用于智慧运维的大数据工作台

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体是用于智慧运维的大数据工作台。

背景技术

在传统的运维管理中，运维人员通常需要手动收集和处理大量的运维数据，包括系统日志、网络监控数据、服务器指标等。这些数据分散在不同的数据源和系统中，且格式、结构各异，给运维工作带来了较大的困难和挑战。此外，传统的数据分析方法往往依赖于人工分析，效率低下且容易出现遗漏。

近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，智慧运维逐渐成为运维管理的重要手段。智慧运维通过采集、存储、清洗、分析和可视化运维数据，帮助运维人员更好地了解系统状态、识别问题和提供决策支持。然而，现有的智慧运维工具存在功能单一、扩展性差、操作复杂等问题，无法满足运维人员对综合性和高效性的需求。因此，本发明提出用于智慧运维的大数据工作台。

发明内容

本发明的目的在于提供用于智慧运维的大数据工作台，通过集成数据采集、存储、清洗和预处理、可视化和监控、数据分析和智能决策支持等模块，提供全面的运维管理功能，同时具备智能分析、数据可视和多维合作，通过引入人工智能和数据分析技术，该工作台能够自动识别潜在问题和风险，并提供相应的智能决策支持，帮助运维人员更快速地解决问题，通过强大的数据可视化功能，该工作台可以将复杂的运维数据以直观、易懂的方式呈现给用户，提高运维人员对系统状态的感知和理解支持跨平台数据传输和工作协调，同时可根据特性增加扩展内容，以解决上述背景技术中提出的现有的智慧运维工具存在功能单一、扩展性差、操作复杂等问题，无法满足运维人员对综合性和高效性的需求问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：用于智慧运维的大数据工作台，包括：

数据采集模块，用于自动从各种运维数据源中采集数据；

数据存储模块，用于高效地存储和管理采集到的数据；

数据清洗和预处理模块，用于自动识别并处理无效及异常数据，并对数据进行标准化和转化；

数据可视化和监控模块，用于将运维数据以图表、仪表盘等形式直观展示，并实时监控运维指标和系统状态；

数据分析和智能决策支持模块，利用数据分析算法和人工智能技术，自动识别和分析潜在的问题和风险，并提供相应的建议和决策支持；

跨平台和扩展性模块，支持在不同操作系统和设备上使用，并具备插件和扩展机制，以集成第三方工具和算法；

所述数据采集模块能够从运维数据源中采集数据，数据存储模块能够使用高效的数据库技术，对采集到的数据进行存储和管理，数据清洗和预处理模块能够自动识别并处理包括重复数据、缺失数据和异常数据在内的无效数据，数据可视化和监控模块能够提供多种图表和仪表盘样式，以满足不同用户的需求，数据分析和智能决策支持模块能够应用机器学习和深度学习等人工智能技术，实现更准确的数据分析和智能决策，跨平台和扩展性模块能够支持不同操作系统，并通过插件和扩展机制，方便地集成第三方工具和算法。

