[发明专利]一种基于特征建模实现工单收敛的控制方法及控制装置

说明书

本发明提供了一种基于特征建模实现工单收敛的控制方法，其基于动态获取数据、总结规则建模，并将工单数据应用于建模中实现工单收敛，包括如下步骤：a.基于一个或多个工单确定一个或多个工单中的一个或多个特征信息；b.逐一将一个或多个工单中的一个或多个特征信息与所述特征信息相对应的特征模型进行匹配，获取一个或多个收敛工单和/或一个或多个未收敛工单。本发明功能强大、使用便利、方便迅捷、收敛性好，具有极高的商业价值。

技术领域

本发明属于人工智能应用领域，具体地，涉及一种基于特征建模实现工单收敛的控制方法及控制装置。

背景技术

运维工作大部分是由运维人员手工完成的，随着互联网业务快速扩张、人力成本高企的时代，人肉运维难以维系日常运行。于是通过创建可被自动触发的、预定义规则的脚本，来执行常见的、重复性的运维工作，实现自动化运维，被认为是一种基于行业领域知识和运维场景领域知识的专家系统。自动化运维以编排作业方式为核心构建运维自动化平台，可为客户提供配置变更、任务巡检、脚本执行控制、自定义工作流等功能；覆盖巡检、文件分发、备份恢复、SQL操作等运维场景，并提供可扩展能力；自动化运维系统服务器端配置批作业，按照策略调度各脚本工作，实现业务流的自动化操作；控制台为各管理人员的操作平台，实现角色、对象、操作的分级分权管理。在CMDB基础上构建统一化设备模型，实现资源和服务的自动化交付。

IT运维从诞生发展至今，经历人工运维到目前的自动化运维，已经能够逐步适应复杂的业务、多样化的用户需求、不断扩展的IT应用，以保障IT服务灵活便捷，安全稳定，自动化运维作为代替人工操作为出发点的诉求，正被广泛研究和应用。运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，目的就是实现IT运维的质量，降低成本。自动化运维主要以创建可被自动触发的预定义规则的脚本，来执行常见的、重复性的运维工作，实现自动化运维。但是一旦发生未被预定义的问题，就需要人为去感知、排查、定位，这种运维服务需要投入的人力相当庞大。因为人力不足或因排查定位，将导致服务长时间挂起，无法实现系统的稳定运行。这种不足日益凸显，这也为智能运维带来发展机遇。

智能运维不依赖于人为指定规则，主张由机器学习算法自动地从海量运维数据(包括事件本身以及运维人员的人工处理日志)中不断地学习，不断地提炼并总结规则。即是在自动化运维的基础上，增加了一个基于机器学习的大脑，指挥监测系统采集大脑决策所需的数据，做出分析、决策，并指挥自动化脚本去执行大脑的决策，从而达到运维系统的整体目标。

而目前，市场上并没有一种能够有效解决上述问题的具体办法，尤其涉及一种基于特征建模实现工单收敛的控制方法及控制装置。

发明内容

针对现有技术存在的技术缺陷，本发明的目的是提供一种基于特征建模实现工单收敛的控制方法及控制装置，根据本发明的一个方面，提供了一种基于特征建模实现工单收敛的控制方法，其基于动态获取数据、总结规则建模，并将工单数据应用于建模中实现工单收敛，包括如下步骤：

a.基于一个或多个工单确定所述一个或多个工单中的一个或多个特征信息；

b.逐一将一个或多个工单中的一个或多个特征信息与所述特征信息相对应的特征模型进行匹配，获取一个或多个收敛工单和/或一个或多个未收敛工单。

优选地，在所述步骤b之后，还包括步骤c：匹配与一个或多个收敛工单和/或一个或多个未收敛工单相适应的工单信息，并将所述工单信息进行动态展示。

优选地，在所述步骤a中，所述特征信息至少包括：

工单分类信息；

信息提取信息；

工单收敛信息；以及

根因分析信息。

优选地，所述步骤b包括如下步骤：