CN109697155A - It系统性能评估方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents

It系统性能评估方法、装置、设备及可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN109697155A
CN109697155A CN201810945164.XA CN201810945164A CN109697155A CN 109697155 A CN109697155 A CN 109697155A CN 201810945164 A CN201810945164 A CN 201810945164A CN 109697155 A CN109697155 A CN 109697155A
Authority
CN
China
Prior art keywords
business
kpi
threshold values
appraisal standards
hardware
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810945164.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN109697155B (zh
Inventor
方振宇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Lian Intellectual Property Service Center
Xinjiang Beidou Tongchuang Information Technology Co ltd
Original Assignee
Ping An Puhui Enterprise Management Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ping An Puhui Enterprise Management Co Ltd filed Critical Ping An Puhui Enterprise Management Co Ltd
Priority to CN201810945164.XA priority Critical patent/CN109697155B/zh
Publication of CN109697155A publication Critical patent/CN109697155A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109697155B publication Critical patent/CN109697155B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30Monitoring
    • G06F11/34Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3452Performance evaluation by statistical analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30Monitoring
    • G06F11/34Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3466Performance evaluation by tracing or monitoring
    • G06F11/3495Performance evaluation by tracing or monitoring for systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

本发明公开了一种IT系统性能评估方法、装置、设备及可读存储介质,所述方法包括:对IT系统的各个节点进行监测,每间隔第一预设时间段获取IT系统的IT系统指标信息与业务指标信息,其中,IT系统指标信息包括IT系统硬软件的使用状态信息,业务指标信息包括IT系统各个业务处理的业务处理量信息;从预存的考核标准库中获取IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准;基于该标准,考核所述IT系统指标信息与业务指标信息,确定IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各业务处理量是否在对应预设区间内。本发明解决现有IT业务系统的硬软件资源以及业务资源存在管理效率低下,管理纰漏问题多的技术问题。

