利用相關(guān)性的it運維指標(biāo)預(yù)報方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了利用相關(guān)性的IT運維指標(biāo)預(yù)報方法，通過對歷史數(shù)據(jù)做必要的預(yù)處理，計算協(xié)方差矩陣確定指標(biāo)間的相關(guān)性關(guān)系，同時，通過特征值分解處理確定指標(biāo)間的協(xié)方差波動范圍；計算測試協(xié)方差，通過相關(guān)性及波動范圍，進行指標(biāo)預(yù)報，具有較高的預(yù)報準確度。
【專利說明】利用相關(guān)性的IT運維指標(biāo)預(yù)報方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及IT運維管理領(lǐng)域，尤其是IT運維的指標(biāo)間的監(jiān)測和管理領(lǐng)域，具體為ー種利用相關(guān)性的IT運維指標(biāo)預(yù)報方法。
【背景技術(shù)】
[0002]IT運維管理，即IT企業(yè)或部門采用相關(guān)的方法、手段、技術(shù)、制度、流程和文檔等，對IT運行環(huán)境(包括物理環(huán)境、軟硬件環(huán)境等)、IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)和IT運維人員進行的綜合管理。隨著IT建設(shè)的不斷深入和完善，計算機硬軟件系統(tǒng)的運行維護已經(jīng)得到了重視，由于這是ー個隨著計算機信息技術(shù)的深入應(yīng)用而產(chǎn)生的新課題，因此研究如何進行有效的IT運維管理，將具有廣闊的發(fā)展前景和巨大的現(xiàn)實意義。
[0003]概括地講，IT運維的管理內(nèi)容都可以經(jīng)抽取成指標(biāo)來進行管理和維護。指標(biāo)，也即描述某ー對象特征的數(shù)據(jù)。IT運維的管理行為，本質(zhì)上都可以抽象成數(shù)據(jù)的變更。因此，研究IT運維指標(biāo)的管理很有意義。在本發(fā)明中，提出的是ー種利用相關(guān)性的IT運維指標(biāo)智能預(yù)報方法、預(yù)測方法、預(yù)測裝置、預(yù)報裝置。
[0004]智能化預(yù)報與預(yù)測，即通過非人工檢測的方式對某指標(biāo)值進行告警或估測的過程。智能化的例子很多，如將模式識別的聚類算法應(yīng)用于手機或終端手寫輸入法的功能，可以提高輸入效率；再如有些音樂軟件提供自動推薦歌曲的功能，通過記錄聽眾歷史記錄來進行預(yù)測，這種啟發(fā)式的方式可以進ー步滿足聽眾的心愿；再如360安全衛(wèi)士對操作系統(tǒng)的程序更新和維護提供自動預(yù)報的功能，可以優(yōu)化系統(tǒng)，提高系統(tǒng)使用壽命。
[0005]智能化的理論體系已經(jīng)發(fā)展得比較成熟，目前應(yīng)用的智能化理論方法和手段主要包括:(I)自適應(yīng)理論體系，該理論本質(zhì)上是ー種反饋理論，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系，通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本，預(yù)測未來數(shù)據(jù)；(2)模式識別領(lǐng)域，通過構(gòu)造不同模式體系達到識別的目的；(3)最優(yōu)化理論體系，該理論包括支持向量機模型、蟻群算法、遺傳算法，線性以及非線性約束模型，通過建模達到優(yōu)化目標(biāo)數(shù)據(jù)的目的；(4)現(xiàn)代信號處理領(lǐng)域理論與方法，信號處理方法如滑動平均自適應(yīng)回歸模型，以及濾波方法如維納濾波、卡爾曼濾波模型，通過建模對未來時間量進行預(yù)測、平滑或估計。
[0006]在本發(fā)明中，將不直接使用以上所述的智能方法，而是利用相關(guān)性。
