[发明专利]基于AIOps智慧运营中心的故障监测分析方法

说明书

本发明涉及故障分析技术领域，尤其涉及一种基于AIOps智慧运营中心的故障监测分析方法，包括以下步骤：步骤s1，将检测单元分别与分析单元和传输单元中的各部件相连，步骤s2，辨析模块对检测单元测得的数据进行分析以判定传输单元的运行状态是否正常，步骤s3，辨析模块对检测单元进一步测得的数据进行分析以判定传输单元运行不正常的具体原因，步骤s4，显示模块以直观的形式对辨析模块的分析结果进行显示。本发明在完成对海量的故障进行检测后，通过算法对故障内容进行甄别并对故障类型进行统计分析，在分析完成后以直观的图表的形式展示故障内容，使人员可以针对重要故障进行集中维修处理，减小了人员进行运维的时间成本，提高了企业的运维效率。

技术领域

本发明涉及故障分析技术领域，尤其涉及一种基于AIOps智慧运营中心的故障监测分析方法。

背景技术

AIOps，即AI+Operations，可以直观理解为用AI解决运维问题的技术。AI 是由机器模拟人类行为的复杂过程；由此推及，AIOps可以定义为“任何模拟运维人员行为的计算机技术”；基于运维领域专家知识的、专家经验的、自动化、深度学习的，或基于它们的某种组合的人工智能技术，都可称为AIOps。

中国发明专利公开号CN106951465A公开了一种系统故障定位用数据分析方法及装置。该方法包括：获取在线数据和离线数据，根据离线数据，确定不同维度下的指标和每个指标的指标阈值，根据每个指标阈值，实时监控在线数据，获取异常指标，将异常指标所对应的在线数据进行划分切片，定位异常指标的位置，根据异常指标和关联方式，获取关联事件，根据异常指标的位置或关联事件，确定系统故障位置。

由此可见，所述系统故障定位用数据分析方法及装置存在以下问题：单一的对故障的类型进行判定，对海量的故障均进行上报，而没有通过算法对故障内容进行甄别，且无法直观的获取故障内容，导致人员无法针对重要故障进行维修处理，增加了人员进行运维的时间成本，降低了企业的运维效率。

发明内容

为此，本发明提供一种基于AIOps智慧运营中心的故障监测分析方法，用以克服现有技术中无法直观的获取故障内容的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于AIOps智慧运营中心的故障监测分析方法，其中，包括以下步骤：

步骤s1，将检测单元与传输单元中的各部件相连，将分析单元与检测单元相连；

步骤s2，所述检测单元对所述传输单元中的运行状态参数进行检测并将结果记录至所述分析单元中的记录模块，分析单元中的辨析模块对记录模块中的运行状态参数数据进行分析以判定传输单元的运行状态是否正常，若是，则转至步骤s4，若否，则转至步骤s3；

步骤s3，所述辨析模块根据分析结果控制所述检测单元对所述传输单元中各部件的工作参数进行检测，检测单元将结果记录至所述记录模块，辨析模块对记录模块中的工作参数数据进行分析以判定传输单元运行不正常的具体原因并结合运行状态参数对故障进行分级；

所述辨析模块对所述传输单元的故障情况进行统计分析并根据统计分析结果对故障的根因进行分析；

步骤s4，所述分析单元中的显示模块以直观的形式对辨析模块的分析结果进行显示。

进一步地，在所述步骤s2中，所述检测单元测得所述传输单元的数据传输速率η并将检测结果上传至所述记录模块，所述辨析模块根据η判定传输单元的数据传输速率是否符合标准，辨析模块中设有预设传输速率η0；

若η≥η0，所述辨析模块判定所述传输单元的数据传输速率符合标准并转至所述步骤s4；

若η＜η0，所述辨析模块判定所述传输单元的数据传输速率不符合标准并转至所述步骤s3，辨析模块根据测得的上游和下游的数据发送量判定数据传输速率不符合标准的原因。