[发明专利]一种应用于数据中心领域的资产全域大数据分析方法

权利要求书

1.一种应用于数据中心领域的资产全域大数据分析方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

S1：构建资产数据信息结构，设置多维度属性字段，建立标准的结构化定义；

S2：设置资产数据信源及数据爬取规则，并获取爬取数据；

S3：对爬取结果进行结构化解析，写入Kafka消息队列；

S4：订阅Kafka消息队列，进行数据补全，形成结构化的资产数据结果，写入Kafka消息队列；

S5：订阅Kafka消息队列，将资产数据信息结果写入Elastic索引；

S6：构建资产的多维属性关联查询服务；

S7：设置评估指标参数；

S8：根据名称、位置、经纬度等信息进行数据检索，获取参考数据；

S9：设置运营期限，按不同的模式计算资产运营价值评估结果；

S10：图表化输出，提供决策分析报告。

2.根据权利要求1所述的一种应用于数据中心领域的资产全域大数据分析方法，其特征在于：S1中所构建的资产数据结构依据业务需求进行设计，从底层的安全数据中心部分抽取相关数据进行安全分析，安全分析包括：资产分析、纵向分析、横向分析、风险分析及入侵分析，其中，资产分析针对每日汇总的资产数据进行分类统计，结合不同安全视角分析资产微指标的变化，针对上下线变更资产进行标注，将资产数据信息结合大数据插件关联分析，分析展现工作包含两个分析纬度；

纵向分析针对单台服务器以时间为导向，记录系统内部所有应用程序的启动以及运行轨迹，用户可以根据时间轴来观察系统内部应用程序的运行情况，同时记录不同的运维人员对不同应用的运维情况，将所有信息以时间轴的方式统一展现出来；

横向分析针对所有服务器以应用程序为导向，记录同一应用程序在不同服务器中的运行轨迹，比对不同服务器中该应用的运行差异。

3.根据权利要求1所述的一种应用于数据中心领域的资产全域大数据分析方法，其特征在于：S4中的数据融合采用数据补全的方式，形成结构化数据，且所述结构化数据是以F1为基准数据，进行完整性检查，如出现字段缺失，则调用F2的数据进行补充，形成结构化的房产数据，将数据写入Kafka消息队列T，如F1、F2均出现字段缺失，将数据写入Kafka消息队列E，待人工核查。

4.根据权利要求1所述的一种应用于数据中心领域的资产全域大数据分析方法，其特征在于：S9中依据专家知识库，构建三种模式进行资产运营价值评估计算。

5.根据权利要求1所述的一种应用于数据中心领域的资产全域大数据分析方法，其特征在于：

S10中依据业务需求进行图表化输出、生成决策分析报告，支持根据实际业务进行升级。

6.根据权利要求1所述的一种应用于数据中心领域的资产全域大数据分析方法，其特征在于：所述风险分析包括分析系统上的安全补丁、漏洞和文件完整性以及应用服务的配置缺陷、操作违规和异常连接。

7.根据权利要求1所述的一种应用于数据中心领域的资产全域大数据分析方法，其特征在于：所述资产数据信息包括系统、进程、应用、安装包和端口。