【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及IT运维管理领域，尤其是IT运维的指标间的监测和管理领域，具体涉及到一种利用相关性的指标智能化预报和预测的方法。
技术介绍
IT运维管理，即IT企业或部门采用相关的方法、手段、技术、制度、流程和文档等， 对IT运行环境(包括物理环境、软硬件环境等)、IT业务系统和IT运维人员进行的综合管理。随着IT建设的不断深入和完善，计算机硬软件系统的运行维护已经得到了重视，由于这是一个随着计算机信息技术的深入应用而产生的新课题，因此研究如何进行有效的IT 运维管理，将具有广阔的发展前景和巨大的现实意义。概括地讲，IT运维的管理内容都可以经抽取成指标来进行管理和维护。指标，也即描述某一对象特征的数据。IT运维的管理行为，本质上都可以抽象成数据的变更。因此， 研究IT运维指标的管理很有意义。在本专利技术中，提出的是一种利用相关性对指标进行智能化预报与预测的方法。智能化预报与预测，即通过非人工检测的方式对某指标值进行告警或估测的过程。智能化的例子很多，如将模式识别的聚类算法应用于手机或终端手写输入法的功能，可以提高输入效率；再如有些音乐软件提供自动推荐歌曲的功能，通过记录听众历史记录来进行预测，这种启发式的方式可以进一步满足听众的心愿；再如360安全卫士对操作系统的程序更新和维护提供自动预报的功能，可以优化系统，提高系统使用寿命。智能化的理论体系已经发展得比较成熟，目前应用的智能化理论方法和手段主要包括(1)自适应理论体系，该理论本质上是一种反馈理论，包括人工神经网络体系，通过学习训练样本，预测未来数据；(2)模式识别领域，通过构造不同模式体系达到识别的目的...
【技术保护点】
相关指标预报其是否进行超标；所述数据预测，通过相关性关系及相关指标值联立方程组解得预测结果。骤，数据预处理，输入训练数据，消除毛刺数据进行平滑处理；所述数据计算步骤，计算协方差矩阵，确定指标间的相关性关系，对其进行特征值分解处理确定波动范围；测试，具体包含数据预报和数据预测步骤，数据预报，通过训练后得到的相关性关系和波动范围，利用１．一种利用相关性的ＩＴ运维指标预报与预测方法，其特征在于，所述方法包含三个主要步骤：更新数据来源、训练和测试；更新数据来源，具体包含用初始化的历史数据作为训练数据，同时不断并入测试数据，更新历史数据库；训练，具体包含数据预处理和数据计算步
【技术特征摘要】
1.一种利用相关性的IT运维指标预报与预测方法，其特征在于，所述方法包含三个主要步骤更新数据来源、训练和测试；更新数据来源，具体包含用初始化的历史数据作为训练数据，同时不断并入测试数据， 更新历史数据库；训练，具体包含数据预处理和数据计算步骤，数据预处理，输入训练数据，消除毛刺数据进行平滑处理；所述数据计算步骤，计算协方差矩阵，确定指标间的相关性关系，对其进行特征值分解处理确定波动范围；测试，具体包含数据预报和数据预测步骤，数据预报，通过训练后得到的相关性关系和波动范围，利用相关指标预报其是否进行超标；所述数据预测，通过相关性关系及相关指标值联立方程组解得预测结果。2.根据权利要求1所述利用相关性的IT运维指标预报与预测方法，其特征在于，所述的数据预处理步骤的消除毛刺的算法是对于某一个指标，初始化，从其历史数据库中挑选极大极小的三个数据，组成毛刺集，以其他数据的均值来填充其位置；当更新历史数据后，比较新加入的数据，看其是否大于毛刺集的均值，若大于，则加入毛刺集，否则，作为正常数据，进入所述数据计算步骤。3. 权利要求1戶;M利用相关性的IT·餅野厨艮与预测方法，M寺征在于，_的·计算步骤具体工作过程是，纽觀预处麵，利用协方差公式可得到一个协方差矩阵，协方差的计算公4.根据权利要求1所述利用相关性的IT运维指标预报与预测方法，其特征在于，所述的数据计算步骤，当计算好协方差矩阵后，对其进行特征值分解，将所有特征值中绝对值较大保留，剔除接近于零的部分，再重新恢复成新的协方差矩阵，根据两个协方差大小关系拟定波动范围。5.根据权利要求4所述的利用相关性的IT运维指标预报与预测方法，其特征在于， 所述的数据计算步骤中拟定协方差的波动范围计算方法是设经过去特征值处理后恢复出的新的协方差矩阵中第i和第j个指标的协方差大小为COIW1(Xi5Xj),设其为波动范围一个界，那么另一个界为com/(Xi,X1,.) - 2*Ctmv(Xi5Xii)-conv'(x2 ,χ,...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵旺兴，杨涛，
申请(专利权)人：成都勤智数码科技有限公司，
类型：发明
国别省市：90
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。