CN117422434A - 一种智慧运维调度平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了于运维技术领域的一种智慧运维调度平台，包括主控中心和如下模块，数据采集模块，用于自动收集并存储与运维相关的关键数据，数据分析模块，用于基于机器学习算法对采集的数据进行分析，并生成预警和诊断结果，任务调度模块，用于根据实时数据分析结果和运维人员优先级设定，自动化地分配任务给运维人员，故障诊断模块，用于识别***故障并提供修复方案，操作日志模块，用于记录每个任务的执行细节和结果。本发明的有益效果是：提高工作效率：通过自动化任务调度和故障诊断，减少人工干预和错误，提高工作效率和运维响应速度，提升***稳定性：通过智能数据分析和预警功能，及时发现和预防问。
Description
技术领域
本发明涉及运维技术领域，具体是一种智慧运维调度平台。
背景技术
当前，各行业的生产操作越来越依赖于复杂的信息技术***，这些***包括硬件设备、网络基础设施和软件应用。为了确保这些***始终处于高效、稳定的状态，运维团队需要进行密切的监控、维护和调度工作。然而，由于运维任务的复杂性和多样性，传统的人工调度方法往往面临着诸多挑战，如在传统的机场运维调度往往依赖于人工经验和复杂的人工协调，容易受到多方面因素的影响导致运营效果不佳。因此，迫切需要一种智慧运维调度平台来辅助管理单位进行人、物的调度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智慧运维调度平台，旨在通过结合人工智能和自动化技术，提高运维团队的工作效率和***稳定性。该平台能够自动化地收集、分析和响应关键运维数据，为运维人员提供全面的决策支持和自动化任务调度，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智慧运维调度平台，包括主控中心和如下模块：
数据采集模块，用于自动收集并存储与运维相关的关键数据；
数据分析模块，用于基于机器学习算法对采集的数据进行分析，并生成预
警和诊断结果；
任务调度模块，用于根据实时数据分析结果和运维人员优先级设定，自动化地分配任务给运维人员；
故障诊断模块，用于识别***故障并提供修复方案；
操作日志模块，用于记录每个任务的执行细节和结果；
分析报告模块，用于生成基于操作日志和数据分析的详细分析报告；
用户界面模块，用于向运维人员展示数据、预警、任务分配和操作日志；
其中数据采集模块能够自动收集与运维相关的关键数据，并将其存储至数据存储设备，所述数据分析模块能够基于机器学习算法对采集的数据进行分析，并生成预警和诊断结果，所述任务调度模块能够根据实时数据分析结果和运维人员优先级设定，自动化地分配任务给运维人员，所述故障诊断模块能够识别***故障并提供修复方案，所述操作日志模块能够记录每个任务的执行细节和结果，所述分析报告模块能够生成基于操作日志和数据分析的详细分析报告，所述用户界面模块能够向运维人员展示数据、预警、任务分配和操作日志。
作为本发明进一步的方案：所述数据采集模块包括多元数据源采集：该模块能够从多个数据源收集数据，实时数据采集：该模块能够以实时或近实时的方式采集数据，确保***能够及时获取最新的运维相关信息，数据清洗与预处理：采集的原始数据通常需要进行清洗和预处理，以提高数据的质量和可用性，异常数据检测与处理：在数据采集过程中，可能会遇到异常数据或数据缺失的情况，数据存储与管理：该模块能够将采集到的数据进行高效的存储和管理数据安全与权限控制：数据采集模块非常重视数据的安全性和隐私保护，扩展性与灵活性：该模块具备良好的扩展性和灵活性，可以根据实际需求进行定制和扩展。
