CN109034580A - 一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法 - Google Patents

一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法 Download PDF

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Abstract

一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法，属于信息技术领域。方法包括步骤S11,获取信息系统中的多种资源的状态指标、性能指标，计算资源状态指标评分、资源性能指标评分和信息系统整体可用性指标评分；其中，信息系统整体可用性指标评分是基于资源状态指标评分获得；步骤S12，基于资源状态指标评分、资源性能指标评分、信息系统整体可用性指标评分，计算信息系统整体健康度。本发明解决了现有技术中信息系统无整体健康度分析和研判的问题，实现了信息系统整体健康度的实时跟踪，在系统性能降低、故障发生前借助定量化的健康度指标，实现信息系统自动预警研判，保障了信息系统自身的安全、稳定、高效运行。

Description

一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法
技术领域
本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法。
背景技术
企业信息化建设的快速发展，各类计算资源、存储资源、网络设备、安全设备、应用系统等信息基础设施的快速增长，为信息系统运维工作提出了高效、稳定、安全的要求，企业通过部署运维监控平台实现了对计算资源、网络、设备、系统服务等信息基础设施的实时监控，极大的提升了企业信息化运维工作的故障识别和解决的效率。
但是在信息系统整体健康度判断方面还存在着以下不足：
1）目前对信息系统的监控主要集中于性能状态和可用性状态层面，对超过设定阈值的系统状态进行告警，未能对信息系统整体健康度和变化趋势进行识别，没有在信息系统故障前的研判预警能力；
2）积累了大量的信息系统、设备状态的监控数据，但缺少对信息系统各模块监控数据的科学化分析应用；
3）监控数据仅体现了信息系统各模块监控指标性能的状态，缺少各模块监控数据对信息系统自身整体健康度的定量化模型建设；
4）对数据分析和数据使用方面还缺乏有效地管理手段，仅通过数据展示、报表统计、邮件告警等了解信息系统的实时状态，缺少利用大数据技术对监控数据的挖掘分析。
伴随着云计算、大数据、物联网、区块链等技术的应用，公司信息化业务发展对信息基础设施的安全稳定性提出了更高的要求，信息系统的健康状态不仅停留在可用的基础上，更需要通过科学化的手段，对信息系统健康度进行科学化的建模分析，实现信息系统在性能降低、故障发生前的预警研判，进而促进信息运维能力的智能化、自动化发展，保障信息系统自身的安全、稳定、高效运行。
发明内容
本发明针对现有技术存在的问题，提出了一种解决现有信息系统无整体健康度分析和研判问题的基于监控大数据分析的信息系统整体健康度评估方法。
一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法，包括：
步骤S11,获取信息系统中的多种资源的状态指标、性能指标，计算资源状态指标评分、资源性能指标评分和信息系统整体可用性指标评分；其中，信息系统整体可用性指标评分是基于资源状态指标评分获得；
步骤S12，基于资源状态指标评分、资源性能指标评分、信息系统整体可用性指标评分，计算信息系统整体健康度。
作为优选，所述步骤S11获取的多种资源为通过实时监控获取的基础设施软硬件指标参数。
作为优选，方法还包括，在步骤S11前，对从信息系统中获取的指标参数进行资源分类。
作为优选，指标参数按资源分类为：计算资源、存储资源、网络资源、数据库资源、应用资源。
作为优选，步骤S11中的资源状态指标评分，按公式（1）计算：
（1）
S为资源状态指标评分；
步骤S11中的资源性能指标评分，按公式（2）计算；
（2）
V为性能指标的监控值，T为性能指标的阈值，P为资源性能指标评分；
步骤S11中的信息系统整体可用性指标评分，按公式（3）计算:
（3）
Si为第i个非高可用集群资源状态指标评分，S(j,k)为第k个高可用集群资源的第j个节点的状态指标评分。U表示当前信息系统可用性，当U=0时，系统不可用，当U=1时，系统可用。
作为优选，步骤S12中计算信息系统整体健康度包括：计算实时整体健康度和信息系统历史整体健康度。
作为优选，步骤S12中的信息系统实时整体健康度，按公式（4）计算：
（4）
U为信息系统整体可用性指标评分，Pi为信息系统第i个资源性能指标的实时评分，m为信息系统所有性能指标的数量,RH为信息系统实时整体健康度。
作为优选，步骤S12中的信息系统历史整体健康度，按公式（5）计算：
（5）
Ut表示距离最近一次监控采样点前的第t次采样时系统的可用性，P(t,i)表示第i个资源性能指标在距最近一次监控之前的第t次采样时的评分，g表示性能指标的权重收敛值，m为特定时间区间采样点的数量，n为信息系统一次采样所有资源性能指标的数量；HH为信息系统历史整体健康度。
本发明具有以下有益效果：
本发明一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法，
一、建立了一种基于监控大数据分析的信息系统整体健康度模型：其中包括信息系统实时整体健康度模型和信息系统历史整体健康度模型。两个模型借助大数据分析，实现了对信息系统运行状态的定量化识别和整体健康度的动态管理；
二、通过对信息系统基础设施监控数据的科学化运用，根据监控资源指标的属性，分为可用性指标和性能指标，将信息系统各模块间分散的监控指标通过建模分析，实现了信息系统的故障研判和预警能力；
三、实现了信息系统基础设施性能参数指标的动态管理模式，可通过大屏幕等BI方式将大数据分析的结果直观展示给运维人员和管理人员，便于在系统故障前做出有效地防范措施。
本发明创新的将大数据分析应用于信息系统健康状态量化分析中，建立了信息系统实时整体健康度模型和历史整体健康度模型，实现了信息系统在性能降低、故障发生前的预警研判，进而促进信息运维能力的智能化、自动化发展，保障了信息系统自身的安全、稳定、高效运行。