作为本发明进一步的方案：所述智能决策模块包括：

训练模型模块，用于训练数据分析算法和人工智能模型，以提高智能决策的准确性和可靠性；

实时监测模块，能够实时监测运维指标和系统状态，并在发现异常情况时自动触发相应的预警和报警机制；

自动化运维模块，能够根据智能决策结果自动执行运维操作，以实现更高效的运维管理。

作为本发明再进一步的方案：所述数据清洗清洗和预处理包括下述步骤：

数据清洗规则和策略：

引入灵活的数据清洗规则和策略配置机制，允许用户根据不同数据源和需求设置相应的清洗规则和策略；

缺失数据处理：

提供处理缺失数据的方法和算法，可以根据数据的特点和上下文进行合理的缺失数据插补；

异常数据处理：

通过引入异常检测算法和技术，自动识别和处理异常数据；

数据标准化和转化：

提供数据标准化和转化的功能，将不同格式、结构和单位的数据转化为一致的标准形式；

数据质量评估：

在数据清洗和预处理之后，提供数据质量评估的指标和可视化分析；

扩展性和自定义规则：

使数据清洗和预处理模块具有良好的扩展性，允许用户根据自身需求和特定业务场景定制化清洗和预处理规则。

作为本发明再进一步的方案：所述数据分析和智能决策支持模块包括如下子模块：

多维度数据分析：

支持多维度的数据分析，通过对数据进行切片和钻取，可以从不同的角度和维度深入分析运维数据；

高级统计分析：

引入更多的高级统计分析方法和模型，通过引入的方法找出数据的潜在模式、趋势和相互关系，并进行可靠的预测和预警；

实时数据处理和分析：

将数据分析的能力移至实时环境中，支持对实时数据的快速处理和实时分析。

作为本发明再进一步的方案：所述数据可视化和监控模块包括如下子模块：

可视化分析和动态报表：

提供丰富的可视化分析功能，将数据以直观的方式呈现给用户；

智能决策支持：

基于数据和规则自动生成决策方案，帮助运维人员做出更优的决策；

集成第三方数据分析工具和算法：

可根据自身需求和习惯选择适合的分析工具和算法，从而扩展和定制数据分析和智能决策支持能力。

作为本发明再进一步的方案：所述跨平台和扩展性模块包括如下子模块：

跨平台适配：

兼容多种操作系统和设备平台，通过使用跨平台的开发框架和技术，确保工作台在不同的平台上能够平稳运行，并提供一致的用户体验；

自定义插件和扩展接口：

设计和提供可扩展的插件架构，允许开发者和用户自定义插件以满足特定需求；

开放的API和集成能力：

提供开放的API，允许其他系统和应用与智慧运维大数据工作台进行集成；

数据连接和集成：

支持与多种数据源的连接和集成，通过提供统一的数据接入接口和数据转换机制，简化数据的整合和处理过程；

可配置的系统设置和参数：

为用户提供可配置的系统设置和参数，使其能够根据自身需求自定义系统的行为和外观；

安全性和权限控制：

引入安全性和权限控制机制，确保数据的安全性和隐私性。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明中，通过引入人工智能和数据分析技术，该工作台能够自动识别潜在问题和风险，并提供相应的智能决策支持，帮助运维人员更快速地解决问题，通过强大的数据可视化功能，该工作台可以将复杂的运维数据以直观、易懂的方式呈现给用户，提高运维人员对系统状态的感知和理解，支持跨平台数据传输和工作协调，同时可根据特性增加扩展内容。

附图说明

图1为本发明用于智慧运维的大数据工作台的系统结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“一端”、“一侧”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

本发明提出了用于智慧运维的大数据工作台，通过集成数据采集、存储、清洗和预处理、可视化和监控、数据分析和智能决策支持等模块，提供全面的运维管理功能。

所述大数据工作台的数据采集模块能够自动从各种运维数据源中采集数据，包括系统日志、网络监控数据和服务器指标等。数据存储模块能够高效地存储和管理采集到的数据，采用先进的数据库技术，以确保数据的可靠性和可访问性。数据清洗和预处理模块能够自动识别并处理无效及异常数据，包括重复数据、缺失数据和异常数据，同时对数据进行标准化和转化，以提高分析和决策的准确性。

数据可视化和监控模块能够将运维数据以图表、仪表盘等形式直观展示，帮助用户快速了解系统状态和运维指标。同时，该模块还能够实时监控运维指标和系统状态，及时发现异常情况并自动触发预警和报警机制，提高运维的响应速度和处理效率。

数据分析和智能决策支持模块是本发明的核心部分，利用数据分析算法和人工智能技术，自动识别和分析潜在的问题和风险，并提供相应的建议和决策支持。该模块还具备训练模型的功能，可以训练数据分析算法和人工智能模型，提高智能决策的准确性和可靠性。此外，该模块还能够自动执行运维操作，实现更高效的运维管理。