作为本发明再进一步的方案：所述数据分析模块是智慧运维调度平台的重要组成部分，其主要功能是对采集到的数据进行处理、分析和挖掘，以提取有价值的信息并生成预警和诊断结果，数据清洗和预处理：数据分析模块首先对采集到的原始数据进行清洗和预处理，特征提取：在清洗和预处理后，数据分析模块会根据具体的运维需求，从原始数据中提取关键特征，数据建模：基于提取的特征，数据分析模块会应用各种机器学习算法和统计方法，构建适当的数学模型来描述数据的关系和规律，分析和挖掘：在模型建立完成后，数据分析模块会对数据进行进一步的分析和挖掘，结果生成和展示：数据分析模块会将分析和挖掘得到的结果转化为易于理解和使用的形式，并生成预警和诊断结果。
作为本发明再进一步的方案：所述任务调度模块是用于管理和调度任务执行的组件。它可以自动化和优化任务的执行，提高***的效率和可靠性，任务管理：任务调度模块负责管理任务的创建、配置和监控，任务调度：任务调度模块通过智能的调度算法确定任务的执行顺序和时间，任务执行：任务调度模块能够启动和管理任务的执行过程，定时任务：任务调度模块支持定时任务的执行，任务依赖和流程：任务调度模块支持任务之间的依赖关系和流程控制，监控和报告：任务调度模块具备监控和报告功能，能够记录和报告任务执行的日志、指标和事件。
作为本发明再进一步的方案：故障诊断模块是一种用于检测、分析和解决***故障的关键组件，故障检测：故障诊断模块能够主动或被动地检测***中的故障，故障分析：故障诊断模块具备分析故障原因和影响的能力，故障预防和优化：故障诊断模块可以帮助预防***故障和优化***性能，故障管理和协作：故障诊断模块可以协助故障管理和团队协作，可视化和报告：故障诊断模块具备可视化和报告功能，自动化和集成：故障诊断模块通过自动化和集成，减少人工操作和提高效率。
作为本发明再进一步的方案：操作日志模块是***中非常重要的一部分，记录了***中的各种操作行为和事件，对于操作追踪、故障排查、安全审计和业务分析都具有重要意义，日志级别和分类：为日志消息定义多个级别，根据日志级别对日志消息进行分类，以便按需过滤和分析日志，关键操作日志：对***中的关键操作，添加特殊的日志项，以便安全审计和追踪关键操作，敏感数据脱敏：对于涉及敏感数据的操作，应该在日志记录时对这些数据进行脱敏处理，以保护用户隐私和信息安全，异常日志：记录***中出现的异常、错误和警告，有助于故障排查和问题定位，操作元数据记录：除了日志消息外，还可以记录一些操作的元数据，以便后续进行审计和追踪，数据变更记录：对于***中重要数据的变更操作，记录变更前后的数据状态，便于追溯数据的修改历史和恢复数据，多种日志输出方式：支持将日志输出到不同的目标，以满足不同的需求和场景，日志轮转和归档：定期对日志文件进行轮转和归档，避免单个日志文件过大，同时方便管理和查阅历史日志，日志搜索和过滤：提供日志搜索和过滤的功能，可以按照关键字、时间范围、日志级别进行搜索和过滤，方便快速定位相关日志，集中式日志管理：将多个***的日志集中管理，可以通过日志收集器或日志监控***将日志集中到一个中央服务器，方便综合分析和管理，日志可视化分析：通过数据可视化工具对日志数据进行统计和分析，生成可视化图表和报表，帮助了解***运行状态、发现异常和趋势。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：该平台具备强大的数据采集和分析能力，能够自动收集和处理关键运维数据。通过采用先进的机器学***台能够准确分析大量的数据，发现潜在的问题和异常情况，并及时向运维人员发出预警，能够根据实时运维数据和运维人员的优先级设定，智能地调度任务和资源。通过综合考虑各种因素，如设备状态、任务紧急程度和人员能力，该平台能够自动分配最合适的任务给合适的运维人员，避免了传统手工调度带来的错误和延迟，该平台还配备了自动化故障诊断和修复功能。当***出现故障或异常时，该平台能够自动识别并寻找最佳的解决方案。通过结合先进的推理引擎和专业知识库，该平台能够高效地定位故障点，并提供详细的修复方案，大大缩短了故障恢复时间，该平台还能够自动生成详细的操作日志和分析报告。通过记录每个任务的执行细节和结果，以及整体的运维情况，该平台能够为运维人员提供有价值的参考和改进建议，本发明的实施方式可以基于现有的信息技术设备和网络基础设施，通过定制化的软件应用实现。该软件应用可以部署在内部服务器或云平台上，与各种运维设备和***对接，并利用先进的算法和模型进行数据分析和任务调度。
