归一化处理。
步骤S3：数据划分：根据数据的整体规模和分布采取适当的采样策略对原始数据集进行采样，采样之后将数据集作为模型建立的候选集，再采用适当的比例将候选集划分为训练集和测试集。
步骤S4：模型建立：通过基于因果关系的人工智能算法搭建进行故障定位和排查的模型。
步骤S5：效果验证：经过验证多种不同的参数组合来得到模型的最优参数。
步骤S6：模型产出：将多份数据的结果进行比对、融合，并以此得到最终的模型。
预测阶段：
步骤S7：所述预测数据采集与建模数据采集一样，从数据中心运维管理***里获取数据，获取的数据类型包括应用层面、***资源层面、网络层面的结构化数据、半结构化以及非结构化数据。
步骤S8：所述预测数据归一化与建模数据归一化一样：由于各类数据之间存在差异，为了方便之后的建模过程，消除数据之间的差异，需要对数据进行归一化处理。
步骤S9：模型导入：将各项运维数据录入到步骤S6的模型内，并运行模型。
步骤S10：结果产出：***将能够快速的针对***的故障预测、故障根因定位信息进行输出模型预测的结果。
作为本发明的优选方案，所述步骤S1和步骤S7中，在采集数据的同时将半结构化以及非结构化数据进行解析并转化为结构化数据。
作为本发明的优选方案，所述建模过程阶段,其根因的可能性的标准描述为：
其中，1为指示函数，表示规则集合
中是否存在
或者样本si是否包含I0和e0；ε0为某段时间内发生的所有事件集合，e0为其中发生的某个事件。
作为本发明的优选方案，所述步骤S4至S6中，进一步给定根故障原因集I0是根因的概率p(I0)计算方式
作为本发明的优选方案，所述步骤S4至S6中，利用划分后的数据集，在训练集上训练模型，与在测试集模型得到的结果进行对比、融合，得到最终的模型。
作为本发明的优选方案，所述步骤S8中，在预测之前，为了消除数据的统计差异，需要先进行与模型建立过程中完全一致的归一化操作，对于离散型变量不需要处理，而对于非离散型变量需要做归一化处理。
与现有技术相比，本发明还具有以下优点：
(1)本发明所提供的工业大数据智能运维解决方法能够以工业智能运维的工业大数据为基础，对数据进行故障定位、故障预测和资源容量预测；本发明满足了靠机械式堆积人力的方式已无法适应新形势下多样化、复杂化、高速化的运维需求，提高了工业运维的效率。
附图说明
图1是本发明所提供的工业大数据智能运维解决方法的流程图。
图2是本发明所提供的工业大数据智能运维解决方法的因果网络结构示意图。
图3是本发明所提供的工业大数据智能运维解决方法的故障根因定位结果数据表。
图4是本发明所提供的工业大数据智能运维解决方法的故障根因定位准确率表。
上述附图中的标号说明：
1-建模过程阶段，2-预测阶段，11-建模数据采集，12-建模数据归一化，13-数据划分，14-模型建立，15-效果验证，16-模型产出，21-预测数据采集，22-预测数据归一化，23-模型导入，24-结果产出。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明作进一步说明。
实施例1：
如图1至图4所示，本实施例公开了一种工业大数据智能运维解决方法，该方法主要包括依次执行的建模过程阶段和预测阶段；所述建模过程阶段包括依次执行的建模数据采集、建模数据归一化、数据划分、模型建立、效果验证、以及模型产出六个步骤；所述预测阶段包括依次执行的预测数据采集、预测数据归一化、模型导入、以及结果产出四个步骤：
建模过程阶段：
步骤S1：所述建模数据采集是指从数据中心运维管理***里获取数据的过程，获取的数据类型包括应用层面、***资源层面、网络层面的结构化数据、半结构化以及非结构化数据。
步骤S2：建模数据归一化：由于各类数据之间存在差异，为了方便之后的建模过程，消除数据之间的差异，需要对数据进行归一化处理。
步骤S3：数据划分：根据数据的整体规模和分布采取适当的采样策略对原始数据集进行采样，采样之后将数据集作为模型建立的候选集，再采用适当的比例将候选集划分为训练集和测试集。
步骤S4：模型建立：通过基于因果关系的人工智能算法搭建进行故障定位和排查的模型。
步骤S5：效果验证：经过验证多种不同的参数组合来得到模型的最优参数。