附图说明
图1为本发明一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法一实施方式下的流程图；
图2为本发明一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法另一实施方式下的流程图。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
图1示出了一实施方式下的基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法的流程框图。方法包括：
步骤S11,获取信息系统中的多种资源的状态指标、性能指标，计算资源状态指标评分、资源性能指标评分和信息系统整体可用性指标评分；其中，信息系统整体可用性指标评分是基于资源状态指标评分获得；
步骤S12，基于资源状态指标评分、资源性能指标评分、信息系统整体可用性指标评分，计算信息系统整体健康度。
所述步骤S11获取的多种资源为通过实时监控获取的基础设施软硬件指标参数，计算资源（服务器、计算集群）、存储资源（存储、备份）、网络资源（网络交换设备、网络安全设备）、数据库资源、应用资源（中间件、应用服务、进程）。所述指标参数包括以下几种：
计算资源指标参数：包括CPU使用率、磁盘空间、内存使用率、主机网卡吞吐量、主机存活状态、进程数、系统运行时间、服务状态、日志出现错误信息；
存储资源指标参数：包括存储池大小、磁盘满繁忙率、磁盘健康状态、运行状态、网络连通性；
网络资源指标参数：包括端口状态、设备运行时间、端口实时流量、运行时间、实时流量、链路品质；
数据库资源指标参数：包括资源池状态、表空间、命中率、Session、LI/O、表空间、PGA、SGA、Session、归档日志空间；
应用资源指标参数：包括端口状态、进程状态、服务启动状态、页面加载速度、页面响应时间、应用响应代码、存活状态。
在对信息系统整体健康度进行评估时，需选取重点监控指标作为评估参数，指标应当能有效反应信息系统各组成资源的可用性和性能状态。
从上述资源中状态指标和性能指标，并计算资源状态指标评分、资源性能指标评分和信息系统整体可用性指标评分。其中，状态指标直接影响信息系统的可用性，定义状态指标评分为S（Status）；定义性能指标的监控值为V（Value），性能指标的阈值为T（Threshold），性能指标不会影响系统的可用性，但超过阈值后会影响系统的响应速度，定义性能指标评分的数学模型为P（Performance）。
步骤S11中的资源状态指标评分，按公式（1）计算：
（1）
步骤S11中的资源性能指标评分，按公式（2）计算；
（2）
信息系统根据最终用户的需求，由高可用集群（High Availability Cluster）系统资源和非高可用系统资源组成。高可用集群系统，将各个软硬件节点通过网络或其它手段有机地组成一个群体，并通过高可用性软件使其共同对外提供服务，消除单点故障。只要集群资源中有1个节点可用，就能确保信息系统整体的可用性，非高可用系统资源的故障会直接导致信息系统不可用，定义信息系统整体可用性指标评分定义为U（Usability）。
步骤S11中的信息系统整体可用性指标评分，按公式（3）计算:
（3）
Si为第i个非高可用集群资源状态指标评分，S(j,k)为第k个高可用集群资源的第j个节点的状态指标评分。U表示当前信息系统可用性，当U=0时，系统不可用，当U=1时，系统可用。
所述步骤S12中计算信息系统整体健康度包括：计算实时整体健康度和信息系统历史整体健康度。
信息系统实时整体健康度RH，按公式（4）计算：
（4）
U为信息系统整体可用性指标评分，Pi为信息系统第i个资源性能指标的实时评分，m为信息系统所有性能指标的数量。
信息系统历史整体健康度HH，按公式（5）计算：
（5）
Ut表示距离最近一次监控采样点前的第t次采样时系统的可用性，P(t,i)表示第i个资源性能指标在距最近一次监控之前的第t次采样时的评分，g表示性能指标的权重收敛值，m为特定时间区间采样点的数量，n为信息系统一次采样所有资源性能指标的数量。通过公式（5）计算出信息系统整体在特定时间区间内的健康度。
本发明解决了传统信息系统监控平台仅对各模块监控数据异常进行告警，无法对信息系统状态趋势进行识别、故障前的研判预警，本发明实现了信息系统整体健康度的实时跟踪，在系统性能降低、故障发生前借助定量化的健康度指标，实现信息系统自动预警研判，保障了信息系统自身的安全、稳定、高效运行。
如图2，本发明还提出了另一实施方式下的基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法。该方法在图1所示方法的基础上在步骤S11之前还包括步骤S10,具体地，方法包括：
步骤S10，对从信息系统中获取的指标参数进行资源分类。
步骤S11,获取信息系统中的多种资源的状态指标、性能指标，计算资源状态指标评分、资源性能指标评分和信息系统整体可用性指标评分；其中，信息系统整体可用性指标评分是基于资源状态指标评分获得；
步骤S12，基于资源状态指标评分、资源性能指标评分、信息系统整体可用性指标评分，计算信息系统整体健康度。
将指标参数按照计算资源、存储资源、网络资源、数据库资源、应用资源进行分类。分类方法可预先存储的分类表，对采集到的软硬件指标参数根据分类表进行分类。
利用图1、2所示方法应用于信息系统，进行预警研判。具体信息系统预警研判流程如下：首先，利用监控平台采集监控指标数据，对监控指标数据统一存储；其次，对大数据进行分析建模，如步骤S10中对指标参数进行资源分类。之后根据步骤S11、S12进行信息系统整体健康度评估，将评估后结果通过大屏幕等BI方式展示给运维人员和管理人员；最后，运维人员和管理人员根据苹果结果做出预警研判，如在系统故障前做出有效地防范措施。
本发明解决了传统信息系统监控平台仅对各模块监控数据异常进行告警，无法对信息系统状态趋势进行识别、故障前的研判预警的问题。本发明实现了信息系统整体健康度的实时跟踪，在系统性能降低、故障发生前借助定量化的健康度指标，实现信息系统自动预警研判，保障了信息系统自身的安全、稳定、高效运行。
本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。

