一种基于大数据分析的传媒企业信息系统智能运维方法与流程

本发明涉及数据处理，特别涉及一种基于大数据分析的传媒企业信息系统智能运维方法。

背景技术：

1、目前，随着传媒企业业务的不断发展和信息化程度的提高，信息系统变得日益复杂和庞大，因此，对信息系统的有效运维成为亟需解决的问题；

2、传统的运维方式大都采用人为监测和智能监测相结合，难以满足高效、精准的运维需求，同时，在运维时，只能在信息系统出现故障表现时，才能检测到系统异常，无法对系统整体运行状态的全面洞察和前瞻性预测，因此，大大降低了对传媒企业信息系统的运维效果；

3、因此，为了克服上述缺陷，本发明提供了一种基于大数据分析的传媒企业信息系统智能运维方法。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于大数据分析的传媒企业信息系统智能运维方法，用以通过根据传媒企业信息系统的架构实现对传感器进行有效的监测布局，从而便于通过传感器对传媒企业信息系统的多维度业务数据进行准确有效的采集，其次，通过构建数据分析模型，实现通过数据分析模型对采集到的多维度业务数据进行全面有效的分析，从而便于在传媒企业信息系统出现异常时，及时对系统隐患进行锁定，同时，能够根据分析结果对传媒企业信息系统的性能变化情况进行准确有效的预测，从而便于在性能不满足要求时，及时采取相应的运维方案进行运维操作，最后，对分析得到的系统隐患及系统性能趋势进行预警，并根据预警和分析结果实现对运维决策进行准确有效的确定，实现根据运维决策对传媒企业信息系统进行针对性的系统修复，保障了对传媒企业信息系统的运维准确性和运维效果，满足了高效、精准的运维需求。

2、本发明提供了一种基于大数据分析的传媒企业信息系统智能运维方法，包括：

3、步骤1：基于传媒企业信息系统架构对传感器进行监测布局，并基于监测布局结果采集传媒企业信息系统的多维度业务数据；

4、步骤2：构建数据分析模型，并基于数据分析模型对多维度业务数据进行分析，确定系统隐患及系统性能趋势；

5、步骤3：基于系统隐患及系统性能趋势进行预警，并基于预警和分析结果确定运维决策；

6、步骤4：基于运维决策对传媒企业信息系统进行系统修复。

7、优选的，一种基于大数据分析的传媒企业信息系统智能运维方法，步骤1中，基于传媒企业信息系统结构对传感器进行监测布局，包括：

8、获取传媒企业信息系统的系统架构，并基于系统架构确定传媒企业信息系统中包含的多维度业务处理环节；

9、基于多维度业务处理环节确定监测节点，并提取多维度业务处理环节的业务属性；

10、基于业务属性确定各业务处理环节的业务需求，并基于业务需求确定所需传感器；

11、构建监测节点和所需传感器的映射关系，并对得到的各映射关系进行记录，生成传感器布设引导图，且基于布设引导图完成对传感器的监测布局。

12、优选的，一种基于大数据分析的传媒企业信息系统智能运维方法，基于业务属性确定各业务处理环节的业务需求，并基于业务需求确定所需传感器，包括：

13、获取得到的各业务处理环节的业务需求，并基于业务需求确定所需传感器的监测灵敏度和刷新频率；

14、基于监测灵敏度和刷新频率得到各传感器有效工作参数，并基于有效工作参数对相应传感器进行参数适配；

15、基于参数适配结果控制各传感器进行数据预采集，并基于数据预采集结果确定各传感器的性能波动趋势；

16、当性能波动趋势在预设范围内时，判定对各传感器的参数适配合格，否则，基于数据预采集结果对各传感器进行参数调整，直至满足预设范围。

17、优选的，一种基于大数据分析的传媒企业信息系统智能运维方法，步骤1中，基于监测布局结果采集传媒企业信息系统的多维度业务数据，包括：

18、获取传媒企业信息系统的后台运行结构，并基于后台运行结构确定主控中心与传媒企业信息系统中各业务处理环节之间的通信接口；

19、基于通信接口将传感器的触发接口与对应业务处理环节进行对接，并基于对接结果根据业务处理环节的触发指令对传感器进行同步触发启动；

20、基于同步触发启动结果控制各传感器自适应对各业务处理环节的运行参数进行实时监测，并基于实时监测结果得到传媒企业信息系统的多维度业务数据。

21、优选的，一种基于大数据分析的传媒企业信息系统智能运维方法，基于实时监测结果得到传媒企业信息系统的多维度业务数据，包括：

22、获取得到的多维度业务数据，并基于多维度业务数据的数据结构分别提取每一维度业务数据的数据特征；

23、基于数据特征确定每一维度业务数据的主成分数据，并基于主成分数据对每一维度业务数据进行降维；

24、基于降维结果对多维度业务数据进行格式统一，并基于格式统一结果确定每一维度业务数据的局部离群数据点；

25、对局部离群数据点进行剔除，并对剔除结果进行平滑处理，完成对传媒企业信息系统的多维度业务数据的预处理。

26、优选的，一种基于大数据分析的传媒企业信息系统智能运维方法，步骤2中，构建数据分析模型，并基于数据分析模型对多维度业务数据进行分析，确定系统隐患及系统性能趋势，包括：

