CN112990656A - 一种it设备监测数据的健康评价系统及健康评价方法 - Google Patents

一种it设备监测数据的健康评价系统及健康评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种IT设备监测数据的健康评价系统及健康评价方法，所述健康评价系统包括获取模块、知识抽取模块、知识图谱存储模块、知识图谱转换模块和健康评审模块；获取模块用于获取IT设备状态监测数据，并依据编码规则对状态监测数据进行编码，以获取IT设备的健康信息；知识抽取模块将IT设备的健康信息经过预处理，再通过知识关联存储在知识图谱存储模块中，知识图谱存储模块将所存储的健康信息送入数据转换模块进行知识图谱转换，将匹配的目标图谱与健康图谱进行比较分析，以及送入健康评审模块进行健康评价，将健康图谱进行可视化输出。本发明能及时收集运行数据和历史数据，评价IT设备的健康状况并提供维护辅助决策，快速处置故障异常。

Description

一种IT设备监测数据的健康评价系统及健康评价方法
技术领域
本申请属于设备数据监测技术领域，尤其涉及一种IT设备监测数据的健康评价系统及健康评价方法。
背景技术
随着工业生产自动化、数字化、智能化程度的日益加深，企业对设备的可靠性要求也越来越高，企业对IT设备智能运维平台的依赖性越来越大，同时IT设备智能运维平台日趋复杂、系统维护要求越来越高，运维部门及相关领导、决策部门的工作压力越来越大，同时面临着更多的挑战；由于IT故障分析文本数据来源和业务场景的多样性，导致各文本数据的数据质量良莠不齐，而数据质量直接关系到最终形成的面向IT故障分析的知识图谱质量。在缺陷故障发生时，智能服务引擎与现有的系统进行集成，在异常和故障发生时，数据会进入到IT设备智能运维平台，由平台调用AI智能服务引擎，根据故障发生时的IT设备管理数据返回到AI智能服务引擎进行检索，并匹配到最佳操作动作或案例，然后推送给相关角色进行确认后，才能将任务下发到现场作业人员进行执行，从而导致IT设备的运维工作日益繁重，各种故障数据需要手工进行填写，不能IT设备对故障数据进行实时监控，而且对IT设备故障健康状况监测分析和故障定位效率不高，以及对IT设备故障的健康解决方案不能快速获取和参考历史要故障(或类似故障)的解决方案，从而出现故障诊断和处理的风险性提高；因此需要针对现有的IT设备状态数据文本资源建立高效的质量评价体系，为用户提供与业务需求相适应的质量评估模型，以降低误判率，实现更加精确客观的资源评价过程，对IT设备故障的健康诊断和排除的研究以及IT设备的生产运行保驾护航具有重大的现实意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种IT设备监测数据的健康评价系统及健康评价方法，本发明能及时处理IT设备现场的运行数据和历史数据，用于评价IT设备的健康状况，并对IT设备故障及时提供维护辅助决策，能IT设备的健康异常进行快速处置和判断。为了实现上述目的，本发明采用以下技术效果：
根据本发明的一个方面，提供一种IT设备监测数据的健康评价系统，所述健康评价系统包括：获取模块、知识抽取模块、知识图谱存储模块、知识图谱转换模块和健康评审模块；所述获取模块用于获取IT设备状态监测数据，并依据编码规则对状态监测数据进行编码以获取IT设备的健康信息；所述知识抽取模块将IT设备的健康信息经过预处理获取健康类信息文本，再通过知识关联存储在所述知识图谱存储模块中，所述知识图谱存储模块将所存储的健康信息送入数据转换模块进行知识图谱转换以便获取健康图谱，将匹配的目标图谱与健康图谱进行比较分析，并将比较分析结果送入健康评审模块进行健康评价，并将评价确认的健康图谱进行可视化输出。
