CN114116431A

CN114116431A - 系统运行健康检测方法、装置、电子设备及可读存储介质

Info

Publication number: CN114116431A
Application number: CN202210082914.1A
Authority: CN
Inventors: 梁招娣; 余正凯
Original assignee: Shenzhen Mingyuan Cloud Technology Co Ltd
Current assignee: Shenzhen Mingyuan Cloud Technology Co Ltd
Priority date: 2022-01-25
Filing date: 2022-01-25
Publication date: 2022-03-01
Anticipated expiration: 2042-01-25
Also published as: CN114116431B

Abstract

本申请公开了系统运行健康检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机技术领域，所述系统运行健康检测方法包括：获取待评估系统的各基础性能指标；依据各预设第一关联关系模型，分别对各所述基础性能指标的第一特征值进行融合，得到各所述基础性能指标共同对应的至少一个运维性能指标的第二特征值；将所述第二特征值转换为各所述运维性能指标共同对应的至少一个健康性能指标的第三特征值；通过预设第二关联关系模型对各所述第三特征值进行融合，得到所述待评估系统的健康度。本申请解决了现有技术中系统运行健康检测效率低的技术问题。

Description

系统运行健康检测方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种系统运行健康检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，以ERP系统为代表的信息系统在各行各业得到了广泛的应用，与此同时，对于厂商而言，如何保持信息系统的运维稳定性便成为了关注的焦点，目前，通常情况下企业需要安排专门的工程师团队去保证信息系统的运维稳定性，但是，一旦信息系统出现故障，由于数据量庞大且分散，进而导致企业难以评估影响信息系统健康的故障来源，即便是在日常的运维过程中，企业仍旧需要耗费大量人力去逐一排查信息系统可能存在的问题，所以，系统运行健康检测效率低。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种系统运行健康检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中系统运行健康检测效率低的技术问题。

为实现上述目的，本申请提供一种系统运行健康检测方法，所述系统运行健康检测方法包括：

获取待评估系统的各基础性能指标，其中，所述基础性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的运行状态；

依据各预设第一关联关系模型，分别对各所述基础性能指标的第一特征值进行融合，得到各所述基础性能指标共同对应的至少一个运维性能指标的第二特征值，其中，所述运维性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的运维状态，所述预设第一关联关系模型用于表征所述基础性能指标与所述运维性能指标之间的关联关系；

将所述第二特征值转换为各所述运维性能指标共同对应的至少一个健康性能指标的第三特征值，其中，所述健康性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的健康状态；

通过预设第二关联关系模型对各所述第三特征值进行融合，得到所述待评估系统的健康度，其中，所述预设第二关联关系模型用于表征所述健康性能指标与所述健康度之间的关联关系。

本申请还提供一种系统运行健康评估装置，所述系统运行健康评估装置应用于系统运行健康评估设备，所述系统运行健康评估装置包括：

获取模块，用于获取待评估系统的各基础性能指标，其中，所述基础性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的运行状态；

融合模块，用于依据各预设第一关联关系模型，分别对各所述基础性能指标的第一特征值进行融合，得到各所述基础性能指标共同对应的至少一个运维性能指标的第二特征值，其中，所述运维性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的运维状态，所述预设第一关联关系模型用于表征所述基础性能指标与所述运维性能指标之间的关联关系；

转换模块，用于将所述第二特征值转换为各所述运维性能指标共同对应的至少一个健康性能指标的第三特征值，其中，所述健康性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的健康状态；

检测模块，用于通过预设第二关联关系模型对各所述第三特征值进行融合，得到所述待评估系统的健康度，其中，所述预设第二关联关系模型用于表征所述健康性能指标与所述健康度之间的关联关系。

本申请还提供一种电子设备，所述电子设备为实体设备，所述电子设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述系统运行健康检测方法的程序，所述系统运行健康检测方法的程序被处理器执行时可实现如上述的系统运行健康检测方法的步骤。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有实现系统运行健康检测方法的程序，所述系统运行健康检测方法的程序被处理器执行时实现如上述的系统运行健康检测方法的步骤。