提高工作效率：通过自动化任务调度和故障诊断，减少人工干预和错误，提高工作效率和运维响应速度。
提升***稳定性：通过智能数据分析和预警功能，及时发现和预防问。
附图说明
图1为本发明的***结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“一端”、“一侧”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
请参阅图1，本发明实施例中，数据采集模块是智慧运维调度平台的核心组件之一。它具备以下功能和特点：
多元数据源采集：该模块能够从多个数据源收集数据，包括但不限于服务器、网络设备、数据库、应用程序日志等。它可以通过不同的协议(如SNMP、SSH、API等)与各个数据源进行通信，并从中提取关键数据。
实时数据采集：该模块能够以实时或近实时的方式采集数据，确保***能够及时获取最新的运维相关信息。例如，它可以通过轮询或订阅机制与数据源保持连接，以实时获取数据变化和状态的更新。
数据清洗与预处理：采集的原始数据通常需要进行清洗和预处理，以提高数据的质量和可用性。该模块能够对采集到的数据进行过滤、去噪、去重、格式转换等操作，确保数据准确、一致和规范化。
异常数据检测与处理：在数据采集过程中，可能会遇到异常数据或数据缺失的情况。该模块具备异常数据检测和处理的能力，能够自动识别并处理异常数据，例如通过插值、平滑或使用默认值来填充缺失数据。
数据存储与管理：该模块能够将采集到的数据进行高效的存储和管理。它可以使用数据库、数据仓库或分布式存储***来存储数据，支持数据的快速检索和高吞吐量的数据访问。
数据安全与权限控制：数据采集模块非常重视数据的安全性和隐私保护。它能够采取各种措施，如加密传输、身份验证、权限控制等，确保只有授权的用户才能访问和操作敏感数据。
扩展性与灵活性：该模块具备良好的扩展性和灵活性，可以根据实际需求进行定制和扩展。它支持添加新的数据源、自定义采集规则和数据处理逻辑，以适应不同场景和数据源的变化。
综上所述，数据采集模块在智慧运维调度平台中扮演着关键的角色，它能够高效、准确地收集各类运维相关数据，为后续的数据分析和决策提供可靠的基础。
数据分析模块是智慧运维调度平台的重要组成部分，其主要功能是对采集到的数据进行处理、分析和挖掘，以提取有价值的信息并生成预警和诊断结果。该模块具备以下工作原理和运行程序：
数据清洗和预处理：数据分析模块首先对采集到的原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪音、补充缺失值、转换数据格式等操作。这一步骤有助于提高数据的质量和可用性。
综合所述，数据采集模块可以通过多种装置来采集数据，具体的选择取决于数据的类型、来源和采集需求。以下是常见的数据采集装置：
传感器：传感器是一种常用的数据采集装置，用于实时监测和测量各种物理量。例如，温度传感器、压力传感器、湿度传感器、加速度传感器等可以用于采集环境、设备或结构中的物理参数。传感器可以通过模拟或数字接口与数据采集模块连接，并提供实时的数值或信号。
仪器设备：某些采集需求可能需要使用专用的仪器设备来获取数据。例如，光谱仪、振动仪、电子测试设备等可以用于采集特定领域的数据，如光学信号、振动模式、电气参数等。这类仪器设备通常需要与数据采集模块进行物理连接或使用标准接口进行通信。