Claims (8)

1.一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法，其特征在于，包括：
步骤S11,获取信息系统中的多种资源的状态指标、性能指标，计算资源状态指标评分、资源性能指标评分和信息系统整体可用性指标评分；其中，信息系统整体可用性指标评分是基于资源状态指标评分获得；
步骤S12，基于资源状态指标评分、资源性能指标评分、信息系统整体可用性指标评分，计算信息系统整体健康度。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法，其特征在于，所述步骤S11获取的多种资源为通过实时监控获取的基础设施软硬件指标参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法，其特征在于，方法还包括：在步骤S11前，对从信息系统中获取的指标参数进行资源分类。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法，其特征在于，指标参数按资源分类为：计算资源、存储资源、网络资源、数据库资源、应用资源。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法，其特征在于，步骤S11中的资源状态指标评分，按公式（1）计算：
（1）
S为资源状态指标评分；
步骤S11中的资源性能指标评分，按公式（2）计算；
（2）
V为性能指标的监控值，T为性能指标的阈值，P为资源性能指标评分；
步骤S11中的信息系统整体可用性指标评分，按公式（3）计算:
（3）
Si为第i个非高可用集群资源状态指标评分，S(j,k)为第k个高可用集群资源的第j个节点的状态指标评分，U表示当前信息系统可用性，当U=0时，系统不可用，当U=1时，系统可用。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法，其特征在于，步骤S12中计算信息系统整体健康度包括：计算实时整体健康度和信息系统历史整体健康度。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法，其特征在于，步骤S12中的信息系统实时整体健康度，按公式（4）计算：
（4）
U为信息系统整体可用性指标评分，Pi为信息系统第i个资源性能指标的实时评分，m为信息系统所有性能指标的数量,RH为信息系统实时整体健康度。
8.根据权利要求6所述的一种基于大数据分析的信息系统整体健康度评估方法，其特征在于，步骤S12中的信息系统历史整体健康度，按公式（5）计算：
（5）
Ut表示距离最近一次监控采样点前的第t次采样时系统的可用性，P(t,i)表示第i个资源性能指标在距最近一次监控之前的第t次采样时的评分，g表示性能指标的权重收敛值，m为特定时间区间采样点的数量，n为信息系统一次采样所有资源性能指标的数量；HH为信息系统历史整体健康度。
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