27、对传媒企业信息系统的后台数据库进行访问，并基于访问结果调取传媒企业信息系统中各业务处理环节的历史运行数据；

28、提取各业务处理环节的历史运行数据的数据特征，并基于数据特征确定每一业务处理环节的起始决策树节点；

29、基于起始决策树节点与历史运行数据的关联关系将历史运行数据进行拆分，并基于预设衡量规则对拆分结果进行核验，得到每一历史运行数据子集的纯度；

30、将纯度大于预设阈值的历史运行数据子集的数据特征取值作为起始决策树节点下一阶段的分裂条件，并基于分裂条件构建起始决策树节点的子节点，且将子节点与起始决策树节点进行节点关联；

31、基于节点关联结果对起始决策树节点进行迭代分裂，并在满足预设停止条件时，得到每个业务处理环节的决策树；

32、对每个业务处理环节的决策树进行集成处理，并根据集成处理结果构建数据分析模型；

33、基于数据分析模型对传媒企业信息系统的多维度业务数据进行分析，并将分析结果与决策树中各业务处理环节的性能表征进行匹配；

34、基于匹配结果确定传媒企业信息系统中的异常业务处理环节，并基于异常业务处理环节锁定系统隐患；

35、同时，基于各业务处理环节之间的关联因素对分析结果进行关联分析，并将关联分析结果生成趋势图表；

36、获取传媒企业信息系统正常运行时的性能基线，并将性能基线在趋势图表中进行叠加显示，且基于叠加显示结果确定系统性能变化趋势。

37、优选的，一种基于大数据分析的传媒企业信息系统智能运维方法，根据集成处理结果构建数据分析模型，包括：

38、获取得到的数据分析模型，并将测试数据输入至数据分析模型进行测试，得到测试结果；

39、将测试结果与测试数据的基准结果进行差异比对，并基于差异对比结果确定数据分析模型的模型损失值；

40、当模型损失值大于预设损失阈值时，基于差异比对结果确定数据分析模型的优化节点及优化参量，并基于优化参量对数据分析模型的优化节点进行优化。

41、优选的，一种基于大数据分析的传媒企业信息系统智能运维方法，步骤3中，基于系统隐患及系统性能趋势进行预警，包括：

42、获取得到的系统隐患和系统性能趋势，并提取系统隐患的基本信息，且将基本信息作为第一预警参量；

43、同时，基于系统性能趋势确定传媒企业信息系统的性能衰减量，并在性能衰减量大于预设衰减阈值时，将性能衰减量作为第二预警参量；

44、基于第一预警参量和第二预警参量生成预警报告，并将预警报告传输至管理终端进行预警通知。

45、优选的，一种基于大数据分析的传媒企业信息系统智能运维方法，步骤3中，基于预警和分析结果确定运维决策，包括：

46、获取对传媒企业信息系统的预警结果以及数据分析模型对多维度业务数据的分析结果，并基于预警结果和分析结果确定传媒企业信息系统的待运维节点数量及每一待运维节点的隐患基本信息；

47、基于隐患基本信息确定各待运维节点的隐患等级，并基于隐患等级对待运维节点进行运维优先级排序；

48、基于运维优先级排序结果根据隐患基本信息从数据库中的差异运维响应策略库中依次匹配每一待运维节点对应的运维方案，完成对传媒企业信息系统的运维决策。

49、优选的，一种基于大数据分析的传媒企业信息系统智能运维方法，步骤4中，基于运维决策对传媒企业信息系统进行系统修复，包括：

50、获取得到的运维决策，并对运维决策进行解析，得到运维执行流程以及运维执行流程中每一执行步骤的执行动作；

51、基于执行动作的动作特征从资源库中调取执行资源，并基于运维执行流程控制执行动作根据执行资源对传媒企业信息系统进行系统修复；

52、基于修复结果对传媒企业信息系统进行复检，并在传媒企业信息系统运行正常后，判定对传媒企业信息系统的系统修复完成；

53、否则，对运维决策进行优化，并基于优化结果重新对传媒企业信息系统进行系统修复，直至传媒企业信息系统运行正常。

54、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

55、1.通过根据传媒企业信息系统的架构实现对传感器进行有效的监测布局，从而便于通过传感器对传媒企业信息系统的多维度业务数据进行准确有效的采集，其次，通过构建数据分析模型，实现通过数据分析模型对采集到的多维度业务数据进行全面有效的分析，从而便于在传媒企业信息系统出现异常时，及时对系统隐患进行锁定，同时，能够根据分析结果对传媒企业信息系统的性能变化情况进行准确有效的预测，从而便于在性能不满足要求时，及时采取相应的运维方案进行运维操作，最后，对分析得到的系统隐患及系统性能趋势进行预警，并根据预警和分析结果实现对运维决策进行准确有效的确定，实现根据运维决策对传媒企业信息系统进行针对性的系统修复，保障了对传媒企业信息系统的运维准确性和运维效果，满足了高效、精准的运维需求。

56、2.通过对传媒企业信息系统的系统架构进行解析，实现对传媒企业信息系统中包含的多维度业务处理环节进行确定，从而实现对对传感器的部署位置进行锁定，其次，根据各业务处理环节的业务属性实现对传感器的类型进行确定，确保了对传媒企业信息系统监测的针对性，最后，将传感器的部署位置和类型进行关联，实现对传感器的监测布局进行有效确定，保障了对传媒企业信息系统监测的全面性以及可靠性。

57、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在本技术文件中所特别指出的结构来实现和获得。

58、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。