数据库和日志***：数据采集模块还可以通过访问数据库和日志***来收集数据。数据库中存储了各类结构化数据，而日志***记录了***和应用程序的运行状态和事件。数据采集模块可以通过数据库查询、日志订阅或日志文件解析等方式来提取所需的数据。
网络设备和协议：对于网络数据的采集，数据采集模块可以通过与网络设备交互来获取数据包或流量信息。例如，通过网络监测设备或嗅探器来捕获和分析网络流量，或通过网络协议(如SNMP、Modbus、OPC等)与网络设备进行通信，以获取设备状态和指标数据。
API接口：很多云服务、Web应用程序和第三方数据服务提供了开放的API接口，用于数据的访问和获取。数据采集模块可以通过与这些API接***互来拉取数据。例如，通过HTTP请求、RESTfu l API或WebSocket等与数据源进行通信，获取所需的数据。
总之，数据采集模块可以根据具体的数据类型和采集需求选择不同的装置。无论是传感器、仪器设备、数据库、网络设备还是API接口，它们都为数据采集提供了多样化的方案，以满足各种应用场景和数据来源的要求。
特征提取：在清洗和预处理后，数据分析模块会根据具体的运维需求，从原始数据中提取关键特征。特征可以是数值型、分类型或文本型数据，通过对特征的提取和选择，可以有效地减少数据维度和降低处理复杂度。
数据建模：基于提取的特征，数据分析模块会应用各种机器学习算法和统计方法，构建适当的数学模型来描述数据的关系和规律。常用的模型包括回归模型、分类模型、聚类模型等。选取合适的模型对数据进行建模，有助于预测、分类和异常检测等任务。
分析和挖掘：在模型建立完成后，数据分析模块会对数据进行进一步的分析和挖掘。通过运用统计学、数据挖掘和机器学习技术，它可以发现数据中的模式、趋势和异常，提取隐藏在数据背后的有用信息。
结果生成和展示：数据分析模块会将分析和挖掘得到的结果转化为易于理解和使用的形式，并生成预警和诊断结果。这些结果可以是报表、可视化图形、文本提示等方式呈现，以便运维人员能够及时了解***的状态和问题。
运行程序：
载入数据：数据分析模块首先将预处理过的数据载入到内存中或连接到数据存储***，确保数据可用并准备好进行分析。
特征工程：通过对数据的特征提取、转换和选择，生成符合建模需求的特征集合。
模型建立：根据选取的机器学习算法和统计方法，将数据和特征输入到模型中进行训练和优化。
数据分析和挖掘：使用训练好的模型对新数据进行分析和挖掘，发现数据中的规律、趋势和异常。
结果生成和展示：将分析和挖掘得到的结果生成可视化图表、报表或文本提示，并通过用户界面模块展示给运维人员。
迭代优化：根据运维人员的反馈和需求，对模型和分析过程进行迭代优化，提高分析的准确性和效果。
综上所述，数据分析模块通过数据清洗、特征提取、模型建立和分析挖掘等步骤，从大量的数据中提取有价值的信息，并以易于理解的方式展示给运维人员，支持运维决策和故障诊断。
任务调度模块是用于管理和调度任务执行的组件。它可以自动化和优化任务的执行，提高***的效率和可靠性。以下是任务调度模块的一些功能和特点：
任务管理：任务调度模块负责管理任务的创建、配置和监控。它可以提供用户界面或API，使管理员能够创建和配置不同类型的任务，并设置任务的参数、调度规则和优先级等。任务调度模块还能够监控任务的状态、进度和执行结果，提供实时的任务状态信息和统计数据。
任务调度：任务调度模块通过智能的调度算法确定任务的执行顺序和时间。它可以根据任务的优先级、依赖关系、资源可用性等因素进行调度决策。任务调度模块可以考虑到***的负载情况，并合理分配资源，以避免资源冲突和过载，确保任务能够按时完成。
任务执行：任务调度模块能够启动和管理任务的执行过程。它可以与任务运行环境、作业调度器或分布式计算平台进行集成，将任务分配给适当的执行器进行处理。任务调度模块可以监控任务的执行状态和进度，并在必要时进行错误处理、重试机制或故障转移，以确保任务的可靠完成。
