CN109460344A - 一种服务器的运维分析方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种服务器的运维分析方法与系统，包括：获取被评价服务器信息和运行数据；基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析；所述服务器画像元模型包括：资产配置、事件、运行状态和综合评价。本发明为一种服务器的运维分析方法与系统，通过获取被评价服务器信息和运行数据；基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析，解决了数据分析结果相互独立、散落各处，使得运维分析呈现碎片化、重复化、孤立化现象问题，可以通过综合不同的分析结果从而得到一个整体的结论。

Description

一种服务器的运维分析方法与系统

技术领域

本发明具体涉及一种服务器的运维分析方法与系统。

背景技术

随着人工智能技术浪潮不断涌入各行各业，智能运维概念也逐渐被提上日程。智能运维指的是利用人工智能算法，对海量运维数据进行多层次、多维度分析，从而指导运维人员更快地排查故障、进行容量规划、甚至预先发现潜在的问题。与传统的运维分析相比，智能运维分析更强调从看似不相关的数据中找到千丝万缕的关联关系，并从中发现潜藏的线索并辅助解决问题，大大降低了运维成本。于是，越来越多的企业拥抱、实现智能运维。

智能运维并不是一蹴而就的，需要建立在强大的自动化运维基础上才能实现，而许多试图应用智能运维的企业尚未达到自动化运维程度，还停留在众多独立网管系统各自为政、还没有实现运维数据的统一组织规划和存储。

因此，为了执行人工智能算法，需要花大量时间从各个网管系统中抽取、清洗数据并对不同系统中的数据根据其含义进行人工映射，这直接导致了智能运维的落地困难。同时，由于数据缺乏统一组织规划，运维分析人员通常只能依赖经验和直觉选取输入数据源，难以条理性地选择、组织输入数据，也导致了以这些数据作为输入的运维分析存在着较大的随意性和缺乏理论依据。

此外，当各式各样的数据源源不断输入或传统或智能的运维分析算法，产生各种各样的分析结果时，并没有对分析结果进行合理组织和存储，各个分析结果相互独立、散落各处，使得运维分析呈现碎片化、重复化、孤立化等现象，并且难以通过综合不同的分析结果从而得到一个整体的结论。

发明内容

为解决上述数据分析结果相互独立、散落各处，使得运维分析呈现碎片化、

重复化、孤立化现象问题，本发明提供一种服务器的运维分析方法，所述

方法包括：

获取被评价服务器信息和运行数据；

基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析；

所述服务器画像元模型包括：资产配置、事件、运行状态和综合评价。

优选的，所述资产配置包括配置信息和整体配置；

所述事件包括：资产变更、软件变更、配置变更和触发性事件；

所述运行状态包括指标状态和日志信息；

所述综合评价为从时间角度、内容维度、参照对象、计算方法和阈值参数对服务器进行老化或异常评价；

优选的，所述基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析包括：

将配置信息列表中服务器的硬件部件、部署软件、配置文件的信息和整体配置中服务器配置的地址列表、型号、制造商、录入时间和最后更新时间的信息设为资产配置信息；

所述硬件部件、部署软件、配置文件信息包括硬件部件序列号和型号、软件/配置文件的版本号、容量、位置信息和键值对属性。

优选的，所述基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析还包括：

将资产变更中硬件部件或服务器整体变更的信息、软件变更中变更的软件类型和软件变更前后服务器地位变化的信息、配置变更中配置项变更和由于配置项变更导致服务器地位变化和主从可靠性变化的信息、触发性事件中发生告警时的告警主体、服务器相关状态、告警级别、告警类型和发生故障时的故障自身、故障类型、告警集合、处理过程和处理时长以及处置故障时触发的事件和故障级别信息设为事件信息。

优选的，所述资产变更的类型包括服务器上线、下线、硬件部件的移除、新增和替换；

所述硬件部件变更的内容包括硬件变更前后的资产配置情况。

优选的，所述软件变更的类型包括移除、新增和升级；

所述软件类型包括系统软件、中间软件和应用软件。

优选的，所述配置项包括配置资产信息、配置项名称、配置变更后的配置值。

优选的，所述基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析还包括：

将指标状态中的数值型或布尔型的指标采集值和日志信息中文本型采集值设置为运行时的状态；

所述指标采集值包括：指标名、数值或状态；

所述文本型采集值包括：日志级别和正文内容。

优选的，所述基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析还包括：

采用老化评价或异常评价对服务器的属性进行分析，并将所述分析结果记录到综合评价中。

一种服务器的运维分析系统，包括：

获取模块：用于获取服务器的运行数据；

分析模块：用于基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析；

所述服务器画像元模型包括：资产配置、事件、运行状态和综合评价。

与最接近的现有技术相比，本申请具有如下有益效果：

1、本发明为一种服务器的运维分析方法与系统，通过获取被评价服务器信息和运行数据，基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析，解决了数据分析结果相互独立、散落各处，使得运维分析呈现碎片化、重复化、孤立化现象问题，可以通过综合不同的分析结果从而得到一个整体的结论。