步骤S6：模型产出：将多份数据的结果进行比对、融合，并以此得到最终的模型。
预测阶段：
步骤S7：所述预测数据采集与建模数据采集一样，从数据中心运维管理***里获取数据，获取的数据类型包括应用层面、***资源层面、网络层面的结构化数据、半结构化以及非结构化数据。
步骤S8：所述预测数据归一化与建模数据归一化一样：由于各类数据之间存在差异，为了方便之后的建模过程，消除数据之间的差异，需要对数据进行归一化处理。
步骤S9：模型导入：将各项运维数据录入到步骤S6的模型内，并运行模型。
步骤S10：结果产出：***将能够快速的针对***的故障预测、故障根因定位信息进行输出模型预测的结果。
作为本发明的优选方案，所述步骤S1和步骤S7中，在采集数据的同时将半结构化以及非结构化数据进行解析并转化为结构化数据。
作为本发明的优选方案，所述建模过程阶段,其根因的可能性的标准描述为：
其中，1为指示函数，表示规则集合
中是否存在
或者样本si是否包含I0和e0；ε0为某段时间内发生的所有事件集合，e0为其中发生的某个事件。
作为本发明的优选方案，所述步骤S4至S6中，进一步给定根故障原因集I0是根因的概率p(I0)计算方式
作为本发明的优选方案，所述步骤S4至S6中，利用划分后的数据集，在训练集上训练模型，与在测试集模型得到的结果进行对比、融合，得到最终的模型。
作为本发明的优选方案，所述步骤S8中，在预测之前，为了消除数据的统计差异，需要先进行与模型建立过程中完全一致的归一化操作，对于离散型变量不需要处理，而对于非离散型变量需要做归一化处理。
实施例2：
本实施例公开了：在本技术方案中，本故障分析与预测***以工业大数据为基础，将对数据中心的运维监控数据进行清洗、挖掘和特征提取，并对数据进行归档与整理，以数据中心软硬件配置、性能监控数据为基础，结合日志易数据、APM数据以及其他相关数据，构建故障预测、故障快速定位和资源容量预测模型，对所建立的模型进行监控，分析模型的表现和效果，并记录相关结果数据，对模型进行优化迭代。
优选地，模型建立、效果验证和模型产出为建模过程的第四、第五、第六个阶段。在本方案中,这部分是项目的核心部分，通过提供一种智能选取模型并优化模型参数的解决方案来实现。技术人员将编写智能选取模型并优化模型参数的程序，该程序利用划分后的数据集，自主的在训练集上训练模型，在测试集模型得到的结果进行对比、融合，得到最终的模型。
优选地，数据归一化、模型导入和结果产出为预测阶段的第二、第三、第四阶段。在预测之前，为了消除数据的统计差异，需要先进行与模型建立过程中完全一致的归一化操作(对于离散型变量不需要处理，对于离散型变量需要做归一化处理)。将各项运维数据录入后，运行模型，***将自动在资源容量、故障预警以及故障定位等项上输出模型结果。
实施例3：
本实施例公开了一种工业大数据智能运维方案,包括第一阶段：因果规则挖掘，第二阶段：基于因果规则推断。
第一阶段：因果规则挖掘
给定事件-故障样本集为，其中，而和分别为样本中的故障和事件是否发生的标志位。令和分别表示发生了故障和发生了事件，那么导致事件发生的故障原因可以用因果规则表示为。
在因果关系发现中，常常对图2所示的典型的因果网络结构进行讨论。由于V-结构它在统计学角度不等同于任何其他包含相同变量的结构，与其他马尔科夫等价类结构相比，V-结构在因果关系识别问题上更具有鲁棒性和可识别性。事件和故障之间存在图2(b)的V-结构说明故障变量和共同影响事件变量。因此，我们可以通过发现事件和故障之间存在的V-结构对事件发生的因果规则进行挖掘。基于V-结构的独立性性质，我们可以使用式1的因果关联兴趣度度量规则的可能性。
第二阶段：基于因果规则推断
接下来，我们给出如何利用因果规则进行根因发现。我们发现在***中某个故障的发生常常导致许多相关事件发生，一些事件可能同时受到相同的原因节点影响。因此，我们根据故障原因集对发生事件集的影响程度，定义故障原因集是根因的可能性的计算方式，如下式：
其中，1为指示函数，表示规则集合
中是否存在
或者样本si是否包含I0和e0。ε0为某段时间内发生的所有事件集合，e0为其中发生的某个事件。
由此，我们进一步定义根故障原因集I0是根因的概率p(I0)以及事件的根因c，如下