定时任务：任务调度模块支持定时任务的执行。它可以根据指定的时间表或调度规则，周期性地触发任务的执行。例如，可以设置每日、每周或每月的定时任务，以执行特定的数据处理、备份或清理操作。任务调度模块还能够考虑夏令时、时区差异等因素，确保定时任务的准确性和可靠性。
任务依赖和流程：任务调度模块支持任务之间的依赖关系和流程控制。它可以配置任务的前置条件和后置动作，确保任务在正确的顺序和条件下执行。任务调度模块还能够处理任务间的数据传递和共享，以便实现复杂的任务流程和协作。
监控和报告：任务调度模块具备监控和报告功能，能够记录和报告任务执行的日志、指标和事件。它可以生成任务执行的报告、运行统计和错误日志，同时提供告警和通知机制，以便管理员能够及时了解任务的运行情况和异常情况。
综上所述，任务调度模块可以帮助组织实现高效、自动化的任务管理和执行。通过合理调度任务的执行顺序、时间和资源，任务调度模块可以提高***的效率和稳定性，减少人工干预和错误。它也为任务的监控、报告和通知提供了支持，帮助管理员及时掌握任务的状态和问题，以便做出相应的响应和调整。
故障诊断模块是一种用于检测、分析和解决***故障的关键组件。它具备以下功能和特点：
故障检测：故障诊断模块能够主动或被动地检测***中的故障。它可以通过监控***的各种指标和日志信息来识别潜在的故障状态。故障诊断模块可以检测硬件故障、软件错误、网络问题等多种类型的故障，并能够在故障发生时及时发出警报。
故障分析：故障诊断模块具备分析故障原因和影响的能力。它可以收集和分析与故障相关的数据、日志和事件，以确定导致故障的根本原因。故障诊断模块还可以使用各种故障分析技术、模型和算法，进行故障定位、排除和预测，帮助快速解决故障和避免类似故障的再次发生。
故障预防和优化：故障诊断模块可以帮助预防***故障和优化***性能。它可以定期进行***巡检和健康度评估，以发现潜在的故障风险和性能瓶颈。故障诊断模块还可以提供建议和指导，以改进***的可靠性、容错性和可用性，减少故障发生的可能性。
故障管理和协作：故障诊断模块可以协助故障管理和团队协作。它可以提供故障工单和跟踪***，用于记录和追踪故障处理过程，确保故障的及时响应和解决。故障诊断模块还可以支持故障知识库和经验分享，帮助团队快速获取解决方案和案例，提高故障排除和恢复的效率。
可视化和报告：故障诊断模块具备可视化和报告功能。它可以通过可视化图表、仪表盘和报表，展示***的健康状态和故障信息。故障诊断模块还可以生成故障分析报告和性能报告，向管理层和相关人员提供***故障和性能问题的分析结果和建议。
自动化和集成：故障诊断模块通过自动化和集成，减少人工操作和提高效率。它可以自动化故障检测和分析流程，减少人工干预和响应时间。故障诊断模块还可以与其他***和工具进行集成，如监控***、事件管理***和服务管理***，实现故障数据的共享和协同处理。
总之，故障诊断模块在确保***可靠性和业务连续性方面起着重要作用。通过及时检测、分析和解决***故障，故障诊断模块可以减少故障对业务的影响，提高***的稳定性和可靠性。它还能够预防故障的发生和优化***性能。
任务队列管理：任务调度的基础是任务队列的管理。***中的任务会被提交到任务队列中，任务队列按照一定的优先级或其他属性进行排序。任务队列可以采用先进先出(F IFO)、先进后出(LIFO)或其他排序策略来管理任务。任务队列管理通常包括任务的添加、删除、查询和优先级调整等操作。
调度算法：调度算法是任务调度的核心。根据不同的应用场景和要求，可以采用不同的调度算法来决定任务执行的顺序。常见的调度算法包括：
先来先服务(FCFS)：按照任务提交的顺序进行调度，适用于无需考虑任务优先级的场景。
最短作业优先(SJF)：选择执行时间最短的任务作为下一个执行的任务。