2、本发明为一种服务器的运维分析方法与系统，本发明的画像元模型，支持将之前散落在各个运维监控系统如资源管理系统、服务器监测系统、应用监测系统等的数据有组织的汇聚起来，并支持在汇聚的数据上有条不紊开展面向服务器的运行分析且有条理地将分析结果组织记录起来，形成宝贵的运维数据和知识。

说明书附图

图1为本发明的方法流程示意图；

图2为本发明的服务器画像元模型的顶层模型；

图3为本发明的资产配置元模型；

图4为本发明的事件元模型；

图5为本发明的运行时状态元模型；

图6为本发明的综合评价元模型；

图7为本发明的综合评价工作示意图；

图8为本发明的画像模型的使用示例。

具体实施例

下面结合具体的实施例对，对本发明的发明内容做进一步的解释说明：

借鉴用户画像模型由相对固定的静态属性、相对动态的社交属性和生活习惯三方面特征构成的思路，本发明从整体上把握服务器主体，从时间、空间角度全面审视服务器这一主体的静态、动态属性的演变特征，最终从不同类型、不同功用的服务器中抽取出其相同的特征，并进一步凝练成服务器画像元模型。同时，通过合理的设计，使得元模型也支持表达个性化的特征。

实施例1

如图1所示：

步骤1：获取被评价服务器信息和运行数据；

步骤2：基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析。

对步骤1的解释说明：

首先是获取服务器的运行数据，此时的运行数据可以是之前的也可以是正在运行的运行数据；

对步骤2的解释说明如下：

在建立一个画像元模型之前，首先确定所述画像元模型中的元素特征都有哪些，在本申请的专利文件中，所述画像元模型的元素特征指的是资产配置、事件、运行状态和综合评价，下面对所述画像元模型的元素特征做出更加详细的解释与说明；

如图2所示，展示了服务器画像元模型的顶层元素。该模型支持描述服务器自上线那一刻起到其下线期间，即服务器的“一生”中所有经历，并有机集成了面向该服务器的所有运维分析。因此，该模型忠实记录了服务器的所有信息，可以看作是服务器的档案。从该元模型可以看到，服务器画像模型主要由基本属性、资产配置、历程、运行记录、不良记录和综合评价六个要素构成。其中，基本属性和资产配置刻画了服务器相对静态的信息，历程刻画了服务器在其一生中所经历的重要事件，这些事件会对服务器的运行记录和不良记录有重大影响。服务器运行记录存放着网管系统采集该台服务器运行过程中被观察到的相关数据，是判断服务器运行状态的重要依据。不良记录本质上也是一种特殊的事件，用以记录服务器运行过程中被捕获到的会造成负面影响的事件。综合评价以时间和事件作为经纬线，组织了面向该台服务器的所有运维分析，每个运维分析的相关要素都记录在评价方法中。

下文分别对顶层模型中的其他元素进行介绍。

资产配置

图3所示，可以看出,资产配置主要由资产名称和配置信息列表构成，记录了服务器相对固定的静态属性。其中，资产名称通常与企业内部的配置管理数据库系统中的名称保持一致，配置信息列表则进一步记录该服务器的硬件部件、部署软件、配置文件等信息。这些信息包括了硬件部件序列号和型号、软件/配置文件的版本号，位置信息既可用来记录硬件部件的安装位置也可以用来记录软件/配置文件的存放位置。此外，键值对属性列表可以用来记录额外的特征信息，增强了该模型的描述能力。

此外，整体配置元素还继承了资产配置元素的特征，用以描述服务器整体配置信息，包括配置的IP地址列表、型号、制造商、录入时间和最后更新时间。其中，最后更新时间指的是最近一次修改整体配置或配置信息实例的时间，是一个由事件触发更新值的属性。

事件

从图4事件元模型用以记录服务器“一生”中经历的重要事件，这些事件通常是服务器特征动态演变的主要原因。事件元素是一个抽象元类，记录了事件的ID、发生的开始和结束时间。根据不同类型的事件特征，事件元素进一步派生出资产变更、软件变更、配置变更和触发性事件四类事件。