因此，在第一阶段得到所有事件对应的故障原因集合的基础上，使用上述式对原因进行评估并推断得到根因。
为了评估我们提出的CRFLA算法的有效性，我们挑选了某电网的电力营销***中真实生产环境产生的事件和故障数据，采样频率为5分钟一次，区间为2018年11月27日至2018年12月27日的间歇性故障。实验环境为：处理器为Xeon E5-2620 v4，内存64G，Linux64位操作***的python语言。
我们在本实验中将CAIM阈值设为0.1，表1展示了CRFLA在本数据集上故障根因定位的结果。
从结果可以看出，我们在不同时间段能准确地定位到服务器端口，并且得到的根因概率基本为1。为了验证算法的正确性，实验结果交由运维工程师验证。
由于基于概率图模型的方法在因果关系频繁变动的***下无法进行构图，因此我们与基于分类模型的方法RPCA-SVM和ANN进行对比实验，准确率结果如表2所示。实验结果表明，CRFLA取得了最佳的效果，能够迅速、准确地定位故障根因。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种工业大数据智能运维解决方法，其特征在于，包括依次执行的建模过程阶段和预测阶段；所述建模过程阶段包括依次执行的建模数据采集、建模数据归一化、数据划分、模型建立、效果验证、以及模型产出六个步骤；所述预测阶段包括依次执行的预测数据采集、预测数据归一化、模型导入、以及结果产出四个步骤：
建模过程阶段：
步骤S1：所述建模数据采集是指从数据中心运维管理***里获取数据的过程，获取的数据类型包括应用层面、***资源层面、网络层面的结构化数据、半结构化以及非结构化数据；
步骤S2：建模数据归一化：由于各类数据之间存在差异，为了方便之后的建模过程，消除数据之间的差异，需要对数据进行归一化处理；
步骤S3：数据划分：根据数据的整体规模和分布采取适当的采样策略对原始数据集进行采样，采样之后将数据集作为模型建立的候选集，再采用适当的比例将候选集划分为训练集和测试集；
步骤S4：模型建立：通过基于因果关系的人工智能算法搭建进行故障定位和排查的模型；
步骤S5：效果验证：经过验证多种不同的参数组合来得到模型的最优参数；
步骤S6：模型产出：将多份数据的结果进行比对、融合，并以此得到最终的模型；
预测阶段：
步骤S7：所述预测数据采集与建模数据采集一样，从数据中心运维管理***里获取数据，获取的数据类型包括应用层面、***资源层面、网络层面的结构化数据、半结构化以及非结构化数据；
步骤S8：所述预测数据归一化与建模数据归一化一样：由于各类数据之间存在差异，为了方便之后的建模过程，消除数据之间的差异，需要对数据进行归一化处理；
步骤S9：模型导入：将各项运维数据录入到步骤S6的模型内，并运行模型；
步骤S10：结果产出：***将能够快速的针对***的故障预测、故障根因定位信息进行输出模型预测的结果。
2.根据权利要求1所述的工业大数据智能运维解决方法，其特征在于，所述步骤S1和步骤S7中，在采集数据的同时将半结构化以及非结构化数据进行解析并转化为结构化数据。
3.根据权利要求1所述的工业大数据智能运维解决方法，其特征在于，所述建模过程阶段,其根因的可能性的标准描述为：
其中，1为指示函数，表示规则集合
中是否存在
或者样本si是否包含I0和e0；ε0为某段时间内发生的所有事件集合，e0为其中发生的某个事件。
4.根据权利要求3所述的工业大数据智能运维解决方法，其特征在于，所述步骤S4至S6中，进一步给定根故障原因集I0是根因的概率p(I0)计算方式
5.根据权利要求3所述的工业大数据智能运维解决方法，其特征在于，所述步骤S4至S6中，利用划分后的数据集，在训练集上训练模型，与在测试集模型得到的结果进行对比、融合，得到最终的模型。
6.根据权利要求1所述的工业大数据智能运维解决方法，其特征在于，所述步骤S8中，在预测之前，为了消除数据的统计差异，需要先进行与模型建立过程中完全一致的归一化操作，对于离散型变量不需要处理，而对于非离散型变量需要做归一化处理。
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