上述方案进一步优选的，所述健康评价系统还包括知识图谱推理模块和知识图谱学习模块，所述知识图谱推理模块用于获取知识图谱存储模块中存储的IT设备的健康数据，并对健康数据设置健康边界上限值以及根据数据推理规则提供至少一个学习文本，所述知识图谱学习模块用于抽取符合规则的健康类文本和过滤干扰健康数据，并根据健康边界上限值和学习文本进行深度学习整合，建立IT设备健康知识图谱。
上述方案进一步优选的，所述深度学习整合的过程包括对大于健康边界上限值的IT设备的健康数据进行提供一个学习文本，然后对学习文本进行挖掘、特征分类聚合和过滤，形成IT设备质量事件文本的分类指标，再结合语料库进行主设备质量事件文本特征进行训练形成了IT设备的健康指标深度神经网络，从而自动识别文本中存在的质量事件特征，最后经过随机二次抽样和交叉验证，转化为可在知识图谱中进行搜索和推理的IT设备的质量安全事件验证集并再次存入所述知识图谱存储模块中，根据质量安全事件验证集建立IT设备健康知识图谱。
上述方案进一步优选的，获取IT设备的健康信息包括IT设备的实时监测数据、实时故障运行参数、历史运行数据、历史故障参数、故障频率和维修报告。
根据本发明的另一个方面，本发明提供了一种IT设备监测数据的健康评价系统的健康评价方法，包括通过获取模块获取IT设备的健康信息；所述知识抽取模块将IT设备的健康信息经过预处理获取健康类信息文本，再通过知识关联进行存储在知识图谱存储模块中，所述数据转换模块获取所存储的健康信息进行知识图谱转换以便形成健康图谱，将匹配的目标图谱与健康图谱进行比较分析，对比较分析结果进行健康评价，并将健康确认的健康图谱进行可视化输出。
上述方案进一步优选的，对IT设备的健康数据设置健康边界上限值以及根据数据推理规则提供至少一个学习文本，抽取符合规则的健康类文本和过滤干扰数据，并根据健康边界上限值和学习文本进行深度学习整合，建立IT设备健康知识图谱。
上述方案进一步优选的，对大于健康边界上限值的IT设备的健康数据进行提供一个学习文本，然后对学习文本进行挖掘、特征分类聚合和过滤，形成IT设备质量事件文本的分类指标，再结合语料库进行主设备质量事件文本特征进行训练形成了IT设备的健康类事件深度神经网络，从而自动识别文本中存在的质量事件特征，最后经过随机二次抽样和交叉验证，转化为可在知识图谱中进行搜索和推理的IT设备的质量安全事件验证集并再次存入所述知识图谱存储模块中，根据质量安全事件验证集建立IT设备健康知识图谱。
综上所述，由于本发明采用了上述技术方案，本发明具有以下技术效果：
(1)、本发明的IT设备的健康处理系统能对及时处理IT设备现场的运行数据和历史数据，用于评价IT设备的健康状况，并对IT设备故障及时提供维护辅助决策，能快速处置IT设备的异常运行进行判断，实现IT设备健康信息快速收集和问题快速处置。
(2)、本发明的IT设备监测数据的健康处理系统能及时掌握设备健康类信息和特点，并根据健康信息及时分析和形成各类形式的健康知识图谱，对有效数据实现了归类处理和IT设备的健康状况评价。
附图说明
图1是本发明的一种IT设备监测数据的健康评价系统的原理图；
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举出优选实施例，对本发明进一步详细说明。然而，需要说明的是，说明书中列出的许多细节仅仅是为了使读者对本发明的一个或多个方面有一个透彻的理解，即便没有这些特定的细节也可以实现本发明的这些方面。