Description

IT系统性能评估方法、装置、设备及可读存储介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种IT系统性能评估方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
IT业务系统包括IT系统的硬软件资源,IT系统的业务资源等,为确保IT系统的容灾性能,常常需要对IT业务系统的性能容量如硬软件资源、业务资源等进行管理,然而,在现有技术中,IT业务系统的硬软件资源以及业务资源都是人为参与管理的,且管理过程中未存在系统化、标准化的管理标准,因而导致IT业务系统的硬软件资源以及业务资源的管理效率低下,管理纰漏问题多的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种IT系统性能评估方法、装置、设备及可读存储介质,旨在解决现有IT业务系统的硬软件资源以及业务资源存在管理效率低下,管理纰漏问题多的技术问题。
为实现上述目的,本发明提供一种IT系统性能评估方法,所述IT系统性能评估方法包括:
对IT系统的各个节点进行监测,每间隔第一预设时间段获取所述IT系统的IT系统指标信息与业务指标信息;
从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准;
基于所述各个KPI考核标准,考核所述IT系统指标信息与业务指标信息,确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。
可选地,所述从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准步骤包括:
从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准模板,其中,所述KPI考核标准模板中包括确定考核参数以及调整考核参数,该确定考核参数以及调整考核参数的参数值构成KPI考核标准;
获取过去预设历史时间段内所述调整考核参数的变化值,基于所述变化值更新所述各个KPI考核标准模板中的调整考核参数,以得到更新后的各个KPI考核标准并保存。
可选地,所述调整考核参数包括业务处理量对应的业务基线阀值,IT系统硬软件的使用率对应的系统基线阀值;
所述获取过去预设历史时间段内所述调整考核参数的变化值步骤包括:
获取过去预设历史时间段内所述各个业务处理的先验处理量以及IT系统硬软件的先验使用率,得到各个先验数据;
将所述各个先验数据作为输入数据输入至对应预存的贝叶斯模型中,预测得到所述先验数据对应的各个目标基线阀值,所述目标基线阀值包括第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值,第一目标基线子阀值大于第二目标基线子阀值;
其中,通过设定并训练第一数学模型中各业务的各个业务处理量、时间序列与对应各个业务基线阀值的第一类关联关系,形成各个业务对应的贝叶斯模型,通过设定并训练第一数学模型中各硬软件的使用率、时间序列与对应各个系统基线阀值的第二类关联关系,形成各个硬软件对应的贝叶斯模型。
可选地,所述基于所述各个KPI考核标准,考核所述IT系统指标信息与业务指标信息步骤包括:
基于所述各个目标系统基线阀值,考核所述所述IT系统各服务器cpu、内存、缓存、JAVA虚拟机的使用率、进程线程运行占用率,JAVA虚拟机内存回收率、IO读写速率,并考核应用在各服务器的负载业务量、应用处理速度、网络专线使用率、数据库连接数目;
基于所述各个目标业务基线阀值,考核所述所述IT系统中各业务中对应各个产品对应日申请量、日进件量、日查询量、征信查询量、并考核各业务对应应用登陆日访问量、日请求量。
可选地,所述确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内步骤包括:
确定所述IT系统的硬软件使用率是否在硬软件对应第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值区间内,以确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常;
确定IT系统各个业务的业务处理量是否在业务对应第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值区间内,以确定所述IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。
可选地,所述确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内步骤之后包括:
生成IT系统的性能评估报告,所述IT系统的性能评估报告中包括所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内的结果信息。
可选地,所述确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内步骤之后还包括:
在检测到新业务的处理指令时,获取所述新业务对应的新业务处理量;
将所述新业务处理量作为输入数据输入至对应预存的隐马尔科夫模型中,预测所述IT系统是否需要扩容;
其中,通过设定并训练第二数学模型中各IT系统的硬软件使用率、各个业务的业务处理量与对应IT系统容量的第三类关联关系,形成对应的隐马尔科夫模型。
本发明还提供一种IT系统性能评估装置,所述IT系统性能评估装置包括:
第一获取模块,用于对IT系统的各个节点进行监测,每间隔第一预设时间段获取所述IT系统的IT系统指标信息与业务指标信息;
第二获取模块,用于从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准;
考核模块,用于基于所述各个KPI考核标准,考核所述IT系统指标信息与业务指标信息,确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。
可选地,所述第二获取模块包括:
第一获取单元,用于从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准模板,其中,所述KPI考核标准模板中包括确定考核参数以及调整考核参数,该确定考核参数以及调整考核参数的参数值构成KPI考核标准;
第二获取单元,用于获取过去预设历史时间段内所述调整考核参数的变化值,基于所述变化值更新所述各个KPI考核标准模板中的调整考核参数,以得到更新后的各个KPI考核标准并保存。
可选地,所述调整考核参数包括业务处理量对应的业务基线阀值,IT系统硬软件的使用率对应的系统基线阀值;
所述第二获取单元包括:
第一获取子单元,用于获取过去预设历史时间段内所述各个业务处理的先验处理量以及IT系统硬软件的先验使用率,得到各个先验数据;
