[发明专利]一种光纤存储网络大数据智慧监控和预警方法及系统

权利要求书

1.一种光纤存储网络大数据智慧监控和预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1)设置收集间隔时长，每隔收集间隔时长对SAN光纤交换机的底层指标信息进行采集；

S2)将采集到的SAN光纤交换机的底层指标信息加入Redis消息队列，建立信息数据库，所述Redis消息队列将所述底层指标信息保存至所述信息数据库中；

S3)建立人工智能引擎组件，所述Redis消息队列将所述底层指标信息发送至所述人工智能引擎组件中，利用所述人工智能引擎组件识别出底层指标信息异常值，并将所述底层指标信息异常值输出至信息展示组件；

S4)所述信息展示组件实时运行所述信息数据库、并根据所述人工智能引擎组件输出的底层指标信息异常值进行信息展示。

2.根据权利要求1所述的光纤存储网络大数据智慧监控和预警方法，其特征在于，步骤S1)中，所述SAN光纤交换机的底层指标信息包括若干个不同类型的指标信息，所述底层指标信息包括每一个交换机中每一个端口的CPU内存使用率、ENC编码错误、发送接收数据帧数量、CRC校验错误、C3D数据包丢弃、BB Credit Zero耗尽、交换机SFP发送接收光衰、交换机SFP温度、交换机SFP电压电流、电源状态、板卡状态和风扇状态。

3.根据权利要求2所述的光纤存储网络大数据智慧监控和预警方法，其特征在于，步骤S3)中，建立人工智能引擎组件，所述Redis消息队列将所述底层指标信息发送至所述人工智能引擎组件中，利用所述人工智能引擎组件识别出底层指标信息异常值，包括以下步骤：

S31)获取样本数据集，所述样本数据集包括若干个样本，每一个样本为历史采集到的一个间隔时长内的SAN光纤交换机的底层指标信息；所述底层指标信息包括若干个不同类型的指标信息，每一个类型的指标信息对应一个维度；

S32)构建独异森林IForest，所述独异森林IForest包括w个孤立树iTree，每个孤立树iTree是一个二叉树结构，每个孤立树iTree包含若干个节点，第一个节点为根节点，除根节点外的其他节点依次为继承节点；

S33)从所述训练数据集中随机选择m个样本作为第i个孤立树iTree的子样本，将所述第i个孤立树iTree的子样本放入所述第i个孤立树iTree的根节点中；i＝1、2、…、w；

S34)在当前节点中随机指定一个维度、并随机产生一个切割点p，所述切割点p的取值范围为当前节点中与指定的维度相对应的指标信息的最大值和最小值之间；

S35)通过切割点p生成超平面，判断第i个孤立树iTree的子样本中的第j个样本中与指定维度相对应的指标信息的值是否小于切割点p，若是，则将第i个孤立树iTree的子样本中与指定维度相对应的指标信息的值小于切割点p的样本放入当前节点的左继承中；若否，则将第i个孤立树iTree的子样本中与指定维度相对应的指标信息的值大于或等于切割点p的样本放入当前节点放在当前节点的右继承中；

S36)设定第i个孤立树iTree的限定高度，在继承节点中不断递归步骤S34)和步骤S35),直到继承节点中所述第i个孤立树iTree的子样本不可再分或已到达第i个孤立树iTree的限定高度,停止递归；

S37)依次构造出w个孤立树iTree，组成独异森林IForest；

S38)所述人工智能引擎组件接收所述Redis消息队列中第t时刻的底层指标信息x_t，将底层指标信息x_t遍历每一个孤立树iTree，获得底层指标信息x_t分别位于每一个孤立树iTree的高度，根据底层指标信息x_t分别位于每一个孤立树iTree的高度获得出底层指标信息x_t在每一个孤立树iTree的高度平均值h(x_t)，计算底层指标信息x_t的异常概率m为样本个数，c(m)的表达式为ζ为欧拉常数；

S39)设定异常阈值，判断第t时刻的底层指标信息x_t的异常概率是否超过异常阈值，若是，则建立时异常检测模型，利用所述时异常检测模型对第t时刻的底层指标信息x_t进行异常识别，获得底层指标信息x中的底层指标信息异常值。