结合图1，本发明提供了一种IT设备监测数据的健康评价系统，所述健康评价系统包括：获取模块、知识抽取模块、知识图谱存储模块、知识图谱转换模块和健康评审模块；所述获取模块用于获取IT设备状态监测数据，并依据编码规则对状态监测数据进行编码以获取IT设备的健康信息；所述知识抽取模块将IT设备的健康信息经过预处理获取健康类信息文本，再通过知识关联存储在所述知识图谱存储模块中，所述知识图谱存储模块将所存储的健康信息送入数据转换模块进行知识图谱转换以便获取健康图谱，将匹配的目标图谱与健康图谱进行比较分析，并将比较分析结果送入健康评审模块进行健康评价，并将评价确认的健康图谱进行可视化输出；IT设备状态监测数据包括设备厂家、设备名称、型号、设备额定容量、电压等级、投运地点、投运时间、线路名称、线路长度、故障元件类型、故障元件、故障原因及处理措施等关键信息的文本信息；所述知识抽取模块将IT设备的健康信息经过预处理获取健康类信息文本，再通过知识关联存储在所述知识图谱存储模块中，所述知识图谱存储模块将所存储的健康信息送入数据转换模块进行知识图谱转换以便获取健康图谱，将匹配的目标图谱与健康图谱进行比较分析，并将比较分析结果送入健康评审模块进行健康评价，并将评价确认的健康图谱进行可视化输出，以便对IT设备健康状况进行评价，从而提升IT设备健康运行的可靠性，最后将审核确认的健康图谱进行可视化输出，健康图谱的可视化输出为知识图谱三元组可视化结构，以“实体-关系-实体”的三元组来表示知识图谱三元组，将这些故障图谱所表示的故障数据将构成可视的实体关系网络，即知识“图谱”；从而提高IT设备健康数据自动可视化效率，或者减少自动化生成的可视化图形存在的冗余图形，利于用户理解与分析。根据比较分析及时掌握IT设备发生故障原因以便发出及时维护请求，故障发生时，维护人员根据健康图谱及时处理运维请求，完成故障审核后的健康数据和故障原因可视化输出接入IT设备智能运维平台，由平台调用AI智能服务引擎对外的接口(https post接口方式)进行调用，AI智能服务引擎接收到query请求后，AI智能服务引擎执行内部流程，返回得到相应的结果进行与用户对话流程，保证数据上传和接收，满足管理要求；根据故障发生时的IT设备的健康数据、在线监测数据等数据特征，返回到AI智能服务引擎，利用智能检索技术匹配到最佳规操作动作或案例，推送如何再收集信息的辅助任务生成，然后推送给相关用户(角色)进行确认后执行。在本发明中，根据IT设备运维场景、设备健康程度、设备故障的核心参数和子部件获取IT设备其中的健康信息，获取IT设备的健康信息包括IT设备的实时监测数据、实时运行参数、历史运行数据、历史故障参数、故障频率、维修报告以及IT设备结构或零部件的技术规格、精度等级、结构特性、工艺规范和生产能力等，针IT设备的对历史运行数据、历史故障参数和维修报告进行知识维护、本体图谱构建、图谱抽取后存入数据仓库，然后再通过知识抽取模块进行抽取，知识抽取模块将历史运行数据、历史故障参数、维修报告、实时监测数据和实时故障运行参数进行汇总的数据进行抽取。在本发明中，所述健康评价系统还包括知识图谱推理模块和知识图谱学习模块，所述知识图谱推理模块用于获取知识图谱存储模块中存储的IT设备的健康数据，并对健康数据设置健康边界上限值以及根据数据推理规则提供至少一个学习文本，所述知识图谱学习模块用于抽取符合规则的健康类文本和过滤干扰故障数据，并根据故障上限值和学习文本进行深度学习整合，建立IT设备健康知识图谱，IT设备健康知识图谱至少包括设备健康程度、设备故障的核心参数、子部件健康程度、子部件运行参数、故障节点、故障描述、维修案例标识、维修过程描述等。其中，所述故障描述中可以包括运行工况、失效模式、仪表提示、故障编码、故障码编码含义、故障警示等。所述深度学习整合的过程包括对大于健康边界上限值的IT设备的健康数据进行提供一个学习文本，然后对学习文本进行挖掘、特征分类聚合和过滤，形成IT设备质量事件文本的分类指标，再结合语料库进行主设备质量事件文本特征进行训练形成了IT设备的健康指标深度神经网络，从而自动识别文本中存在的质量事件特征，最后经过随机二次抽样和交叉验证，转化为可在知识图谱中进行搜索和推理的IT设备的质量安全事件验证集并再次存入所述知识图谱存储模块中，根据质量安全事件验证集建立IT设备的健康知识图谱，从而对健康指标的有效数据实现了归类处理。