预测子单元,用于将所述各个先验数据作为输入数据输入至对应预存的贝叶斯模型中,预测得到所述先验数据对应的各个目标基线阀值,所述目标基线阀值包括第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值,第一目标基线子阀值大于第二目标基线子阀值;
其中,通过设定并训练第一数学模型中各业务的各个业务处理量、时间序列与对应各个业务基线阀值的第一类关联关系,形成各个业务对应的贝叶斯模型,通过设定并训练第一数学模型中各硬软件的使用率、时间序列与对应各个系统基线阀值的第二类关联关系,形成各个硬软件对应的贝叶斯模型。
可选地,所述考核模块包括:
第一考核单元,用于基于所述各个目标系统基线阀值,考核所述所述IT系统各服务器cpu、内存、缓存、JAVA虚拟机的使用率、进程线程运行占用率,JAVA虚拟机内存回收率、IO读写速率,并考核应用在各服务器的负载业务量、应用处理速度、网络专线使用率、数据库连接数目;
第二考核单元,用于基于所述各个目标业务基线阀值,考核所述所述IT系统中各业务中对应各个产品对应日申请量、日进件量、日查询量、征信查询量、并考核各业务对应应用登陆日访问量、日请求量。
可选地,所述考核模块还包括:
第一确定单元,用于确定所述IT系统的硬软件使用率是否在硬软件对应第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值区间内,以确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常;
第二确定单元,用于确定IT系统各个业务的业务处理量是否在业务对应第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值区间内,以确定所述IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。
可选地,所述考核模块还包括:
生成单元,用于生成IT系统的性能评估报告,所述IT系统的性能评估报告中包括所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内的结果信息。
可选地,所述IT系统性能评估装置还包括:
第三获取模块,用于在检测到新业务的处理指令时,获取所述新业务对应的新业务处理量;
预测模块,用于将所述新业务处理量作为输入数据输入至对应预存的隐马尔科夫模型中,预测所述IT系统是否需要扩容;
其中,通过设定并训练第二数学模型中各IT系统的硬软件使用率、各个业务的业务处理量与对应IT系统容量的第三类关联关系,形成对应的隐马尔科夫模型。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种IT系统性能评估设备,所述IT系统性能评估设备包括:存储器、处理器,通信总线以及存储在所述存储器上的IT系统性能评估程序,
所述通信总线用于实现处理器与存储器间的通信连接;
所述处理器用于执行所述IT系统性能评估程序,以实现以下步骤:
对IT系统的各个节点进行监测,每间隔第一预设时间段获取所述IT系统的IT系统指标信息与业务指标信息;
从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准;
基于所述各个KPI考核标准,考核所述IT系统指标信息与业务指标信息,确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种可读存储介质,所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序,所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于:
对IT系统的各个节点进行监测,每间隔第一预设时间段获取所述IT系统的IT系统指标信息与业务指标信息;
从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准;
基于所述各个KPI考核标准,考核所述IT系统指标信息与业务指标信息,确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。
本发明通过对IT系统的各个节点进行监测,每间隔第一预设时间段获取所述IT系统的IT系统指标信息与业务指标信息;从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准;基于所述各个KPI考核标准,考核所述IT系统指标信息与业务指标信息,确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。由于在本申请中,自动获取IT系统指标信息与业务指标信息,且各个IT系统指标信息与业务指标信息均存在对应的各个KPI考核标准,因而,能够基于各个KPI考核标准对IT系统各个信息进行系统化、标准化有效考核,而不是人为地进行IT系统各个信息的考核,即本申请能够实现高效地管理IT业务系统的硬软件资源以及业务资源,因而解决了现有IT业务系统的硬软件资源以及业务资源存在管理效率低下,管理纰漏问题多的技术问题。
附图说明
图1为本发明IT系统性能评估方法第一类实施例的流程示意图;
图2为本发明IT系统性能评估方法中步骤从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准步骤的细化流程示意图;
图3是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明提供一种IT系统性能评估方法,在本发明IT系统性能评估方法的第一类实施例中,所述IT系统性能评估方法包括:
步骤S10,对IT系统的各个节点进行监测,每间隔第一预设时间段获取所述IT系统的IT系统指标信息与业务指标信息;
步骤S20,从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准;
步骤S30,基于所述各个KPI考核标准,考核所述IT系统指标信息与业务指标信息,确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。
参照图1,具体步骤如下:
步骤S10,对IT系统的各个节点进行监测,每间隔第一预设时间段获取所述IT系统的IT系统指标信息与业务指标信息;
在本实施例中,实现IT业务系统全生命周期信息的监管,即通过设置在IT系统的各个节点处的监测单元,对IT系统的各个节点进行监测,其中,IT系统的各个节点包括IT系统对应每个机器上的硬软件节点,业务节点等,如IT系统对应每台电脑上的物理服务器、应用负载量、网络带宽、数据库、网站某业务功能等节点,其中,IT系统对应每台电脑上的物理服务器、应用负载量、网络带宽、数据库、网站某业务功能等节点还包括各个子节点,如对IT系统对应每台电脑上的物理服务器节点具体包括各服务器的cpu、内存、缓存等子节点,对IT系统的各个节点进行监测包括对具体每个子节点的监测,以得到IT系统指标信息与业务指标信息。