[0007]IT運維某些指標(biāo)間必然存在相關(guān)性。以WLAN指標(biāo)檢測為例，WLAN信號的場強信噪比強度直接影響網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)帶寬，甚至如網(wǎng)絡(luò)的連通性如Ping包成功率，網(wǎng)絡(luò)的擁塞程度則可能會影響WEB認證指標(biāo)，因為當(dāng)網(wǎng)絡(luò)負載過重吋，WEB認證接入時延時間可能會增長。在實際的應(yīng)用場景中，因成本問題，有些WLAN指標(biāo)是不宜時刻監(jiān)測的，如場強信噪比，而有些數(shù)據(jù)可以通過軟件監(jiān)控的方式時刻獲得，而這兩種指標(biāo)間或更多指標(biāo)間卻存在著聯(lián)系，在這種情形下，利用指標(biāo)間的相關(guān)性便可以克服其它智能化方案無法預(yù)測或預(yù)測準確率下降的問題，因為不論數(shù)據(jù)知道與否，指標(biāo)間的相關(guān)性是時刻存在的，只需要如采用本發(fā)明中的方法就可以達到預(yù)測的效果。除此之外，相關(guān)性還可以在某些指標(biāo)未知數(shù)據(jù)動態(tài)范圍吋，預(yù)報其是否超標(biāo)。[0008]相關(guān)性的數(shù)學(xué)依據(jù)如下:
對于兩個向量Xi=DCi(I), Xi (N) I，Xj=[^I)，…，Xj(N)]那么兩者之間的協(xié)方差可以表
【權(quán)利要求】
1.利用相關(guān)性的IT運維指標(biāo)預(yù)報方法，其特征在于，所述方法包含三個主要步驟:更新數(shù)據(jù)來源、訓(xùn)練和預(yù)報； 更新數(shù)據(jù)來源，具體包含用初始化的歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，同時不斷并入測試數(shù)據(jù)，更新歷史數(shù)據(jù)庫； 訓(xùn)練，具體包含數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)計算步驟，數(shù)據(jù)預(yù)處理，輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)，消除毛刺數(shù)據(jù)進行平滑處理；所述數(shù)據(jù)計算步驟，計算協(xié)方差矩陣，確定指標(biāo)間的相關(guān)性關(guān)系，對其進行特征值分解處理確定波動范圍； 協(xié)方差矩陣利用協(xié)方差公式可得到，協(xié)方差的計算公式是:若Xi=Lx1,...，XN], Xj= [x' j,..., x' J表示第i和第j個指標(biāo)數(shù)據(jù)，那么兩者的協(xié)方差可以表示為
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述利用相關(guān)性的IT運維指標(biāo)預(yù)報方法，其特征在于，所述的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的消除毛刺的算法是:對于某一個指標(biāo)，初始化，從其歷史數(shù)據(jù)庫中挑選極大極小的三個數(shù)據(jù)，組成毛刺集，以其他數(shù)據(jù)的均值來填充其位置；當(dāng)更新歷史數(shù)據(jù)后，比較新加入的數(shù)據(jù)，看其是否大于毛刺集的均值，若大于，則加入毛刺集，否則，作為正常數(shù)據(jù)，進入數(shù)據(jù)計算步驟。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述利用相關(guān)性的IT運維指標(biāo)預(yù)報方法，其特征在于，數(shù)據(jù)預(yù)報的條件和含義是:待測指標(biāo)的數(shù)據(jù)已經(jīng)測得且為非毛刺數(shù)據(jù)的情形下，尚無標(biāo)準去界定其變化范圍，因此利用相關(guān)性間接預(yù)報其是否超標(biāo)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述利用相關(guān)性的IT運維指標(biāo)預(yù)報方法，其特征還在于，所述的數(shù)據(jù)預(yù)報的算法步驟是:已 知某ー測試指標(biāo)值X，先找到訓(xùn)練模塊中得出的與該測試得到的指標(biāo)值X最相關(guān)的其他若干個指標(biāo)，按照先后順序只要某一個指標(biāo)能夠進行預(yù)報，則終止預(yù)報。
【文檔編號】H04L12/26GK103560925SQ201310462893
【公開日】2014年2月5日 申請日期:2011年5月4日 優(yōu)先權(quán)日:2011年5月4日
【發(fā)明者】不公告發(fā)明人 申請人:成都勤智數(shù)碼科技股份有限公司