根据本发明的另一方面，本发明提供了一种利用所述一种IT设备故障监测数据的健康处理系统进行故障处理方法，包括通过获取模块获取IT设备的健康信息；所述知识抽取模块将IT设备的健康信息经过预处理获取健康类信息文本，再通过知识关联进行存储在知识图谱存储模块中，所述数据转换模块获取所存储的健康信息进行知识图谱转换以便形成健康图谱，将匹配的目标图谱与健康图谱进行比较分析，对比较分析结果进行健康评价，并将健康确认的健康图谱进行可视化输出；对IT设备的健康数据设置健康边界上限值以及根据数据推理规则提供至少一个学习文本，抽取符合规则的健康类文本和过滤干扰故障数据，并根据健康边界上限值和学习文本进行深度学习整合，建立IT设备健康知识图谱；对大于健康边界上限值的IT设备的故障数据进行提供一个学习文本，然后对学习文本进行挖掘、使用K-Means特征分类聚合和过滤，形成IT设备质量事件文本的分类指标，再结合语料库进行主设备质量事件文本特征进行训练形成了IT设备的健康类事件深度神经网络，从而自动识别文本中存在的质量事件特征，用语料库构建深度神经网络的语料知识图谱，减少了冗余图形生成，提高了知识图谱的有效图形的生成率。由于IT设备运行状态参数与设备健康状况之间存在一个关联关系，对IT设备监测数据出现某些特征和内在关联，通过语料库建立有效的关联模型，更好地作为健康指标的参数进行分析，形成覆盖“状态-现象-设备-征兆-原因-处理建议”IT设备健康知识挖掘及推理图谱，并形成依托知识图谱的状态评价功能，若监测性好，时效性强,很容易找到反映健康状态的特征参数，对设备的实时状态评价精度比较高。与之相反，则很难找到反映设备健康状态的特征量,不容易建立特征量与状态之间的对应关系,很难正确评价设备的实时状态情况，对于那些连续运行的大型关键IT设备，需要实时判断运行状况，为此，监测性能好坏直接影响到设备的状态评价。同时，在数据自动可视化过程中减少人工参与筛选图形的工作，简化了故障图谱可视化流程，最后经过随机二次抽样和交叉验证，转化为可在知识图谱中进行搜索和推理的IT设备的质量安全事件验证集并再次存入所述知识图谱存储模块中，借助事先准备好的分词语料库采用空格的方式，借助深度学习算法，将短句中的词一个一个地分割出来，并对词进行词性标注，对于每一个学习文本的分词结果，当分词不属于停用词表时，把该分词加入到该文本的语料库(corpus)中，根据质量安全事件验证集建立IT设备健康知识图谱；知识抽取模块对IT设备的健康数据所提取的信息中包含一些没有规律的、冗余的数据，会造成IT设备某一特定故障现象可能对应多个故障原因，进而导致设备发生故障现象与故障原因间的映射关系并不明确，通过对学习文本进行挖掘、特征分类聚合和过滤可以实现对IT设备的健康文本数据中没有规律的、冗余的数据进行剔除，起到信息提取判断的功能，对有效信息进行归类、分层和分级，进而建立不同故障原因与故障现象之间的映射关系，形成不同健康质量事件文本的分类指标，从而根据故障现象以及分类指标判和评价IT设备的健康状况，所得到的文本的分类指标数据更紧凑的、更有用的、更容易被人理解的，实现了规则判断处置功能的完善并补充完善了相应的健康知识图谱；由于每个IT设备所配置的CPU数量不同，数量越多，不确定性越大，风险越高，为此根据不同的等级型号给予不同的健康度评估预测；通过取IT设备运行状态实时监测数据信息，例如：获取服务器设备CUP实时温度、磁盘实时内存等相关信息。按照具体健康信息进行信息分类和知识图谱可视化，根据获取的实时监测数据与相关设备健康边界上限值进行分析比较，实际值超边界上限值范围(或者波动幅度超过幅度边界上限值)，则推送信息给运维人员进行健康评价，并将相关信息录入评价日志。