CN107861856A - 云数据系统中告警信息的处理方法和计算机存储介质 - Google Patents
云数据系统中告警信息的处理方法和计算机存储介质 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种云数据系统中告警信息的处理方法和计算机存储介质。所述方法包括：当检测到告警信息后，对告警信息的描述信息进行内容解析，得到解析结果；根据预先设置的告警信息的分类策略，确定所述解析结果的告警类别；根据预先设置的告警类别对应的处理策略，确定所述解析结果的告警类别对应的目标处理策略；按照所述目标处理策略处理所述告警信息。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理领域，尤指一种云数据系统中告警信息的处理方法和计算机存储介质。
背景技术
云监控服务可用于收集获取云资源的监控指标或用户自定义的监控指标，探测服务可用性，以及针对指标设置警报，使用户全面了解云上的资源使用情况、业务的运行状况和健康度，并及时收到异常报警做出反应，保证应用程序顺畅运行。
在云数据中心管理平台中，智能监控相关的服务，监控服务系统产生的告警信息只能用来展示，等待用户处理。这样的处理方式，在没有外部提供的故障原因和处理建议的前提下，智能根据自身的经验，进行告警信息的处理，因此，告警信息的处理效率较低。
针对上述情况，如何提高告警信息的处理效率是亟待解决的问题。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种云数据系统中告警信息的处理方法和计算机存储介质，能够提高告警信息的处理效率。
为了达到本发明目的，本发明提供了一种云数据系统中告警信息的处理方法，包括：
当检测到告警信息后，对告警信息的描述信息进行内容解析，得到解析结果；
根据预先设置的告警信息的分类策略，确定所述解析结果的告警类别；
根据预先设置的告警类别对应的处理策略，确定所述解析结果的告警类别对应的目标处理策略；
按照所述目标处理策略处理所述告警信息。
其中，所述方法还具有如下特点：所述告警信息的分类策略是通过如下方式确定的：
获取告警信息的出现规律信息；
根据所述告警信息的出现规律信息，确定所述告警信息的告警类别。
其中，所述方法还具有如下特点：所述获取告警信息的出现规律信息，包括：
在预先设置的统计时间内，获取所述统计时间内告警信息中预先设置的关键词的出现频率参数以及所述关键词的权重参数；
根据所述关键词的出现频率参数和所述关键词的权重参数，计算得到的所述告警信息的出现规律信息。
其中，所述方法还具有如下特点：所述告警信息中关键词的出现频率参数是通过如下方式得到的，包括：
告警信息文件中的词语ti的出现频率参数：
其中，ni,j是该关键词在告警信息文件dj中出现的次数，而表示告警信息文件dj中所有词汇出现的次数总和。
其中，所述方法还具有如下特点：所述告警信息中关键词的权重参数是通过如下方式得到的，包括：
告警信息文件中的词语ti的权重参数：
其中，|D|是告警信息库中的告警文件总数，|{j:ti∈dj}|表示包含词语ti的告警文件总数。
一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如下步骤，包括：
解析步骤，当检测到告警信息后，对告警信息的描述信息进行内容解析，得到解析结果；
类别确定步骤，根据预先设置的告警信息的分类策略，确定所述解析结果的告警类别；
策略确定步骤，根据预先设置的告警类别对应的处理策略，确定所述解析结果的告警类别对应的目标处理策略；
处理步骤，按照所述目标处理策略处理所述告警信息。
其中，所述计算机存储介质还具有如下特点：该程序被处理器执行时是通过如下方式确定所述告警信息的分类策略的，包括：
规律获取步骤，获取告警信息的出现规律信息；
类别确定步骤，根据所述告警信息的出现规律信息，确定所述告警信息的告警类别。
其中，所述计算机存储介质还具有如下特点：所述获取告警信息的出现规律信息的步骤，包括：
在预先设置的统计时间内，获取所述统计时间内告警信息中预先设置的关键词的出现频率参数以及所述关键词的权重参数；
根据所述关键词的出现频率参数和所述关键词的权重参数，计算得到的所述告警信息的出现规律信息。
其中，所述计算机存储介质还具有如下特点：所述告警信息中关键词的出现频率参数的获取步骤是通过如下方式得到的，包括：
告警信息文件中的词语ti的出现频率参数：
其中，ni,j是该关键词在告警信息文件dj中出现的次数，而表示告警信息文件dj中所有词汇出现的次数总和。
其中，所述计算机存储介质还具有如下特点：所述告警信息中关键词的权重参数的获取步骤是通过如下方式得到的，包括：
告警信息文件中的词语ti的权重参数：
其中，|D|是告警信息库中的告警文件总数，|{j:ti∈dj}|表示包含词语ti的告警文件总数。
本发明提供的实施例，通过对告警信息的描述信息进行解析，确定该告警信息的类别信息，根据该类别信息对应的处理策略，进行告警信息的处理，为用户处理告警提供了操作参考，便于用户进行告警处理，提高告警信息处理的效率。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1为本发明提供的云数据系统中告警信息的处理方法的流程图；
图2为本发明提供的计算机存储介质的结构图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本发明的处理思想是通过关键词的提取及统计，实现对告警信息的筛选，用以评估告警信息的重要程度，进而对告警进行分类，对归类的告警进行分析，给出修复性建议，更进一步可以尝试自动修复故障。所以该方法很有意义，对于提高服务的可用性及稳定性。