在本实施例中,各个IT系统维度的指标信息可以细分为:IT系统指标信息以及业务指标信息,其中,所述IT系统指标信息包括IT系统硬软件的使用状态信息,所述业务指标信息包括IT系统各个业务处理的业务处理量信息,具体地,IT系统指标信息包括:物理服务器、应用负载量、网络带宽、数据库等维度信息,更为具体地,IT系统指标信息包括:各服务器cpu、内存、缓存、JAVA虚拟机的使用率、进程线程运行占用率,JAVA虚拟机内存回收率、IO读写速率、系统当前内存镜像使用率、应用在各服务器的负载业务量、应用处理速率、网络专线使用率、数据库连接数目等信息。而业务指标信息包括:业务对应各个产品对应日申请量、日进件量、日查询量、征信查询量、业务对应应用登陆日访问量、日请求量等,其中,每间隔预设时间段获取IT系统指标信息以及业务指标信息,该预设时间段可以是1天,或者是半个月。
步骤S20,从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准;
在本实施例中,对各个IT系统指标以及业务指标对应设置了绩效KPI考核标准,该各个KPI考核标准包括各服务器cpu使用率考核标准、内存使用率考核标准、缓存使用率考核标准、JAVA虚拟机使用率考核标准、进程线程运行占用率考核标准等等,该KPI考核标准还包括应用在各服务器的负载业务量考核标准、应用处理速率考核标准、网络专线使用率考核标准、数据库连接数目考核标准等,进一步地,该各个考核标准还包括业务对应各个产品对应日申请量考核标准、日进件量考核标准、日查询量考核标准等等,即对IT系统对应硬软件的使用状态以及各个业务处理的业务处理量设置了各个KPI考核标准,该各个KPI考核标准以KPI考核标准模板形式存储于预存的考核标准库中。
具体地,参照图2,所述从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准步骤包括:
步骤S21,从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准模板,其中,所述KPI考核标准模板中包括确定考核参数以及调整考核参数,该确定考核参数以及调整考核参数的参数值构成KPI考核标准;
在本实施例中,预存的考核标准库中包括各个IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准模板,以对应存储IT系统的各个KPI考核标准,该各个KPI考核标准模板中包括指标名称、类别、标准区间、基线阀值、统计算法、统计频率、分析策略等参数,其中,将该各个KPI考核标准模板中的参数进行分类,分类后的参数包括确定考核参数以及调整考核参数,该确定考核参数以及调整考核参数的参数值共同构成KPI考核标准,其中,确定考核参数的参数值是基本不变化的,调整考核参数的参数值是变化的,即确定考核参数包括指标名称、类别、统计算法、统计频率等确定的或者不轻易进行更改的参数,而调整考核参数包括标准区间、基线阀值、等需要动态调整的参数。其中,考核参数中指标名称指的是各服务器cpu的使用率、内存的使用率等,类别指的是考核指标是属于IT系统指标信息还是业务指标信息,统计算法可以是决策树、贝叶斯等算法,统计频率可以是每隔1个月统计一次。
步骤S22,获取过去预设历史时间段内所述调整考核参数的变化值,基于所述变化值更新所述各个KPI考核标准模板中的调整考核参数,以得到更新后的各个KPI考核标准并保存。
在本实施例中,获取过去预设历史时间段内所述调整考核参数的变化值,基于所述变化值更新所述各个KPI考核标准模板中的调整考核参数,以得到更新后的各个KPI考核标准并保存,即在本实施例中,在每次进行进行考核前,都需要对应更新各个KPI考核标准模板中的调整考核参数,以根据更新后的各个KPI考核标准进行考核,其中,通过获取过去预设历史时间段内所述调整考核参数的变化值,进行调整考核参数的更新。
用以具体实施例进行说明,获取过去预设历史时间段内cpu使用率对应的KPI考核标准模板中,cpu使用率基线阀值的变化值,基于该变化值更新对应KPI考核标准模板中的原cpu使用率基线阀值。
具体地,所述调整考核参数包括业务处理量对应的业务基线阀值,IT系统硬软件的使用率对应的系统基线阀值;
所述获取过去预设历史时间段内所述调整考核参数的变化值步骤包括:
步骤A1,获取过去预设历史时间段内所述各个业务处理的先验处理量以及IT系统硬软件的先验使用率,得到各个先验数据;
在本实施例中,基于过去预设历史时间段内各个调整考核参数参数对应的先验数据,预测调整考核参数参数的变化值,具体地,先验数据指的是当前时刻对应过去预设历史时间段内所述各个业务处理的先验处理量以及IT系统硬软件的先验使用率等数据。
步骤A2,将所述各个先验数据作为输入数据输入至对应预存的贝叶斯模型中,预测得到所述先验数据对应的各个目标基线阀值,所述目标基线阀值包括第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值,第一目标基线子阀值大于第二目标基线子阀值;
其中,通过设定并训练第一数学模型中各业务的各个业务处理量、时间序列与对应各个业务基线阀值的第一类关联关系,形成各个业务对应的贝叶斯模型,通过设定并训练第一数学模型中各硬软件的使用率、时间序列与对应各个系统基线阀值的第二类关联关系,形成各个硬软件对应的贝叶斯模型。
在得到各个先验数据后,将各个先验数据作为输入数据输入至对应预存的贝叶斯模型中,其中,该对应各个预存的贝叶斯模型是已经训练完成的,可以得到对应目标基线阀值的模型,因而,在将各个先验数据输入至对应不同的预存的贝叶斯模型中后,可以得到各服务器cpu使用率对应的目标基线阀值、内存使用率对应的目标基线阀值、缓存使用率对应的目标基线阀值、JAVA虚拟机使用率对应的目标基线阀值等、另外,还可以得到应用在各服务器的负载业务量对应的目标基线阀值、应用处理速率对应的目标基线阀值、网络专线使用率对应的目标基线阀值等、进一步地,还可以得到业务对应各个产品对应日申请量目标基线阀值、日进件量目标基线阀值、日查询量目标基线阀值等。
需要说明的是,所述目标基线阀值包括第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值,第一目标基线子阀值大于第二目标基线子阀值,即是目标基线阀值是存在对应标准区间的,该第一目标基线子阀值至第二目标基线子阀值中的阀值区间即是对应的标准区间。
贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测,贝叶斯统计不仅利用模型信息和数据信息,而且充分利用先验信息,在本实施例中,通过设定并训练预存的第一数学模型(贝叶斯预测基本模型)中各个业务处理量如A产品对应日申请量、时间序列与对应各个业务基线阀值的第一类关联关系,形成各个业务对应的贝叶斯模型,即将各个业务处理量、时间序列和对应业务基线阀值之间的对应关系作为训练样本传输到第一数学模型中,通过大量的对应关系对第一数学模型进行训练,生成对应的贝叶斯模型。同样地,通过设定并训练第一数学模型中各硬软件的使用率、时间序列与对应各个系统基线阀值的第二类关联关系,形成各个硬软件对应的贝叶斯模型。
步骤S30,基于所述各个KPI考核标准,考核所述IT系统指标信息与业务指标信息,确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。
在本实施例中,在得到各个KPI考核标准后,对应考核所述IT系统指标信息与业务指标信息,在考核后,确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。
其中,所述基于所述各个KPI考核标准,考核所述IT系统指标信息与业务指标信息步骤包括:
步骤S31,基于所述各个目标系统基线阀值,考核所述所述IT系统各服务器cpu、内存、缓存、JAVA虚拟机的使用率、进程线程运行占用率,JAVA虚拟机内存回收率、IO读写速率,并考核应用在各服务器的负载业务量、应用处理速度、网络专线使用率、数据库连接数目;
步骤S32,基于所述各个目标业务基线阀值,考核所述所述IT系统中各业务中对应各个产品对应日申请量、日进件量、日查询量、征信查询量、并考核各业务对应应用登陆日访问量、日请求量。
即在本实施例中,在检测到考核指令后,对应考核IT业务系统全生命周期信息而不只是硬软件使用状态的考核或者只是业务处理量的考核。
在本实施例中,所述确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内步骤包括:
步骤S33,确定所述IT系统的硬软件使用率是否在硬软件对应第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值区间内,以确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常;
即对所述IT系统的硬软件使用率而言,通过判断该确定所述IT系统的硬软件使用率是否在硬软件对应第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值区间内,以确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,如果对应硬软件使用率都是在第二目标基线子阀值以下,相应IT系统的硬软件性能容量有冗余。
步骤S34,确定IT系统各个业务的业务处理量是否在业务对应第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值区间内,以确定所述IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。
即对所述IT系统的业务处理量而言,通过确定IT系统各个业务的业务处理量是否在业务对应第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值区间内,以确定所述IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。如果对应业务处理量都是在第一目标基线子阀值以上,相应IT系统的业务性能容量不足。在本实施例中,由于及时获取IT系统的各个性能容量,因而,为能够基于该各个性能容量给出是否需要IT资源扩容的建议。
本发明通过对IT系统的各个节点进行监测,每间隔第一预设时间段获取所述IT系统的IT系统指标信息与业务指标信息;从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准;基于所述各个KPI考核标准,考核所述IT系统指标信息与业务指标信息,确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。由于在本申请中,自动获取IT系统指标信息与业务指标信息,且各个IT系统指标信息与业务指标信息均存在对应的各个KPI考核标准,因而,能够基于各个KPI考核标准对IT系统各个信息进行系统化、标准化有效考核,而不是人为地进行IT系统各个信息的考核,即本申请能够实现高效地管理IT业务系统的硬软件资源以及业务资源,因而解决了现有IT业务系统的硬软件资源以及业务资源存在管理效率低下,管理纰漏问题多的技术问题。
进一步地,本发明提供IT系统性能评估方法的另一实施例,在该实施例中,所述确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内步骤之后包括:
步骤S40,生成IT系统的性能评估报告,所述IT系统的性能评估报告中包括所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内的结果信息。
在本实施例中,在确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内后,生成IT系统的性能评估报告,其中,所述性能评价报告中提供是否需要IT资源扩容的建议,所述IT系统的性能评估报告中还包括所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内的结果信息,该结果信息以预设的显示形式显示。该预设显示形式可以是先显示IT系统的硬软件使用状态对应的第一结果信息,再显示IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内的第二结果信息,其中,第一结果信息与第二结果信息中各个指标按照指标名称首字母在字母表中的先后顺序进行排序,以有序显示对应的第一结果信息与第二结果信息。
在本实施例中,通过生成IT系统的性能评估报告,所述IT系统的性能评估报告中包括所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内的结果信息,由于及时提供性能评估报告,因而,IT系统管理人员能够及时知晓当前系统的状态,提升了IT系统的管理体验。
进一步地,本发明提供IT系统性能评估方法的另一实施例,在该实施例中,所述确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内步骤之后还包括:
步骤S50,在检测到新业务的处理指令时,获取所述新业务对应的新业务处理量;
在本实施例中,在检测到新业务的处理指令时,获取所述新业务对应的新业务处理量,通过当前的IT系统的性能容量与新业务处理量,实现预测所述IT系统是否需要扩容。
步骤S60,将所述新业务处理量作为输入数据输入至对应预存的隐马尔科夫模型中,预测所述IT系统是否需要扩容;