根据日志分析每一台设备的故障频率，来评价设备的健康度；从而实现对IT设备本体进行质量预测和健康度评估，从而对IT设备故障及时提供维护辅助决策，能IT设备的健康异常进行快速处置和判断。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种IT设备监测数据的健康评价系统，其特征在于：所述健康评价系统包括：获取模块、知识抽取模块、知识图谱存储模块、知识图谱转换模块和健康评审模块；所述获取模块用于获取IT设备状态监测数据，并依据编码规则对状态监测数据进行编码以获取IT设备的健康信息；所述知识抽取模块将IT设备的健康信息经过预处理获取健康类信息文本，再通过知识关联存储在所述知识图谱存储模块中，所述知识图谱存储模块将所存储的健康信息送入数据转换模块进行知识图谱转换以便获取健康图谱，将匹配的目标图谱与健康图谱进行比较分析，并将比较分析结果送入健康评审模块进行健康评价，并将评价确认的健康图谱进行可视化输出。
2.根据权利要求1所述的一种IT设备监测数据的健康评价系统，其特征在于：所述健康评价系统还包括知识图谱推理模块和知识图谱学习模块，所述知识图谱推理模块用于获取知识图谱存储模块中存储的IT设备的健康数据，并对健康数据设置健康边界上限值以及根据数据推理规则提供至少一个学习文本，所述知识图谱学习模块用于抽取符合规则的健康类文本和过滤干扰健康数据，并根据健康边界上限值和学习文本进行深度学习整合，建立IT设备健康知识图谱。
3.根据权利要求2所述的一种IT设备监测数据的健康评价系统，其特征在于：所述深度学习整合的过程包括对大于健康边界上限值的IT设备的健康数据进行提供一个学习文本，然后对学习文本进行挖掘、特征分类聚合和过滤，形成IT设备质量事件文本的分类指标，再结合语料库进行主设备质量事件文本特征进行训练形成了IT设备的健康指标深度神经网络，从而自动识别文本中存在的质量事件特征，最后经过随机二次抽样和交叉验证，转化为可在知识图谱中进行搜索和推理的IT设备的质量安全事件验证集并再次存入所述知识图谱存储模块中，根据质量安全事件验证集建立IT设备健康知识图谱。
4.根据权利要求1所述的一种IT设备监测数据的健康评价系统，其特征在于：获取IT设备的健康信息包括IT设备的实时监测数据、实时故障运行参数、历史运行数据、历史故障参数、故障频率和维修报告。
5.一种利用权利要求1至4任一权利要求所述一种IT设备监测数据的健康评价系统进行健康评价方法，其特征在于：包括通过获取模块获取IT设备的健康信息；所述知识抽取模块将IT设备的健康信息经过预处理获取健康类信息文本，再通过知识关联进行存储在知识图谱存储模块中，所述数据转换模块获取所存储的健康信息进行知识图谱转换以便形成健康图谱，将匹配的目标图谱与健康图谱进行比较分析，对比较分析结果进行健康评价，并将健康确认的健康图谱进行可视化输出。
6.根据权利要求6所述的健康评价方法，其特征在于：对IT设备的健康数据设置健康边界上限值以及根据数据推理规则提供至少一个学习文本，抽取符合规则的健康类文本和过滤干扰数据，并根据健康边界上限值和学习文本进行深度学习整合，建立IT设备健康知识图谱。
7.根据权利要求6所述的健康评价方法，其特征在于：对大于健康边界上限值的IT设备的健康数据进行提供一个学习文本，然后对学习文本进行挖掘、特征分类聚合和过滤，形成IT设备质量事件文本的分类指标，再结合语料库进行主设备质量事件文本特征进行训练形成了IT设备的健康类事件深度神经网络，从而自动识别文本中存在的质量事件特征，最后经过随机二次抽样和交叉验证，转化为可在知识图谱中进行搜索和推理的IT设备的质量安全事件验证集并再次存入所述知识图谱存储模块中，根据质量安全事件验证集建立IT设备健康知识图谱。
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