资产变更、软件变更和配置变更本质上都属于资产变更，但其具体属性不尽相同。资产变更用以记录硬件部件或服务器整体的变更，变更类型包括服务器上线、下线、硬件部件的移除、新增和替换。针对硬件部件变更，还记录变更前后的资产配置的情况。软件变更与资产变更类似，变更类型包括移除、新增和升级，同时需要记录变更的软件的类型，当前主要分为系统软件、中间件软件和应用软件，此外，还需要记录变更后该台服务器的重要性的变化，当前主要分为一般、重要和核心。配置变更用以记录某一个配置文件的配置项的变更，包括该配置项所在配置文件的配置资产信息、配置项名称、变更后的配置值，以及记录更改这个配置项会导致该台服务器的重要性的变化(一般/重要/核心)外，此处服务器的重要性依据人为主观设定，还从主从可靠性维度记录了变更带来的变化。

触发性事件用以记录应激性的操作，主要包括条件触发和周期触发两种。触发器、周期和操作都可通过形式化的表达式。告警和故障都是属于常见的触发性事件。但除了上述特性外，两者还需要记录额外的信息。其中，告警需要通过资产配置描述产生告警的主体，通过运行时状态描述产生告警时的服务器相关状态信息，以及告警级别(当前主要分为一、二、三、四级)和通过自定义列表描述告警类型。故障通过名称简单描述自身，通过自定义列表描述故障类型，通过告警列表描述与之密切相关的告警集合，通过文字描述处理过程和处理时长，处置该故障时触发的事件以及故障级别(当前主要分为一、二、三、四级)所述故障和告警的级别根据认为设定。

运行时状态

从图5运行时状态记录了相关网管系统采集到的关于该台服务器运行时所能被观察到的特征信息，包括观察的时间、该特征所属层次和观察的网管系统名。根据特征信息的类型，运行时状态进一步派生出指标状态和日志信息两类。指标状态用来记录数值型或布尔型的指标采集值，包括指标名、数值或状态值。日志信息用来记录文本型的采集值，包括日志级别和正文内容。

综合评价

从图6综合评价以时间或事件作为划分点，记录每段时间内面向该台服务器的一系列评价。每个评价可看作是一个或多个评价方法的输出。其中，每个评价方法需要说明参照评价的时间维度特征，主要分为同比或环比，前者指的是和同一时期的其他服务器比较，后者指的是和不同时期的自己比较。维度指的是评价的依据，主要包括了历程、不良记录、运行记录和综合评价等服务器主要属性，评价方法可以以这些属性的灵活组合作为数据输入。参照对象通过一个服务器列表记录评价时作为参照的服务器，在同比分析中，这个列表记录着作为输入数据源的其他服务器，在环比分析中，这个列表只记录服务器自身。由于各个企业内部对方法命名各不相同，而且在同一个评价中常会同时组合多个方法进行使用，因此自定义的文本列表被用来记录当前评价所使用的方法名。同时，作为可以继续派生的基础类，评价方法利用一个键值对列表来记录方法执行时的参数配置。

老化评价和异常评价是当前比较常见的两种评价方法，其中老化评价主要从环比角度分析，异常评价主要从同比角度分析。老化评价使用一个Double型的属性记录方法输出结果，同时使用一个枚举类型属性对该结果进一步划分以提高可理解性，此外一个资产配置列表用来记录导致服务器出现老化症状的配置部件。异常评价与老化评价类似，不同的是在对结果进一步划分的时候不但需要从程度维度进行划分还需要从频度维度进行划分，同时如果异常呈现周期性还需要记录其周期特征。由于异常在不同层次上有不同的表现特征，所以还需要记录当前异常是在哪些层次上捕获到的，当前主要划分为硬件、操作系统、中间件和应用四个层次及这四个层次的任意组合。本模型还支持扩展以描述其他种类的运行评价。

综合评价过程如图7所示。其核心是一个计算引擎，接受分析角度、维度、参照对象、使用方法和参数等作为输入，经过计算后得出老化或异常评价。输入数据的含义和输出结果的记录、含义皆如花括号中的描述所示，图8所示为如何使用画像元模型的实例元素记录服务器生命周期期间发生的事件并对该服务器。

可扩展性说明

服务器画像元模型原则上每一个模型元素都可以继续扩展，即不断派生出新的元模型元素。例如，故障元素可以根据故障根源继续派生出软件故障、硬件故障等。

同时，服务器画像元模型可以被纳入更宽广的元模型中，如服务器集群画像元模型可以基于服务器画像元模型来构建。例如，集群画像元模型中的评价方法可以基于服务器画像元模型中的评价方法进一步扩展。