优先级调度：任务根据优先级进行调度，优先级高的任务先执行。
时间片轮转(RR)：每个任务被分配一个时间片，在时间片结束后，如果任务还未执行完毕，则被放入队列尾部等待下一轮调度。
资源管理：任务调度还需要考虑可用资源的管理。***中的资源包括CPU、内存、磁盘、网络等。任务调度需要根据任务的需求和资源的可用性，合理地分配和利用资源，避免资源冲突和过载。资源管理涉及到资源的分配、释放、回收和监控等。
异常处理和容错：在任务调度过程中，可能会出现各种异常情况，如任务执行失败、资源不足等。任务调度需要具备异常处理和容错机制，能够适应和应对不同的故障情况。常见的容错机制包括任务重试、故障转移、任务依赖检测和错误处理等。
综上所述，任务调度的原理包括任务队列管理、调度算法、资源管理和异常处理等方面。通过合理地管理任务队列、选择适当的调度算法、优化资源分配和实施容错机制，任务调度能够实现任务的高效执行，提高***的响应性、稳定性和可靠性。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种智慧运维调度平台，其特征在于：包括主控中心和如下模块：
数据采集模块，用于自动收集并存储与运维相关的关键数据；
数据分析模块，用于基于机器学习算法对采集的数据进行分析，并生成预警和诊断结果；
任务调度模块，用于根据实时数据分析结果和运维人员优先级设定，自动化地分配任务给运维人员；
故障诊断模块，用于识别***故障并提供修复方案；
操作日志模块，用于记录每个任务的执行细节和结果；
分析报告模块，用于生成基于操作日志和数据分析的详细分析报告；
用户界面模块，用于向运维人员展示数据、预警、任务分配和操作日志；
其中数据采集模块能够自动收集与运维相关的关键数据，并将其存储至数据存储设备，所述数据分析模块能够基于机器学习算法对采集的数据进行分析，并生成预警和诊断结果，所述任务调度模块能够根据实时数据分析结果和运维人员优先级设定，自动化地分配任务给运维人员，所述故障诊断模块能够识别***故障并提供修复方案，所述操作日志模块能够记录每个任务的执行细节和结果，所述分析报告模块能够生成基于操作日志和数据分析的详细分析报告，所述用户界面模块能够向运维人员展示数据、预警、任务分配和操作日志。
2.根据权利要求1所述的一种智慧运维调度平台，其特征在于：所述数据采集模块包括多元数据源采集：该模块能够从多个数据源收集数据，实时数据采集：该模块能够以实时或近实时的方式采集数据，确保***能够及时获取最新的运维相关信息，数据清洗与预处理：采集的原始数据通常需要进行清洗和预处理，以提高数据的质量和可用性，异常数据检测与处理：在数据采集过程中，可能会遇到异常数据或数据缺失的情况，数据存储与管理：该模块能够将采集到的数据进行高效的存储和管理数据安全与权限控制：数据采集模块非常重视数据的安全性和隐私保护，扩展性与灵活性：该模块具备良好的扩展性和灵活性，可以根据实际需求进行定制和扩展。
3.根据权利要求1所述的一种智慧运维调度平台，其特征在于：所述数据分析模块是智慧运维调度平台的重要组成部分，其主要功能是对采集到的数据进行处理、分析和挖掘，以提取有价值的信息并生成预警和诊断结果，数据清洗和预处理：数据分析模块首先对采集到的原始数据进行清洗和预处理，特征提取：在清洗和预处理后，数据分析模块会根据具体的运维需求，从原始数据中提取关键特征，数据建模：基于提取的特征，数据分析模块会应用各种机器学习算法和统计方法，构建适当的数学模型来描述数据的关系和规律，分析和挖掘：在模型建立完成后，数据分析模块会对数据进行进一步的分析和挖掘，结果生成和展示：数据分析模块会将分析和挖掘得到的结果转化为易于理解和使用的形式，并生成预警和诊断结果。
