[发明专利]一种基于数据中台技术的智能运维系统

说明书

本发明公开了一种基于数据中台技术的智能运维系统，主要包括静态配置库、智能运维算法库、数据仓库、可视化功能库，静态配置库作为智能运维系统的初始基准，针对运维工作中的特有场景，对智能运维系统中的所有组件做统一的标准化管理，智能运维算法库接入常见的机器学习算法，并且根据运维工作的特有场景组成AIOps算法组件，智能运维算法模块从原始数据中提取中关键信息并加以利用，数据仓库存储智能运维系统中的数据，可视化功能库接入常见的可视化功能组件，并设计为可拖拉拽的模式。本发明引进了运维数据中台的设计理念，解决了数据整合的顽疾，为数据的进一步挖掘提供了基础，也很好地适应了前台应用的多样性要求。

技术领域

本发明涉及智能运维的领域，具体涉及一种基于数据中台技术的智能运维系统。

背景技术

智能运维是在自动化运维的基础之上，运用机器学习算法，解决传统运维工作中遇到的难题，提升传统运维的工作效率。统一交易流水号是运维数据在智能运维系统中的唯一关键字(key)，可以通过统一交易流水号识别当前数据的来源系统、生成日期等关键信息，并且可以和其他数据唯一区分。CMDB是智能运维系统的静态配置库，针对于运维工作的具体场景，对智能运维系统中的所有组件做统一标准化管理。传统的运维系统包含很多独立的系统，大体可以分为前台系统和后台系统两大类。后台系统是直接和业务层打交道的系统，包括采控系统、监控系统、告警系统、日志系统、云监控、自动化平台、CMDB、网络管理等。前台系统主要的功能是便于运维人员和管理人员方便的进行运维相关的分析、数据消费等操作。它包括日志分析、告警分析、运维服务门户、容量分析、态势感知、根源分析、数据服务、订阅服务等。基本上每个后台系统都对应着一个或者多个前台系统。随着运维数据的不断积累，出现了传统的运维大数据平台来支持各个业务的发展。传统的大数据平台连接前后台。但是传统的运维大数据平台只是解决了数据存储的问题，并没有对来自于不同后台的数据进行统一整合，没有提供一个唯一的识别号码来记录数据，数据只是简单的堆积，没有根据数据分布的特点对数据进行梳理、整合、从而形成一个完整有机的体系。随着运维软件产品的不断成熟，前台运维系统具备明显的多样性和个性化特征，同样的场景、不同的IT组织就可能有完全不同的实现要求，所以很难形成标准化的产品。而随着新形势下移动办公比重的不断增加，传统的大数据平台越来越难以适应当前业务高并发、实时性的要求。因此传统的运维大数据平台难以适应前台应用多样化的特点。

传统的运维大数据平台仅提供了数据存储的功能，没有针对性地对数据做出进一步处理，未包含对运维特有场景的针对性处理方案，所以在运维数据的收集和应用过程中就会造成数据利用率不高，数据价值不能得到充分挖掘等问题。传统的运维大数据平台不同，运维数据中台的职责是识别前台数据需求、整合后台数据、加工数据、输出数据，是数据中心级的数据服务共享平台。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，而提供一种基于数据中台技术的智能运维系统。

本发明的目的是通过如下技术方案来完成的：这种基于数据中台技术的智能运维系统，主要包括静态配置库、智能运维算法库、数据仓库、可视化功能库，静态配置库作为智能运维系统的初始基准，针对运维工作中的特有场景，对智能运维系统中的所有组件做统一的标准化管理，智能运维算法库接入常见的机器学习算法，并且根据运维工作的特有场景组成AIOps算法组件，智能运维算法模块从原始数据中提取中关键信息并加以利用，数据仓库存储智能运维系统中的数据，可视化功能库接入常见的可视化功能组件，并设计为可拖拉拽的模式。

所述静态配置库的数据范围包含与应用相关的所有IT资源，信息来自多个数据源，整合并处理不同的数据，统一数据的规范、构建数据之间的互联关系，静态配置库提供了IT资源配置信息的数据地图和静态拓扑关系。

所述数据仓库包括实时数据仓库和历史数据仓库。

所述数据仓库中的数据被赋予唯一关键字，即统一交易流水号，统一交易流水号作为数据在整个运维系统中唯一识别的号码，并采用以统一交易流水号为基础的OneID技术。