图1为本发明提供的云数据系统中告警信息的处理方法的流程图。图1所示方法包括：
步骤101、当检测到告警信息后，对告警信息的描述信息进行内容解析，得到解析结果；
具体的，对告警信息的描述信息进行文字解析，并按照语音习惯进行词语划分，完成关键字的提取，其中关键字可以为对象、故障位置和故障现象；例如，针对一台主机断网的告警，提取的关键字可以为主机的IP地址、网络、不联网等三个关键词
步骤102、根据预先设置的告警信息的分类策略，确定所述解析结果的告警类别；
其中，在实际应用中，告警信息的分类策略可以按照对象、故障位置和故障现象进行分类；以上例进行说明，可以确定告警类别为网络故障；
步骤103、根据预先设置的告警类别对应的处理策略，确定所述解析结果的告警类别对应的目标处理策略；
具体的，可以根据以往的故障处理方式，针对该故障提供对应的处理建议，并输出该故障处理建议；
步骤104、按照所述目标处理策略处理所述告警信息。
具体的，可以按照得到的故障处理建议，尝试对所述故障进行修复。
本发明提供的方法实施例，通过对告警信息的描述信息进行解析，确定该告警信息的类别信息，根据该类别信息对应的处理策略，进行告警信息的处理，为用户处理告警提供了操作参考，便于用户进行告警处理，提高告警信息处理的效率。
下面对本发明提供的方法实施例作进一步说明：
其中，所述告警信息的分类策略是通过如下方式确定的：
获取告警信息的出现规律信息；
根据所述告警信息的出现规律信息，确定所述告警信息的告警类别。
具体的，对于关键字词的重要性，随着它在告警信息中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在告警信息库中出现的频率成反比下降，因此评估告警信息的重要程度，对于告警分类意义重大。
其中，所述获取告警信息的出现规律信息，包括：
在预先设置的统计时间内，获取所述统计时间内告警信息中预先设置的关键词的出现频率参数以及所述关键词的权重参数；
根据所述关键词的出现频率参数和所述关键词的权重参数，计算得到的所述告警信息的出现规律信息。
具体的，在本发明提供的方法实施例中，告警信息的出现规律是通过关键词出现频率参数和所述关键词的权重参数的乘积来确定的、
其中，所述告警信息中关键词的出现频率参数是通过如下方式得到的，包括：
告警信息文件中的词语ti的出现频率参数：
其中，ni,j是该关键词在告警信息文件dj中出现的次数，而表示告警信息文件dj中所有词汇出现的次数总和。
其中，所述告警信息中关键词的权重参数是通过如下方式得到的，包括：
告警信息文件中的词语ti的权重参数：
其中，|D|是告警信息库中的告警文件总数，|{j:ti∈dj}|表示包含词语ti的告警文件总数。
本发明提供一种基于告警信息及关键词提取进行告警分类的方法，具体实施过程如下：
(1)首先计算关键词在告警信息中出现的词频(TF，Term Frequency)较高的词对于告警信息库来说可能是更为重要的词；也就是潜在的告警关键词。
(2)然后计算这个权重调整参数，就是“逆文档频率”(IDF，Inverse DocumentFrequency)，它的值大小与告警关键词的常见程度成反比。
(3)将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个关键词对告警信息库的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。如果用公式来表示，则对于某个特定告警信息文件中的词语ti而言，它的TF可以表示为：
其中ni,j是该关键词在告警信息文件dj中出现的次数，而分母则是告警信息文件dj中所有词汇出现的次数总和。如果用更直白的表达是来描述就是，
某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数即可：
其中，|D|是告警信息库中的告警文件总数。|{j:ti∈dj}|表示包含词语ti的告警文件数目(即nij≠0的告警文件数目)。如果该词语不在告警信息库中，就会导致分母为零，因此一般情况下使用|{j:tij∈dj}|+1。同样，如果用更直白的语言表示就是
最后，便可以来计算TF-IDF(t)＝TF(t)×IDF(t)的值。
(4)依据TF-IDF算法计算结果，进行告警故障分类。
(5)提取告警关键信息，且根据告警信息类型的经验，给出故障修复提示信息。
(6)若故障原因为已知类型，进行尝试性故障自动修复。
本发明提供的应用实例，采用TF-IDF算法实现告警分类的方法，通过采用关键词提取的方式，进行告警分类处理，然后提取关键信息的方式，根据已有的故障经验分析，给出结论性提示信息；可以直观的看到故障原因，并尝试给出修复信息或者是自动修复功能。可以提高服务稳定及高可用性。
图2为本发明提供的计算机存储介质的结构图。图2所示计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如下步骤，包括：
解析步骤，当检测到告警信息后，对告警信息的描述信息进行内容解析，得到解析结果；
类别确定步骤，根据预先设置的告警信息的分类策略，确定所述解析结果的告警类别；
策略确定步骤，根据预先设置的告警类别对应的处理策略，确定所述解析结果的告警类别对应的目标处理策略；
处理步骤，按照所述目标处理策略处理所述告警信息。
本发明提供的计算机存储介质的一个实施例中，该程序被处理器执行时是通过如下方式确定所述告警信息的分类策略的，包括：
规律获取步骤，获取告警信息的出现规律信息；
类别确定步骤，根据所述告警信息的出现规律信息，确定所述告警信息的告警类别。
本发明提供的计算机存储介质的一个实施例中，所述获取告警信息的出现规律信息的步骤，包括：
