【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据中心，更具体的说，本申请涉及一种基于数据中心的故障快速定位方法及控制平台。
技术介绍
1、数据中心是一个专门用来存储、处理和管理大规模计算机服务器、网络设备、存储系统以及相关设备的设施，数据中心是现代信息技术基础设施的核心，它们为各种在线服务和企业应用提供了支持，并在不断发展以满足不断增长的数字化需求。
2、现有基于数据中心的故障快速定位方法对于确保数据中心的高可用性和可靠性至关重要，故障定位通常涉及监测、分析和诊断数据中心的各个组件以找出问题的根本原因，快速故障定位是确保业务连续性的关键部分，采用上述方法可以帮助数据中心更快地发现、诊断和解决问题，减少服务中断和数据损失的风险，这些方法通常需要结合使用，以提供全面的故障管理和定位策略，但在现有技术中，存在着误报和漏报，以及定位区域较大，导致故障定位精确度过低。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于数据中心的故障快速定位方法及控制平台，以解决故障定位精确度过低的技术问题。
2、为解决上述技术问题，本申请采用如下技术方案：
3、第一方面，本申请提供一种基于数据中心的故障快速定位方法，包括：
4、获取数据中心异常数据，将所述数据中心异常数据进行特征分解，得到异常数据特征值模块簇；
5、对所述异常数据特征值模块簇进行度量，得到异常指标值集，根据所述异常指标值集对所述异常数据特征值模块簇进行异常划分，得到特异数据模块序列；
6、提取特异数据模块序列中特异数
7、对所述数据异常点范围集中所有数据异常点范围进行相互关联，得到期望数据点范围，根据所述期望数据点范围确定数据中心的故障位置。
8、第二方面，本申请提供一种基于数据中心的控制平台，包括有故障快速定位单元，所述故障快速定位单元包括：
9、异常数据特征值模块获取模块，用于获取数据中心异常数据，将所述数据中心异常数据进行特征分解，得到异常数据特征值模块簇；
10、特异数据模块获取模块，用于对所述异常数据特征值模块簇进行度量，得到异常指标值集，根据所述异常指标值集对所述异常数据特征值模块簇进行异常划分，得到特异数据模块序列；
11、数据异常点范围获取模块，用于提取特异数据模块序列中特异数据模块，对所述特异数据模块进行调整量化，得到特异可调整值集，根据所述特异可调整值集和所述特异数据模块确定最佳数据点和最劣数据点，根据所述最佳数据点和最劣数据点确定特异中间阈值，将所述特异中间阈值和所述特异可调整值集确定数据异常点范围，重复上述步骤，得到数据异常点范围集；
12、故障位置确定模块，用于对所述数据异常点范围集中所有数据异常点范围进行相互关联，得到期望数据点范围，根据所述期望数据点范围确定数据中心的故障位置。
13、第三方面，本申请提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有代码，所述处理器被配置为获取所述代码，并执行上述的基于数据中心的故障快速定位方法。
14、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于数据中心的故障快速定位方法。
15、本申请公开的实施例提供的技术方案具有以下有益效果：
16、本申请提供的一种基于数据中心的故障快速定位方法及控制平台中，通过获取数据中心异常数据，将所述数据中心异常数据进行特征分解，得到异常数据特征值模块簇，对所述异常数据特征值模块簇进行度量，得到异常指标值集，根据所述异常指标值集对所述异常数据特征值模块簇进行异常划分，得到特异数据模块序列，提取特异数据模块序列中特异数据模块，对所述特异数据模块进行调整量化，得到特异可调整值集，根据所述特异可调整值集和所述特异数据模块确定最佳数据点和最劣数据点，根据所述最佳数据点和最劣数据点确定特异中间阈值，将所述特异中间阈值和所述特异可调整值集确定数据异常点范围，重复上述步骤，得到数据异常点范围集，对所述数据异常点范围集中所有数据异常点范围进行相互关联，得到期望数据点范围，根据所述期望数据点范围确定数据中心的故障位置。
17、本申请中，首先异常数据特征值模块簇表示数据中心异常数据各个不同特性区段的数据，有助于对数据中心异常数据进行分析，其次，异常指标值集更加准确的表示数据中心异常数据的异常情况分布，特异数据模块序列可以更加准确的表示数据中心异常数据的异常数据，然后，特异可调整值集表示数据中心异常数据的异常判断值，最佳数据点表示特异数据模块中数据的异常最大可能分布情况，和最劣数据点特异数据模块中数据的异常最小可能分布情况，特异中间阈值表示特异数据模块的中间特异数据的数据点位置，有助于对特异数据模块进行分析，数据异常点范围可以准确表示特异数据模块中异常数据的范围点，最后，期望数据点范围准确的表示了数据中心异常数据的故障范围，从而提高故障定位精确度。
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1.一种基于数据中心的故障快速定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述数据中心异常数据进行特征分解，得到异常数据特征值模块簇具体包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述异常数据特征值模块簇进行度量，得到异常指标值集具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述特异数据模块进行调整量化，得到特异可调整值集具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述特异可调整值集和所述特异数据模块确定最佳数据点和最劣数据点具体包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述特异中间阈值对所述最佳数据点和最劣数据点进行收缩，得到数据异常点范围具体包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述数据异常点范围集中数据异常点范围进行相互关联，得到期望数据点范围具体包括：
8.一种基于数据中心的控制平台，其特征在于，包括有故障快速定位单元，所述故障快速定位单元包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于数据中心的故障快速定位方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于数据中心的故障快速定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述数据中心异常数据进行特征分解，得到异常数据特征值模块簇具体包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述异常数据特征值模块簇进行度量，得到异常指标值集具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述特异数据模块进行调整量化，得到特异可调整值集具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述特异可调整值集和所述特异数据模块确定最佳数据点和最劣数据点具体包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述特异中间阈值对所述最佳数据点和最劣数据点进行收缩...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭长华，车科谋，陈康壮，赵振东，彭韧辉，
申请(专利权)人：广东云下汇金科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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