其中,通过设定并训练第二数学模型中各IT系统的硬软件使用率、各个业务的业务处理量与对应IT系统容量的第三类关联关系,形成对应的隐马尔科夫模型。
具体地,将所述新业务处理量作为输入数据输入至对应预存的隐马尔科夫模型中,该隐马尔科夫模型可以进行自我学习、动态预测,该隐马尔科夫模型的原理是:它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程,从可观察的参数中确定该过程的隐含参数,然后利用这些参数来作进一步的分析,该隐马尔科夫模型是经过训练得到的,具体地,通过设定并训练第二数学模型中(隐马尔科夫基本模型)各IT系统的硬软件使用率、各个业务的业务处理量与对应IT系统容量的第三类关联关系,形成对应的隐马尔科夫模型,在得到隐马尔科夫模型后,将所述新业务处理量作为输入数据输入至对应预存的隐马尔科夫模型中,得到新业务对应IT系统容量,基于新业务对应IT系统容量与当前IT系统闲置容量进行比较,预测所述IT系统是否需要扩容。
在本实施例中,通过在检测到新业务的处理指令时,获取所述新业务对应的新业务处理量;将所述新业务处理量作为输入数据输入至对应预存的隐马尔科夫模型中,预测所述IT系统是否需要扩容;其中,通过设定并训练第二数学模型中各IT系统的硬软件使用率、各个业务的业务处理量与对应IT系统容量的第三类关联关系,形成对应的隐马尔科夫模型。除了能够进行IT系统对应硬软件等性能的管理外,在本实施例中,在需要新增业务时,还实现对IT系统是否需要增容进行预测。
参照图3,图3是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例IT系统性能评估设备可以是PC,也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(Moving Picture Experts Group Audio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、便携计算机等终端设备。
如图3所示,该IT系统性能评估设备可以包括:处理器1001,例如CPU,存储器1005,通信总线1002。其中,通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速RAM存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储设备。
可选地,该IT系统性能评估设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、RF(Radio Frequency,射频)电路,传感器、音频电路、WiFi模块等等。用户接口可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard),可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。
本领域技术人员可以理解,图3中示出的IT系统性能评估设备结构并不构成对IT系统性能评估设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图3所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及IT系统性能评估程序。操作系统是管理和控制IT系统性能评估设备硬件和软件资源的程序,支持IT系统性能评估程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信,以及与IT系统性能评估设备中其它硬件和软件之间通信。
在图3所示的IT系统性能评估设备中,处理器1001用于执行存储器1005中存储的IT系统性能评估程序,实现以下步骤:
当检测到假币时,获取所述假币的收缴信息;
将所述假币的收缴信息与所述假币对应银行收缴点关联,以得到待上报信息;
将所述待上报信息上报给所述银行收缴点关联的目标监管机构。
可选地,所述当检测到假币时,获取所述假币的收缴信息步骤包括:
当检测到假币时,获取所述假币的假币信息,其中所述假币信息包括券别、版别、冠字号码以及造假方式;
获取所述假币持有人的个人信息,其中,所述假币持有人的个人信息包括所述假币持有人的身份证号、姓名以及人脸信息。
可选地,所述将所述假币的收缴信息与所述假币对应银行收缴点关联,以得到待上报信息步骤包括:
获取所述假币对应银行收缴点的网点编号与地址信息;
将所述收缴信息、所述网点编号与地址信息填充至预存的目标模板中,以得到待上报信息。
可选地,所述将所述收缴信息、所述网点编号与地址信息填充至预存的目标模板中,以得到待上报信息步骤包括:
获取所述目标模板对应各个栏目的属性,以获取所述假币信息、个人信息、所述网点编号与地址信息在所述目标模板中的显示位置;
分别将所述假币信息、个人信息、所述网点编号与地址信息填充至对应的显示位置,以得到待上报信息。
可选地,所述当检测到假币时,获取所述假币的收缴信息步骤还包括:
当检测到假币时,获取所述假币的初始图像;
对所述初始图像进行图像预处理、特征提取以及信息识别的OCR鉴别过程,以获取所述假币的收缴信息。
可选地,所述对所述初始图像进行图像预处理、特征提取以及信息识别的OCR鉴别过程,以获取所述假币的收缴信息步骤包括:
对所述初始图像进行图像灰度化、降噪、二值化、字符切分操作,以得到预处理图像;
对所述初始图像进行特征提取,将所述提取的特征作为输入向量输入至预存的识别模型中,以识别预处理图像中的图像信息,以获取所述假币的收缴信息。
可选地,所述将所述待上报信息上报给所述银行收缴点关联的目标监管机构步骤之后包括:
若检测到所述银行收缴点收缴到的假币数目大于预设值时,生成预警第一提示信息。
本发明IT系统性能评估设备具体实施方式与上述IT系统性能评估方法各实施例基本相同,在此不再赘述。
本发明还提供一种IT系统性能评估装置,所述IT系统性能评估装置包括:
获取模块,用于当检测到假币时,获取所述假币的收缴信息;
关联模块,用于将所述假币的收缴信息与所述假币对应银行收缴点关联,以得到待上报信息;
上报模块,用于将所述待上报信息上报给所述银行收缴点关联的目标监管机构。
本发明可读存储介质具体实施方式与上述IT系统性能评估方法各实施例基本相同,在此不再赘述。
本发明提供了一种可读存储介质,所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序,所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述任一项所述的IT系统性能评估方法的步骤。
本发明可读存储介质具体实施方式与上述IT系统性能评估方法各实施例基本相同,在此不再赘述。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利处理范围内。