在预先设置的统计时间内，获取所述统计时间内告警信息中预先设置的关键词的出现频率参数以及所述关键词的权重参数；
根据所述关键词的出现频率参数和所述关键词的权重参数，计算得到的所述告警信息的出现规律信息。
本发明提供的计算机存储介质的一个实施例中，所述告警信息中关键词的出现频率参数的获取步骤是通过如下方式得到的，包括：
告警信息文件中的词语ti的出现频率参数：
其中，ni,j是该关键词在告警信息文件dj中出现的次数，而表示告警信息文件dj中所有词汇出现的次数总和。
本发明提供的计算机存储介质的一个实施例中，所述告警信息中关键词的权重参数的获取步骤是通过如下方式得到的，包括：
告警信息文件中的词语ti的权重参数：
其中，|D|是告警信息库中的告警文件总数，|{j:ti∈dj}|表示包含词语ti的告警文件总数。
本发明提供的计算机存储介质，通过对告警信息的描述信息进行解析，确定该告警信息的类别信息，根据该类别信息对应的处理策略，进行告警信息的处理，为用户处理告警提供了操作参考，便于用户进行告警处理，提高告警信息处理的效率。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的全部或部分步骤可以使用计算机程序流程来实现，所述计算机程序可以存储于一计算机存储介质中，所述计算机程序在相应的硬件平台上(如系统、设备、装置、器件等)执行，在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用集成电路来实现，这些步骤可以被分别制作成一个个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
上述实施例中的各装置/功能模块/功能单元可以采用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，也可以分布在多个计算装置所组成的网络上。
上述实施例中的各装置/功能模块/功能单元以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的计算机可读取存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，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，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求所述的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种云数据系统中告警信息的处理方法，其特征在于，包括：
当检测到告警信息后，对告警信息的描述信息进行内容解析，得到解析结果；
根据预先设置的告警信息的分类策略，确定所述解析结果的告警类别；
根据预先设置的告警类别对应的处理策略，确定所述解析结果的告警类别对应的目标处理策略；
按照所述目标处理策略处理所述告警信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述告警信息的分类策略是通过如下方式确定的：
获取告警信息的出现规律信息；
根据所述告警信息的出现规律信息，确定所述告警信息的告警类别。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取告警信息的出现规律信息，包括：
在预先设置的统计时间内，获取所述统计时间内告警信息中预先设置的关键词的出现频率参数以及所述关键词的权重参数；
根据所述关键词的出现频率参数和所述关键词的权重参数，计算得到的所述告警信息的出现规律信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述告警信息中关键词的出现频率参数是通过如下方式得到的，包括：
告警信息文件中的词语ti的出现频率参数：
<mrow>
<msub>
<mi>tf</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
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</mrow>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中，ni,j是该关键词在告警信息文件dj中出现的次数，而表示告警信息文件dj中所有词汇出现的次数总和。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述告警信息中关键词的权重参数是通过如下方式得到的，包括：
告警信息文件中的词语ti的权重参数：
<mrow>
<msub>
<mi>IDF</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
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</mrow>
<mo>|</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中，|D|是告警信息库中的告警文件总数，|{j:ti∈dj}|表示包含词语ti的告警文件总数。
6.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如下步骤，包括：
解析步骤，当检测到告警信息后，对告警信息的描述信息进行内容解析，得到解析结果；
类别确定步骤，根据预先设置的告警信息的分类策略，确定所述解析结果的告警类别；
策略确定步骤，根据预先设置的告警类别对应的处理策略，确定所述解析结果的告警类别对应的目标处理策略；