本发明的大数据工作台还具备跨平台和扩展性的特点，支持在不同操作系统。

请参阅图1，本发明的大数据工作台结合了人工智能和数据分析技术，以实现更智能和高效的运维管理。该工作台包括以下关键特点：

数据采集和存储：该工作台能够自动从各种运维数据源中采集数据，并对其进行高效的存储和管理。数据源可以包括系统日志、网络监控数据、服务器指标等等。

数据清洗和预处理：该工作台具备数据清洗和预处理功能，能够自动识别并处理无效和异常数据。此外，它还能对数据进行标准化和转化，以便更好地进行后续的分析。

数据可视化和监控：该工作台具备强大的数据可视化和监控功能，能够将复杂的运维数据以直观、易懂的形式展示给运维人员。通过图表、仪表盘等方式，用户可以实时监控运维指标和系统状态。

数据分析和智能决策支持：该工作台内嵌了先进的数据分析算法和人工智能技术，能够自动识别和分析潜在的问题和风险，并提供相应的建议和决策支持。用户可以根据分析结果做出更明智的决策，以优化系统性能和提高运维效率。

跨平台和扩展性：该工作台具备跨平台的特性，可以在不同的操作系统和设备上使用。此外，它还支持灵活的插件和扩展机制，可以方便地集成第三方工具和算法，以满足不同运维场景的需求。

其中，本系统还包括如下子模块：

1.1数据采集模块，用于自动从各种运维数据源中采集数据；

1.2数据存储模块，用于高效地存储和管理采集到的数据；

1.3数据清洗和预处理模块，用于自动识别并处理无效及异常数据，并对数据进行标准化和转化；

1.4数据可视化和监控模块，用于将运维数据以图表、仪表盘等形式直观展示，并实时监控运维指标和系统状态；

1.5数据分析和智能决策支持模块，利用数据分析算法和人工智能技术，自动识别和分析潜在的问题和风险，并提供相应的建议和决策支持；

1.6跨平台和扩展性模块，支持在不同操作系统和设备上使用，并具备插件和扩展机制，以集成第三方工具和算法。

2.1数据采集模块能够从系统日志、网络监控数据、服务器指标等多种运维数据源中采集数据。

2.2数据存储模块能够使用高效的数据库技术，对采集到的数据进行存储和管理。

2.3数据清洗和预处理模块能够自动识别并处理包括重复数据、缺失数据和异常数据在内的无效数据。

2.4数据可视化和监控模块能够提供多种图表和仪表盘样式，以满足不同用户的需求。

2.5数据分析和智能决策支持模块能够应用机器学习和深度学习等人工智能技术，实现更准确的数据分析和智能决策。

2.6跨平台和扩展性模块能够支持Wi ndows、L i nux和Mac等不同操作系统，并通过插件和扩展机制，方便地集成第三方工具和算法。

在智能决策支持模块中，进一步具备以下特征：

3.1训练模型模块，用于训练数据分析算法和人工智能模型，以提高智能决策的准确性和可靠性。

3.2实时监测模块，能够实时监测运维指标和系统状态，并在发现异常情况时自动触发相应的预警和报警机制。

3.3自动化运维模块，能够根据智能决策结果自动执行运维操作，以实现更高效的运维管理。

4.1安全认证模块，用于确保数据的机密性和完整性，以防止未经授权的访问和篡改。

4.2多用户支持运行。

优选的：数据采集模块是智慧运维大数据工作台的核心模块之一，其功能是自动从各种运维数据源中采集数据，包括系统日志、网络监控数据和服务器指标等。为了丰富数据采集模块的功能，数据采集模块包括如下数据采集源和数据处理方法：

1.多样化的数据源支持

除了已经提到的系统日志、网络监控数据和服务器指标，还可以支持更多类型的数据源，例如应用程序日志、数据库查询日志、用户行为数据等。这样可以增加数据的全面性和多样性，帮助运维人员更全面地了解系统的运行情况。

2.高效的数据采集方式

考虑使用多线程和异步方式进行数据采集，以提高采集效率。此外，可以引入增量采集和增量更新的机制，只采集和更新变化的数据，减少不必要的数据传输和处理，提高采集的实时性和效率。

3.异常数据处理与过滤

在数据采集过程中，可能会遇到异常及无效数据。可以引入异常数据处理器，用于检测和过滤异常数据。例如，可以根据数据的规则和范围进行异常值检测，并将其标记或过滤掉，以确保数据的准确性和可靠性。