本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的系统运行健康检测方法的步骤。

本申请提供了一种系统运行健康检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，也即，获取待评估系统的各基础性能指标，其中，所述基础性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的运行状态；依据各预设第一关联关系模型，分别对各所述基础性能指标的第一特征值进行融合，得到各所述基础性能指标共同对应的至少一个运维性能指标的第二特征值，其中，所述运维性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的运维状态，所述预设第一关联关系模型用于表征所述基础性能指标与所述运维性能指标之间的关联关系；将所述第二特征值转换为各所述运维性能指标共同对应的至少一个健康性能指标的第三特征值，其中，所述健康性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的健康状态；通过预设第二关联关系模型对各所述第三特征值进行融合，得到所述待评估系统的健康度，其中，所述预设第二关联关系模型用于表征所述运维性能指标与所述健康度之间的关联关系。由于基础性能指标为表征所述待评估系统基础性能的运行状态，进而依据基础性能指标，可准确反映信息系统的当前运行状态，进而实现了通过关联关系模型以及基础性能指标的状态值，实时获取信息系统的健康度的目的，而由于健康度能够准确反映信息系统的健康程度，所以通过健康度监控信息系统运维情况的方式更加便捷，无需通过安排专门的工程师团队每天逐一排查信息系统可能存在的问题，也即，节省了人力成本，所以，提升了系统运行健康检测的效率。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请系统运行健康检测方法第一实施例的流程示意图；

图2为本申请系统运行健康检测方法模糊语义变量集合的释义图；

图3为本申请系统运行健康检测方法第二实施例的流程示意图；

图4为本申请实施例中系统运行健康检测方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

本申请目的实现、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

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本发明保护的范围。

本申请实施例提供一种系统运行健康检测方法，在本申请系统运行健康检测方法的第一实施例中，参照图1，所述系统运行健康检测方法包括：

步骤S10，获取待评估系统的各基础性能指标，其中，所述基础性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的运行状态；

在本实施例中，需要说明的是，信息系统在运行的过程中，会产生各种各样的运行数据，以ERP系统为例，运行数据包括CPU使用率、每日访问量、每日用户数、是否读写分离、应用程序池是否回收以及慢页面有多少等等，而不同的运行数据独立存在于各个源数据库中，且部分运行数据为非结构化数据，进而针对信息系统的运行健康度进行评估时，需要通过数据仓库技术将各种各样的运行数据中影响信息系统运行健康的运行数据之间的不一致性消除，进而获得信息系统运行健康的相关数据，也即基础性能数据，并将基础性能数据的数据字段抽象成具体的指标，也即基础性能指标，所以，所述基础性能指标为基于数据仓库技术的信息系统基础性能数据量化而来的指标，用于表征信息系统基础性能的运行状态。

另外地，需要说明的是，所述待评估系统为需要进行健康度评估的信息系统，所述信息系统可以为ERP系统以及CRM系统等等，其中，判断信息系统需要进行健康度评估可以由检测到用户输入了评估指令而触发，所述检测指令可以由用户主动选择进行信息系统运行健康检测或信息系统默认进行运行健康检测等方式触发，例如，在一种可实施的方式中，假设信息系统为ERP系统，用户在后台勾选了ERP系统运维健康体检交互按钮，则默认为检测到用户输入了检测指令，将在特定时间展示ERP系统运维健康体检结果。

作为一种示例，步骤S10包括：基于用户输入的检测指令，获取待评估系统的各基础性能数据，并将各所述基础性能数据量化为各基础性能指标。

步骤S20，依据各预设第一关联关系模型，分别对各所述基础性能指标的第一特征值进行融合，得到各所述基础性能指标共同对应的至少一个运维性能指标的第二特征值，其中，所述运维性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的运维状态，所述预设第一关联关系模型用于表征所述基础性能指标与所述运维性能指标之间的关联关系；

在本实施例中，需要说明的是，在对信息系统的运行健康度进行评估时，会通过运维的数据仓库搭建信息系统指标体系，例如，在一种可实施的方式中，假设信息系统为ERP系统，通过运维数据仓库获得60个存在影响ERP系统运行稳定性的指标，其中，针对该60个指标可建立不同层次结构的指标体系，所述指标体系共分为三个层次结构，分别为顶级层、一级层以及二级层，顶级层包括“高可用”、“高性能”、“高安全”以及“高稳定”四大顶级指标，一级层包括“PC报表性能”、“慢页面”、“核心页面性能”、“读写分离”以及“负载均衡”等17大指标，二级层包括“读写分离”、“负载均衡”、“CPU异常”以及“内存异常”等60大指标，且定级指标、一级指标与二级指标间存在映射关系，通常情况下，所述映射关系由技术、运维以及产品等相关人员共同决定，例如，假设二级指标为“异常日志”，由于异常页面过多，会导致用户使用系统的体验变差，所以，“异常日志”与一级指标“应用异常”以及顶级指标“高稳定”存在映射关系。