处理步骤，按照所述目标处理策略处理所述告警信息。
7.根据权利要求6所述的计算机存储介质，其特征在于，该程序被处理器执行时是通过如下方式确定所述告警信息的分类策略的，包括：
规律获取步骤，获取告警信息的出现规律信息；
类别确定步骤，根据所述告警信息的出现规律信息，确定所述告警信息的告警类别。
8.根据权利要求7所述的计算机存储介质，其特征在于，所述获取告警信息的出现规律信息的步骤，包括：
在预先设置的统计时间内，获取所述统计时间内告警信息中预先设置的关键词的出现频率参数以及所述关键词的权重参数；
根据所述关键词的出现频率参数和所述关键词的权重参数，计算得到的所述告警信息的出现规律信息。
9.根据权利要求8所述的计算机存储介质，其特征在于，所述告警信息中关键词的出现频率参数的获取步骤是通过如下方式得到的，包括：
告警信息文件中的词语ti的出现频率参数：
<mrow>
<msub>
<mi>tf</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
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</msub>
</mrow>
</mfrac>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中，ni,j是该关键词在告警信息文件dj中出现的次数，而表示告警信息文件dj中所有词汇出现的次数总和。
10.根据权利要求8所述的计算机存储介质，其特征在于，所述告警信息中关键词的权重参数的获取步骤是通过如下方式得到的，包括：
告警信息文件中的词语ti的权重参数：
<mrow>
<msub>
<mi>IDF</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mi>l</mi>
<mi>o</mi>
<mi>g</mi>
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<mo>}</mo>
</mrow>
<mo>|</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中，|D|是告警信息库中的告警文件总数，|{j:ti∈dj}|表示包含词语ti的告警文件总数。
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|---|---|
| CN (1) | CN107861856A (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108712294A (zh) * | 2018-06-05 | 2018-10-26 | 陈艳 | 一种基于Syslog知识库实现网络设备监控告警的方法 |
| CN108809720A (zh) * | 2018-06-13 | 2018-11-13 | 郑州云海信息技术有限公司 | 云数据系统中告警任务的管理方法和装置 |
| CN109376061A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-02-22 | 杭州东方通信软件技术有限公司 | 一种信息处理方法及系统 |
| CN109558298A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-04-02 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于深度学习模型的告警执行频率优化方法及相关设备 |
| CN109639456A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-04-16 | 网宿科技股份有限公司 | 一种自动化告警的改进方法及告警数据的自动化处理平台 |
| CN109871492A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-06-11 | 深圳市珍爱捷云信息技术有限公司 | 任务处理方法、装置、计算机设备及计算机存储介质 |
| CN110096410A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-08-06 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 告警信息处理方法、系统、计算机装置及可读存储介质 |
| CN111045375A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-21 | 北京北信源软件股份有限公司 | 一种机房安全运维监测系统和方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102681929A (zh) * | 2011-03-15 | 2012-09-19 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 网页脚本错误监控方法及系统 |
| CN103761173A (zh) * | 2013-12-28 | 2014-04-30 | 华中科技大学 | 一种基于日志的计算机系统故障诊断方法及装置 |
| CN104022924A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-09-03 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种http通信内容检测的方法 |