实施例2

本发明还涉及到一种服务器的运维分析系统，包括：

获取模块：用于获取服务器的运行数据；

分析模块：用于基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析；

所述服务器画像元模型包括：资产配置、事件、运行状态和综合评价。

所述分析模块包括资产配置信息设置单元、事件设置单元、运行时状态设置单元和综合评价设置单元；

所述资产配置信息设置单元用于将配置信息列表中服务器的硬件部件、部署软件、配置文件的信息和整体配置中服务器配置的地址列表、型号、制造商、录入时间和最后更新时间的信息设为资产配置信息，其中，所述硬件部件、部署软件、配置文件信息包括硬件部件序列号和型号、软件/配置文件的版本号、容量、位置信息和键值对属性；

所述事件信息设置单元用于将资产变更中硬件部件或服务器整体变更的信息、软件变更中变更的软件类型和软件变更前后服务器地位变化的信息、配置变更中配置项变更和由于配置项变更导致服务器地位变化和主从可靠性变化的信息、触发性事件中发生告警时的告警主体、服务器相关状态、告警级别、告警类型和发生故障时的故障自身、故障类型、告警集合、处理过程和处理时长以及处置故障时触发的事件和故障级别信息设为事件信息；

其中，所述资产变更的类型包括服务器上线、下线、硬件部件的移除、新增和替换，所述硬件部件变更的内容包括硬件变更前后的资产配置情况，所述软件变更的类型包括移除、新增和升级，所述软件类型包括系统软件、中间软件和应用软件，所述配置项包括配置资产信息、配置项名称、配置变更后的配置值；

所述运行时状态设置单元用于将指标状态中的数值型或布尔型的指标采集值和日志信息中文本型采集值设置为运行时的状态，其中，所述指标采集值包括：指标名、数值或状态，所述文本型采集值包括：日志级别和正文内容；

所述综合评价信息设置单元用于采用老化评价或异常评价对服务器的属性进行分析，并将所述分析结果记录到综合评价中。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种服务器的运维分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取被评价服务器信息和运行数据；

基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析；

所述服务器画像元模型包括：资产配置、事件、运行状态和综合评价。

2.如权利要求1所述的一种服务器的运维分析方法，其特征在于，所述资产配置包括配置信息和整体配置；

所述事件包括：资产变更、软件变更、配置变更和触发性事件；

所述运行状态包括指标状态和日志信息；

所述综合评价为从时间角度、内容维度、参照对象、计算方法和阈值参数对服务器进行老化或异常评价。

3.如权利要求1所述的一种服务器的运维分析方法，其特征在于，所述基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析包括：

将配置信息列表中服务器的硬件部件、部署软件、配置文件的信息和整体配置中服务器配置的地址列表、型号、制造商、录入时间和最后更新时间的信息设为资产配置信息；

所述硬件部件、部署软件、配置文件信息包括硬件部件序列号和型号、软件/配置文件的版本号、容量、位置信息和键值对属性。

4.如权利要求1所述的一种服务器的运维分析方法，其特征在于，所述基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析还包括：

将资产变更中硬件部件或服务器整体变更的信息、软件变更中变更的软件类型和软件变更前后服务器地位变化的信息、配置变更中配置项变更和由于配置项变更导致服务器地位变化和主从可靠性变化的信息、触发性事件中发生告警时的告警主体、服务器相关状态、告警级别、告警类型和发生故障时的故障自身、故障类型、告警集合、处理过程和处理时长以及处置故障时触发的事件和故障级别信息设为事件信息。

5.如权利要求4所述的一种服务器的运维分析方法，其特征在于，所述资产变更的类型包括服务器上线、下线、硬件部件的移除、新增和替换；

所述硬件部件变更的内容包括硬件变更前后的资产配置情况。

6.如权利要求4所述的一种服务器的运维分析方法，其特征在于，

所述软件变更的类型包括移除、新增和升级；

所述软件类型包括系统软件、中间软件和应用软件。

7.如权利要求4所述的一种服务器的运维分析方法，其特征在于，所述配置项包括配置资产信息、配置项名称、配置变更后的配置值。

8.如权利要求1所述的一种服务器的运维分析方法，其特征在于，所述基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析还包括：

将指标状态中的数值型或布尔型的指标采集值和日志信息中文本型采集值设置为运行时的状态；

所述指标采集值包括：指标名、数值或状态；

所述文本型采集值包括：日志级别和正文内容。

9.如权利要求1所述的一种服务器的运维分析方法，其特征在于，所述基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析还包括：

采用老化评价或异常评价对服务器的属性进行分析，并将所述分析结果记录到综合评价中。

10.一种服务器的运维分析系统，其特征在于，包括：

获取模块：用于获取服务器的运行数据；

分析模块：用于基于所述服务器信息和运行数据，采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析；

所述服务器画像元模型包括：资产配置、事件、运行状态和综合评价。