4.数据校验和质量评估

在数据采集的同时，可以进行数据校验和质量评估。校验可以包括数据完整性、一致性和准确性的检查，以确保采集到的数据符合预期。质量评估可以通过指标和规则来评估数据的质量，例如缺失数据的比例、重复数据的数量等。

5.定制化采集配置

为了满足不同用户或系统的需求，可以提供定制化的采集配置。用户可以根据自己的需求选择需要采集的数据源、采集频率、采集字段等。这样可以灵活适应不同场景下的数据采集需求。

6.安全性和权限管理

对于敏感数据或涉及隐私的数据采集，需要考虑引入安全性和权限管理措施。可以通过加密传输、访问控制和身份验证等方式来保护数据的安全性和隐私。

通过上述优化和扩展，数据采集模块将能够更全面、高效地采集运维数据，提供更丰富和准确的数据基础，为后续的数据清洗、可视化和分析提供更好的支持。

优选的，数据清洗和预处理模块是智慧运维大数据工作台中至关重要的一部分，其功能是自动识别并处理无效或异常数据，以确保数据的准确性和可靠性，在本系统中，数据清洗和预处理按照下述步骤进行。

1.数据清洗规则和策略

引入灵活的数据清洗规则和策略配置机制，允许用户根据不同数据源和需求设置相应的清洗规则和策略。例如，可以配置规则来处理缺失数据、重复数据、噪声数据等，或者通过正则表达式等方式匹配和清理特定格式的数据。

2.缺失数据处理

提供处理缺失数据的方法和算法，可以根据数据的特点和上下文进行合理的缺失数据插补。常见的方法包括均值填充、插值法、回归模型等，可以根据不同数据类型和特征选择合适的缺失数据处理方法。

3.异常数据处理

通过引入异常检测算法和技术，自动识别和处理异常数据。可以使用统计方法、机器学习模型或者基于规则的方法来检测异常值，并采取适当的措施进行修复或剔除。同时，将异常数据的信息记录下来以供后续分析和决策使用。

4.数据标准化和转化

提供数据标准化和转化的功能，将不同格式、结构和单位的数据转化为一致的标准形式。例如，可以进行单位转换、日期格式统一、数据类型转换等，以便后续的数据分析和可视化处理。

5.数据质量评估

在数据清洗和预处理之后，提供数据质量评估的指标和可视化分析。通过计算和展示数据的完整性、准确性、一致性等指标，帮助运维人员了解数据质量情况，发现可能的问题和风险。

6.扩展性和自定义规则

使数据清洗和预处理模块具有良好的扩展性，允许用户根据自身需求或特定业务场景定制化清洗和预处理规则。提供开放的接口和工具，使用户能够自定义规则和算法，加入特定的处理逻辑和业务规则。

通过上述丰富的改进和功能拓展，数据清洗和预处理模块将能够更高效、准确地处理运维数据，为后续的数据分析、可视化和决策支持提供更可靠的数据基础。

优选的：数据分析和智能决策支持模块是智慧运维大数据工作台中的关键模块，其功能是对采集、清洗后的数据进行深入分析，并提供智能决策支持，因此，在本发明中，数据分析分为下述步骤进行：

1.多维度数据分析

支持多维度的数据分析，通过对数据进行切片和钻取，可以从不同的角度和维度深入分析运维数据。例如，可以进行时间序列分析、空间分析、关联分析、聚类分析等，帮助发现隐含的规律和关联关系。

2.高级统计分析

引入更多的高级统计分析方法和模型，包括回归分析、时间序列分析、因子分析、机器学习等。这些方法可以帮助找出数据的潜在模式、趋势和相互关系，并进行可靠的预测和预警。

3.实时数据处理和分析

将数据分析的能力移至实时环境中，支持对实时数据的快速处理和实时分析。通过引入流式计算和复杂事件处理技术，可以实时监测和分析数据，及时发现异常情况和潜在问题，并进行相应的决策支持。

4.可视化分析和动态报表

提供丰富的可视化分析功能，包括图表、仪表盘、地图等，将数据以直观的方式呈现给用户。可视化分析有助于快速理解和发现数据的模式和趋势，并支持用户进行交互式的数据探索和决策制定。