| CN105095523A (zh) * | 2015-09-28 | 2015-11-25 | 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 | 一种处理告警事件的方法及系统 |
| CN106169959A (zh) * | 2016-07-21 | 2016-11-30 | 柳州龙辉科技有限公司 | 一种日志处理装置 |
| CN106713017A (zh) * | 2016-12-08 | 2017-05-24 | 国网北京市电力公司 | 告警信息的处理方法及装置 |
| CN106992876A (zh) * | 2017-03-04 | 2017-07-28 | 郑州云海信息技术有限公司 | 云平台日志管理方法及系统 |
-
2017
- 2017-11-08 CN CN201711088934.5A patent/CN107861856A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102681929A (zh) * | 2011-03-15 | 2012-09-19 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 网页脚本错误监控方法及系统 |
| CN103761173A (zh) * | 2013-12-28 | 2014-04-30 | 华中科技大学 | 一种基于日志的计算机系统故障诊断方法及装置 |
| CN104022924A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-09-03 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种http通信内容检测的方法 |
| CN105095523A (zh) * | 2015-09-28 | 2015-11-25 | 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 | 一种处理告警事件的方法及系统 |
| CN106169959A (zh) * | 2016-07-21 | 2016-11-30 | 柳州龙辉科技有限公司 | 一种日志处理装置 |
| CN106713017A (zh) * | 2016-12-08 | 2017-05-24 | 国网北京市电力公司 | 告警信息的处理方法及装置 |
| CN106992876A (zh) * | 2017-03-04 | 2017-07-28 | 郑州云海信息技术有限公司 | 云平台日志管理方法及系统 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108712294A (zh) * | 2018-06-05 | 2018-10-26 | 陈艳 | 一种基于Syslog知识库实现网络设备监控告警的方法 |
| CN108809720A (zh) * | 2018-06-13 | 2018-11-13 | 郑州云海信息技术有限公司 | 云数据系统中告警任务的管理方法和装置 |
| CN109376061A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-02-22 | 杭州东方通信软件技术有限公司 | 一种信息处理方法及系统 |
| CN109558298A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-04-02 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于深度学习模型的告警执行频率优化方法及相关设备 |
| CN109558298B (zh) * | 2018-10-12 | 2022-07-19 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于深度学习模型的告警执行频率优化方法及相关设备 |
| CN109639456A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-04-16 | 网宿科技股份有限公司 | 一种自动化告警的改进方法及告警数据的自动化处理平台 |
| CN109639456B (zh) * | 2018-11-09 | 2022-08-16 | 网宿科技股份有限公司 | 一种自动化告警的改进方法及告警数据的自动化处理平台 |
| CN109871492A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-06-11 | 深圳市珍爱捷云信息技术有限公司 | 任务处理方法、装置、计算机设备及计算机存储介质 |
| CN110096410A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-08-06 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 告警信息处理方法、系统、计算机装置及可读存储介质 |
| CN111045375A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-21 | 北京北信源软件股份有限公司 | 一种机房安全运维监测系统和方法 |
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