申请/专利权人：天津市卓越新中新龙腾科技发展有限公司

申请日：2021-12-14

公开（公告）日：2024-06-04

公开（公告）号：CN114168444B

主分类号：G06F11/34

分类号：G06F11/34

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.04#授权;2024.05.24#专利申请权的转移;2022.03.29#实质审查的生效;2022.03.11#公开

摘要：本发明公开了一种基于监控大数据的动态运维报修方法，包括步骤：S1获取监控项的历史监控数据，历史监控数据划分为训练集和测试集；S2利用历史监控数据建立出监控项的Holt‑Winters模型；S3根据监控项的Holt‑Winters模型预测未来数据，确定监控项的告警阈值区间；S4基于监控项的告警阈值区间对实际监控数据进行阈值分析，判断监控项是否发生异常；若发生异常，则向系统发送告警信息。本发明提供的基于监控大数据的动态运维报修方法，基于历史数据预测并动态调整阈值，解决了现有的运维系统方案基于人工经验设置固定阈值、时效性差、难以根据实际情况动态调整告警阈值的问题。

主权项：1.一种基于监控大数据的动态运维报修方法，其特征在于，包括步骤：S1获取监控项的历史监控数据，所述历史监控数据划分为训练集和测试集；S2利用所述历史监控数据建立出监控项的Holt-Winters模型；S3根据所述监控项的Holt-Winters模型预测未来数据，确定监控项的告警阈值区间；S4基于监控项的告警阈值区间对实际监控数据进行阈值分析，判断监控项是否发生异常；若发生异常，则向系统发送告警信息；步骤S1所述获取监控项的历史监控数据，所述历史监控数据划分为训练集数据和测试集数据，具体包括：S101确定所需的监控主机和所述监控主机的监控项，并获取所述监控项对应的键值与监控项ID；S102判断所述监控项对应历史数据类型，通过所述监控主机名称与键值查询Zabbix数据库中与数据类型对应的数据表，获取监控项历史数据；S103将获取的所述监控项历史数据划分为训练集和测试集，所述测试集为最近h小时的数据，剩余数据为所述训练集；步骤S2所述利用所述历史监控数据建立出监控项的Holt-Winters模型，具体包括：S201初始化水平平滑值L0、趋势平滑值P0和季节平滑值Sk，计算公式分别如下： 其中：T为季节长度；Yi为i时刻的监控项数据值；YT+i为下一个季节中i时刻的监控项数据值；s为季节数，n为监控项历史时间序列数据个数，Yz*T+k为第z+1个季节的第k个时刻的监控项数据值；S202使用训练集数据拟合监控项的Holt-Winters模型，设置水平平滑系数α，趋势平滑系数β和季节平滑系数γ初值，采用交叉验证法，以平均绝对百分比误差MAPE为指标得出最优平滑参数；S203输入最优平滑参数，生成监控项的最优Holt-Winters模型，固定模型参数并存储当前监控项的最优Holt-Winters模型。

全文数据：

权利要求：

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