Claims (10)

1.一种IT系统性能评估方法,其特征在于,所述IT系统性能评估方法包括:
对IT系统的各个节点进行监测,每间隔第一预设时间段获取所述IT系统的IT系统指标信息与业务指标信息;
从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准;
基于所述各个KPI考核标准,考核所述IT系统指标信息与业务指标信息,确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。
2.如权利要求1所述的IT系统性能评估方法,其特征在于,所述从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准步骤包括:
从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准模板,其中,所述KPI考核标准模板中包括确定考核参数以及调整考核参数,该确定考核参数以及调整考核参数的参数值构成KPI考核标准;
获取过去预设历史时间段内所述调整考核参数的变化值,基于所述变化值更新所述各个KPI考核标准模板中的调整考核参数,以得到更新后的各个KPI考核标准并保存。
3.如权利要求2所述的IT系统性能评估方法,其特征在于,所述调整考核参数包括业务处理量对应的业务基线阀值,IT系统硬软件的使用率对应的系统基线阀值;
所述获取过去预设历史时间段内所述调整考核参数的变化值步骤包括:
获取过去预设历史时间段内所述各个业务处理的先验处理量以及IT系统硬软件的先验使用率,得到各个先验数据;
将所述各个先验数据作为输入数据输入至对应预存的贝叶斯模型中,预测得到所述先验数据对应的各个目标基线阀值,所述目标基线阀值包括第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值,第一目标基线子阀值大于第二目标基线子阀值;
其中,通过设定并训练第一数学模型中各业务的各个业务处理量、时间序列与对应各个业务基线阀值的第一类关联关系,形成各个业务对应的贝叶斯模型,通过设定并训练第一数学模型中各硬软件的使用率、时间序列与对应各个系统基线阀值的第二类关联关系,形成各个硬软件对应的贝叶斯模型。
4.如权利要求3所述的IT系统性能评估方法,其特征在于,所述基于所述各个KPI考核标准,考核所述IT系统指标信息与业务指标信息步骤包括:
基于所述各个目标系统基线阀值,考核所述所述IT系统各服务器cpu、内存、缓存、JAVA虚拟机的使用率、进程线程运行占用率,JAVA虚拟机内存回收率、IO读写速率,并考核应用在各服务器的负载业务量、应用处理速度、网络专线使用率、数据库连接数目;
基于所述各个目标业务基线阀值,考核所述所述IT系统中各业务中对应各个产品对应日申请量、日进件量、日查询量、征信查询量、并考核各业务对应应用登陆日访问量、日请求量。
5.如权利要求4所述的IT系统性能评估方法,其特征在于,所述确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内步骤包括:
确定所述IT系统的硬软件使用率是否在硬软件对应第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值区间内,以确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常;
确定IT系统各个业务的业务处理量是否在业务对应第一目标基线子阀值与第二目标基线子阀值区间内,以确定所述IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。
6.如权利要求1所述的IT系统性能评估方法,其特征在于,所述确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内步骤之后包括:
生成IT系统的性能评估报告,所述IT系统的性能评估报告中包括所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内的结果信息。
7.如权利要求1-6任一项所述的IT系统性能评估方法,其特征在于,所述确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内步骤之后还包括:
在检测到新业务的处理指令时,获取所述新业务对应的新业务处理量;
将所述新业务处理量作为输入数据输入至对应预存的隐马尔科夫模型中,预测所述IT系统是否需要扩容;
其中,通过设定并训练第二数学模型中各IT系统的硬软件使用率、各个业务的业务处理量与对应IT系统容量的第三类关联关系,形成对应的隐马尔科夫模型。
8.一种IT系统性能评估装置,其特征在于,所述IT系统性能评估装置包括:
第一获取模块,用于对IT系统的各个节点进行监测,每间隔第一预设时间段获取所述IT系统的IT系统指标信息与业务指标信息;
第二获取模块,用于从预存的考核标准库中获取所述IT系统指标信息与业务指标信息对应的各个KPI考核标准;
考核模块,用于基于所述各个KPI考核标准,考核所述IT系统指标信息与业务指标信息,确定所述IT系统的硬软件使用状态是否正常,并确定IT系统各个业务的业务处理量是否在对应各个KPI考核标准的预设区间内。
9.一种IT系统性能评估设备,其特征在于,所述IT系统性能评估设备包括:存储器、处理器,通信总线以及存储在所述存储器上的IT系统性能评估程序,
所述通信总线用于实现处理器与存储器间的通信连接;
所述处理器用于执行所述IT系统性能评估程序,以实现如权利要求1至7中任一项所述的IT系统性能评估方法的步骤。
10.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质上存储有IT系统性能评估程序,所述IT系统性能评估程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的IT系统性能评估方法的步骤。
CN201810945164.XA 2018-08-20 2018-08-20 It系统性能评估方法、装置、设备及可读存储介质 Active CN109697155B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810945164.XA CN109697155B (zh) 2018-08-20 2018-08-20 It系统性能评估方法、装置、设备及可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810945164.XA CN109697155B (zh) 2018-08-20 2018-08-20 It系统性能评估方法、装置、设备及可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109697155A true CN109697155A (zh) 2019-04-30
CN109697155B CN109697155B (zh) 2023-10-31