4.根据权利要求1所述的一种智慧运维调度平台，其特征在于：所述任务调度模块是用于管理和调度任务执行的组件。它可以自动化和优化任务的执行，提高***的效率和可靠性，任务管理：任务调度模块负责管理任务的创建、配置和监控，任务调度：任务调度模块通过智能的调度算法确定任务的执行顺序和时间，任务执行：任务调度模块能够启动和管理任务的执行过程，定时任务：任务调度模块支持定时任务的执行，任务依赖和流程：任务调度模块支持任务之间的依赖关系和流程控制，监控和报告：任务调度模块具备监控和报告功能，能够记录和报告任务执行的日志、指标和事件。
5.根据权利要求1所述的一种智慧运维调度平台，其特征在于：故障诊断模块是一种用于检测、分析和解决***故障的关键组件，故障检测：故障诊断模块能够主动或被动地检测***中的故障，故障分析：故障诊断模块具备分析故障原因和影响的能力，故障预防和优化：故障诊断模块可以帮助预防***故障和优化***性能，故障管理和协作：故障诊断模块可以协助故障管理和团队协作，可视化和报告：故障诊断模块具备可视化和报告功能，自动化和集成：故障诊断模块通过自动化和集成，减少人工操作和提高效率。
6.根据权利要求1所述的一种智慧运维调度平台，其特征在于：操作日志模块是***中非常重要的一部分，记录了***中的各种操作行为和事件，对于操作追踪、故障排查、安全审计和业务分析都具有重要意义，日志级别和分类：为日志消息定义多个级别，根据日志级别对日志消息进行分类，以便按需过滤和分析日志，关键操作日志：对***中的关键操作，添加特殊的日志项，以便安全审计和追踪关键操作，敏感数据脱敏：对于涉及敏感数据的操作，应该在日志记录时对这些数据进行脱敏处理，以保护用户隐私和信息安全，异常日志：记录***中出现的异常、错误和警告，有助于故障排查和问题定位，操作元数据记录：除了日志消息外，还可以记录一些操作的元数据，以便后续进行审计和追踪，数据变更记录：对于***中重要数据的变更操作，记录变更前后的数据状态，便于追溯数据的修改历史和恢复数据，多种日志输出方式：支持将日志输出到不同的目标，以满足不同的需求和场景，日志轮转和归档：定期对日志文件进行轮转和归档，避免单个日志文件过大，同时方便管理和查阅历史日志，日志搜索和过滤：提供日志搜索和过滤的功能，可以按照关键字、时间范围、日志级别进行搜索和过滤，方便快速定位相关日志，集中式日志管理：将多个***的日志集中管理，可以通过日志收集器或日志监控***将日志集中到一个中央服务器，方便综合分析和管理，日志可视化分析：通过数据可视化工具对日志数据进行统计和分析，生成可视化图表和报表，帮助了解***运行状态、发现异常和趋势。
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Cited By (3)
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|---|---|---|---|---|
| CN117764422A (zh) * | 2024-02-22 | 2024-03-26 | 北京洁禹通环保科技有限公司 | 智慧节能运维管理云平台 |
| CN117993690A (zh) * | 2024-04-03 | 2024-05-07 | 华能山东发电有限公司白杨河发电厂 | 一种消缺管理的人员智能化调度方法 |
| CN117993690B (zh) * | 2024-04-03 | 2024-06-25 | 华能山东发电有限公司白杨河发电厂 | 一种消缺管理的人员智能化调度方法 |
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2023
- 2023-09-06 CN CN202311142158.8A patent/CN117422434A/zh active Pending
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