5.智能决策支持

通过引入机器学习和人工智能技术，为用户提供智能决策支持。例如，可以利用机器学习模型进行故障预测和优化建议，基于数据和规则自动生成决策方案，帮助运维人员做出更优的决策。

6.集成第三方数据分析工具和算法

允许用户集成第三方数据分析工具和算法库，提供更多的分析方法和算法选择。用户可以根据自身需求和习惯选择适合的分析工具和算法，从而扩展和定制数据分析和智能决策支持能力。

通过上述改进和扩展，数据分析和智能决策支持模块将具备更强大的分析能力和智能化的决策支持功能，为运维人员提供更深入的洞察和更高效的决策支持。

优选的：为了实现跨平台和扩展性的目标，可以在智慧运维大数据工作台中引入以下模块和功能：

1.跨平台适配

兼容多种操作系统和设备平台，如Wi ndows、L i nux、macOS等。通过使用跨平台的开发框架和技术，确保工作台在不同的平台上能够平稳运行，并提供一致的用户体验。

2.自定义插件和扩展接口

设计和提供可扩展的插件架构，允许开发者和用户自定义插件以满足特定需求。提供一套标准的插件开发接口和文档，使插件的编写和集成变得简单和高效。

3.开放的API和集成能力

提供开放的AP I，允许其他系统和应用与智慧运维大数据工作台进行集成。这样可以实现数据的无缝传递和共享，提高不同系统之间的协同工作效率。

4.数据连接和集成

支持与多种数据源的连接和集成，如关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、数据湖等。通过提供统一的数据接入接口和数据转换机制，简化数据的整合和处理过程。

5.可配置的系统设置和参数

为用户提供可配置的系统设置和参数，使其能够根据自身需求自定义系统的行为和外观。例如，语言设置、主题设置、权限管理等。

6.安全性和权限控制

引入安全性和权限控制机制，确保数据的安全性和隐私性。提供用户认证和授权功能，以及细粒度的权限管理，允许对数据和功能进行精确的控制和配置。

通过以上功能的引入，跨平台和扩展性模块将提供更大灵活性和适应性，使智慧运维大数据工作台可以在不同平台上扩展和定制，满足用户在不同环境下的需求。用户可以根据特定的业务场景和要求，进行个性化的配置和定制，提高工作台的易用性和适用性。

同时，再本发明中，数据处理包括下述方法、步骤和算法：

1.数据采集与清洗

首先，对来自各种数据源的数据进行采集，并进行数据清洗和预处理。这个步骤可以包括数据去重、缺失值处理、异常值检测和处理等操作，确保数据的准确性和完整性。

2.数据集成与转换

将来自不同数据源的数据进行集成和转换，建立一个统一的数据存储和管理平台。这个步骤可以包括数据的提取、转换、加载(ETL)操作，将数据转化成适合进行后续处理和分析的格式。

3.数据存储与管理

将经过清洗和转换的数据存储到适当的数据仓库或数据湖中，以便后续的数据分析和挖掘。可以选择关系型数据库、非关系型数据库或分布式存储系统进行数据的存储和管理。

4.数据分析和挖掘

应用各种数据分析和挖掘算法，对存储的数据进行深入分析和挖掘。包括统计分析、机器学习、时间序列分析、关联规则挖掘、聚类分析等方法，从数据中发现隐含的模式、规律和关联性。

5.数据可视化与报告生成

将分析结果通过可视化手段展示给用户，例如使用图表、仪表盘、报表等形式呈现数据。这样可以更直观地理解和传达数据的关键信息，帮助用户做出决策。

6.智能决策支持与优化

应用机器学习和人工智能算法，对数据进行建模和预测。基于数据分析的结果，提供智能决策支持，帮助用户优化运维策略、改进决策和提高整体运维效率。

上述方法、步骤和算法可以作为数据处理的基本框架，根据具体的业务场景和需求，还可以进一步优化和定制。通过综合运用这些方法和算法，可以实现数据的高效处理、深入分析和智能决策支持。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。