Family

ID=66230049

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810945164.XA Active CN109697155B (zh) 2018-08-20 2018-08-20 It系统性能评估方法、装置、设备及可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109697155B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110825579A (zh) * 2019-09-18 2020-02-21 平安科技(深圳)有限公司 服务器性能监控方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110888772A (zh) * 2019-10-12 2020-03-17 平安普惠企业管理有限公司 远程监控方法、监控装置、计算机设备及可读存储介质
CN114048075A (zh) * 2021-11-16 2022-02-15 北京志凌海纳科技有限公司 磁盘测试方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2452730A1 (en) * 2001-07-06 2003-01-16 Computer Associates Think, Inc. Business process policy object
CN102880170A (zh) * 2012-10-08 2013-01-16 南京航空航天大学 基于基线模型和贝叶斯因子的系统故障早期预警方法
CN106407082A (zh) * 2016-09-30 2017-02-15 国家电网公司 一种信息系统告警方法和装置
CN107563633A (zh) * 2017-08-28 2018-01-09 平安科技(深圳)有限公司 一种绩效指标考核评估方法、设备及存储介质
CN107590014A (zh) * 2017-09-07 2018-01-16 携程旅游网络技术(上海)有限公司 故障检测方法、装置、系统、电子设备、存储介质
CN107995049A (zh) * 2017-12-25 2018-05-04 广州供电局有限公司 电力安全区跨区同步故障监测方法、装置和系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2452730A1 (en) * 2001-07-06 2003-01-16 Computer Associates Think, Inc. Business process policy object
CN102880170A (zh) * 2012-10-08 2013-01-16 南京航空航天大学 基于基线模型和贝叶斯因子的系统故障早期预警方法
CN106407082A (zh) * 2016-09-30 2017-02-15 国家电网公司 一种信息系统告警方法和装置
CN107563633A (zh) * 2017-08-28 2018-01-09 平安科技(深圳)有限公司 一种绩效指标考核评估方法、设备及存储介质
CN107590014A (zh) * 2017-09-07 2018-01-16 携程旅游网络技术(上海)有限公司 故障检测方法、装置、系统、电子设备、存储介质
CN107995049A (zh) * 2017-12-25 2018-05-04 广州供电局有限公司 电力安全区跨区同步故障监测方法、装置和系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110825579A (zh) * 2019-09-18 2020-02-21 平安科技(深圳)有限公司 服务器性能监控方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110825579B (zh) * 2019-09-18 2022-03-08 平安科技(深圳)有限公司 服务器性能监控方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110888772A (zh) * 2019-10-12 2020-03-17 平安普惠企业管理有限公司 远程监控方法、监控装置、计算机设备及可读存储介质
CN114048075A (zh) * 2021-11-16 2022-02-15 北京志凌海纳科技有限公司 磁盘测试方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN109697155B (zh) 2023-10-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107040397B (zh) 一种业务参数获取方法及装置
US20210319375A1 (en) Churn prediction in a broadband network
CN105283851B (zh) 用于选择跟踪目标的成本分析
CN109697155A (zh) It系统性能评估方法、装置、设备及可读存储介质
CN106294902A (zh) 预测移动应用程序页面性能的方法、装置及电子设备
CN108228325A (zh) 应用管理方法和装置、电子设备、计算机存储介质
Brenner et al. A taxonomy of inference in simulation models
CN117132001B (zh) 一种多目标风控策略优化方法及系统
CN110363427A (zh) 模型质量评估方法和装置
CN110008101A (zh) 客户端性能评价方法、装置、存储介质及电子设备
CN112508638A (zh) 数据处理的方法、装置及计算机设备
Alawnah et al. Modeling of smartphones’ power using neural networks
CN109783381B (zh) 一种测试数据生成方法、装置及系统
CN114780371A (zh) 基于多曲线拟合的压测指标分析方法、装置、设备及介质
CN101142559B (zh) 对计算机控制的处理进行监视的方法与系统
CN111800807A (zh) 一种基站用户数量告警的方法及装置
CN117993887A (zh) 一种基于最优化控制的智能决策方法、系统和介质
CN115982646B (zh) 一种基于云平台的多源测试数据的管理方法及系统
CN117235633A (zh) 机构分类方法、装置、计算机设备及存储介质
RU2532714C2 (ru) Способ получения данных при оценке ресурсов сети и устройство для осуществления способа
CN116228312A (zh) 大额积分兑换行为的处理方法和装置
CN110163470A (zh) 事件评估方法及装置
CN108156054A (zh) 云桌面性能的测试方法及装置
CN111737319B (zh) 用户集群的预测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109992468A (zh) 一种进程性能分析方法、装置、系统及计算机存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20230928

Address after: 830000 room 217-3, information technology innovation park, Xinjiang University, No. 499, Northwest Road, shayibak District, Urumqi, Xinjiang Uygur Autonomous Region

Applicant after: Xinjiang Beidou Tongchuang Information Technology Co.,Ltd.

Address before: 518000 Room 202, block B, aerospace micromotor building, No.7, Langshan No.2 Road, Xili street, Nanshan District, Shenzhen City, Guangdong Province

Applicant before: Shenzhen LIAN intellectual property service center

Effective date of registration: 20230928

Address after: 518000 Room 202, block B, aerospace micromotor building, No.7, Langshan No.2 Road, Xili street, Nanshan District, Shenzhen City, Guangdong Province

Applicant after: Shenzhen LIAN intellectual property service center

Address before: 518000 Room 201, building A, No. 1, Qian Wan Road, Qianhai Shenzhen Hong Kong cooperation zone, Shenzhen, Guangdong (Shenzhen Qianhai business secretary Co., Ltd.)

Applicant before: PING AN PUHUI ENTERPRISE MANAGEMENT Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant