【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统。
技术介绍
1、基于在运系统资源使用情况，开展新建系统申请资源评估大数据分析，通过新建系统可行性研究报告中的，应用类型、业务复杂度、业务类型、活跃用户、最大并发用户、业务即时性要求、结构化及非机构化数据规模等参数，基于对已获取数据系统的原始可研报告内的参数进行比对分析，实现对新建系统资源申请精益化评估，并出具评估报告，主要内容包括：服务器数量、服务器cpu数量及线程数量、内存大小、磁盘大小、数据库cpu数量及线程数量、数据内存大小及数据库数据盘大小等。因此本专利技术提出了一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统。
技术实现思路
1、基于
技术介绍
存在的技术问题，本专利技术提出了一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统。
2、本专利技术提出的一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统，完成实时获取新系统及旧系统服务器资源日志，数据库日志，数据库用户资源使用情况日志，登陆日志信息，用以后续资源大数据分析；包括如下：
3、服务器信息登记模块：登记需获取服务器信息列表，提报服务器所属业务部门、所属业务系统、系统相关负责人、集群部署方式信息；
4、服务器资源日志获取模块：获取服务器cpu使用率、内存使用率、磁盘剩余空间及磁盘i/o信息；
5、数据库日志获取模块：获取sga使用率、pga使用率、表空间使用率、表空间的i/o、文件系统的i/o、数据库数据盘使用率、当前数据
6、数据库用户资源使用情况获取模块：获取数据库连接次数、数据库用户信息、数据库登录用户名、数据库用户登录次数信息；
7、登陆日志获取模块：获取操作系统最近在线用户数、最近在线用户明细、用户在线时长信息。
8、优选地，基于服务器登录频率，分析ecs区间时间内的登录趋势，分析登录集中时间，峰谷时段；分析服务器登录方式，基于远程登录、本地登录、ssh登录等方式进行聚类分析。
9、优选地，分析服务器内各类等级事件的总体分布情况，形成整体分布图、占比图，实现各类等级事件聚类分析；基于各类等级事件，解析错误事件发生频率，集中时间，峰谷时段，形成系统错误事件趋势；查看服务器错误事件明细，查看是否存在因资源瓶颈导致的报错信息。
10、优选地，分析数据库最近1天的用户登入登出情况，解析区间时间内的登录趋势，分析登录集中时间，峰谷时段等；分析数据库最近1天用户操作类型分布，依据操作方式，开展聚类分析；通过登录总体情况，依据用户信息进行聚类，分析数据库最近一天用户登录次数。
11、优选地，解析数据库错误码，通过错误代码类别，实现错误代码聚类分布分析。
12、优选地，通过数据库关键事件明细及数据库连接明细，实现关键事件及数据库连接分布图。
13、优选地，通过数据库连接明细，结合用户登录明细，形成客户端连接ip分布图；通过实时获取数据库dbtime，形成数据库时间趋势图；通过数据库关键事件明细及数据库连接明细，结合客户端连接ip分布图，实现数据库客户端连接数趋势图分析。
14、本专利技术中的有益效果为：基于海量资源日志，开展非上云系统服务器及数据库使用情况大数据分析，评估各业务系统资源使用情况，并形成趋势分析，峰值谷值分析等多项资源使用指标。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统，完成实时获取新系统及旧系统服务器资源日志，数据库日志，数据库用户资源使用情况日志，登陆日志信息，用以后续资源大数据分析；其特征在于，包括如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统，其特征在于，基于服务器登录频率，分析ecs区间时间内的登录趋势，分析登录集中时间，峰谷时段；分析服务器登录方式，基于远程登录、本地登录、ssh登录等方式进行聚类分析。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统，其特征在于，分析服务器内各类等级事件的总体分布情况，形成整体分布图、占比图，实现各类等级事件聚类分析；基于各类等级事件，解析错误事件发生频率，集中时间，峰谷时段，形成系统错误事件趋势；查看服务器错误事件明细，查看是否存在因资源瓶颈导致的报错信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统，其特征在于，分析数据库最近1天的用户登入登出情况，解析区间时间内的登录趋势，分析登录集中时间，峰谷时段等；分析数据库最近1天用户操作类型分布，依据
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统，其特征在于，解析数据库错误码，通过错误代码类别，实现错误代码聚类分布分析。
6.根据权利要求5所述的一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统，其特征在于，通过数据库关键事件明细及数据库连接明细，实现关键事件及数据库连接分布图。
7.根据权利要求6所述的一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统，其特征在于，通过数据库连接明细，结合用户登录明细，形成客户端连接ip分布图；通过实时获取数据库dbtime，形成数据库时间趋势图；通过数据库关键事件明细及数据库连接明细，结合客户端连接IP分布图，实现数据库客户端连接数趋势图分析。
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统，完成实时获取新系统及旧系统服务器资源日志，数据库日志，数据库用户资源使用情况日志，登陆日志信息，用以后续资源大数据分析；其特征在于，包括如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统，其特征在于，基于服务器登录频率，分析ecs区间时间内的登录趋势，分析登录集中时间，峰谷时段；分析服务器登录方式，基于远程登录、本地登录、ssh登录等方式进行聚类分析。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统，其特征在于，分析服务器内各类等级事件的总体分布情况，形成整体分布图、占比图，实现各类等级事件聚类分析；基于各类等级事件，解析错误事件发生频率，集中时间，峰谷时段，形成系统错误事件趋势；查看服务器错误事件明细，查看是否存在因资源瓶颈导致的报错信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的新旧系统硬件日志分析系统，其特征在于，分...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴胜竹，邢聪辉，吴少平，李宁，楼萍，
申请(专利权)人：国网信通亿力科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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