另外地，需要说明的是，所述第一特征值用于表征所述基础性能指标对存在关联关系的运维性能指标的影响权重，所述第二特征值用于表征所述运维性能指标对对应的健康性能指标的影响权重，例如，假设所述基础性能指标B的当前状态为不合格状态，且所述基础性能指标B与运维性能指标C1和运维性能指标C2均存在关联关系，则通过B和C1之间的关联关系模型以及B和C2之间的关联关系模型，分别得到影响权重x1和影响权重x2，并将x1和x2映射为对应的扣分值。

另外地，需要说明的是，所述基础性能指标也可以同时与多个运维性能指标存在关联关系，例如，假设信息系统为ERP系统，基础性能指标为“报表服务”，所述“报表服务”存在关联关系的基础性能指标既可以为“应用监控”，也可以为“应用异常”，而组成所述“应用监控”的基础性能指标除“报表服务”外，还存在“接口管家”、“内外网同步服务”以及“产品补丁是否更新”等。

作为一种示例，步骤S20包括：通过各预设第一关联关系模型，确定各所述基础性能指标在对应的运维性能指标的第一特征值，并将各所述第一特征值映射为各所述基础性能指标的扣分值，将各所述基础性能指标的扣分值以预设融合方式融合，得到各所述运维性能指标的扣分值，其中，所述预设预设融合可以为累加的方式，所述第一特征值的取值范围为（0,1），所述第二特征值的取值范围由基础性能指标的最小扣分值和最大扣分值决定，例如，假设运维性能指标a与基础性能指标b、基础性能指标c以及基础性能d存在关联关系，其中，a的第一特征值为0.0302、b的第一特征值为0.0118以及c的第一特征值为0.0448，则a的第一特征值映射为第一扣分值可以为0或3，b的第一特征值映射为第一扣分值可以为0或1，c的第一特征值映射为第一扣分值可以为0或4，则第二特征值的取值范围为（0,8）。

在一种可实施的方式中，可采用模糊认知图来确定所述基础性能指标与所述一个或多个运维性能指标之间的因果关系，例如，假设设定的变量集合为（nvs，ns，nm，nw，z，pw，pm，ps，pvs），参照图2，图2为表示模糊语义变量集合的释义图，也即，当语义变量为pvs时，表示所述基础性能指标与所述运维性能指标之间的因果关系为正很强，也即，所述基础性能指标对所述运维性能指标有很强的影响，其中，所述基础性能指标与所述运维性能指标之间的因果关系对应的隶属度函数为fx，且fx属于（0,1），其中，x为表示所述基础性能指标与所述运维性能指标之间的连接权重值，x的取值范围为（-1,1）。

其中，所述基础性能指标与所述运维性能指标之间是否存在影响关系由连接权重值决定，例如，假设运维性能指标为“基础监控”，基础性能指标为“读写分离”，当所述“读写分离”对“基础监控”的权重值大于一定值时，则认为所述基础性能指标对所述运维性能指标存在一定程度的影响，也即，所述基础性能指标与所述运维性能指标存在影响关系，所述权重值用于表示所述基础性能指标对所述运维性能指标的影响程度的形式，其中，权重值包括“+”、“-”以及“0”三种形式，“+”用于表示正向的影响，“-”用于表示负向的影响，“0”用于表示不存在影响。

其中，所述依据各预设第一关联关系模型，分别对各所述基础性能指标的第一特征值进行融合，得到各所述基础性能指标共同对应的至少一个运维性能指标的第二特征值的步骤包括：

步骤A10，依据各所述基础性能指标查询预设第一映射表，确定所述各所述基础性能指标共同对应的至少一个运维性能指标；

步骤A20，依据获取的各所述基础性能指标的状态值，确定各所述预设第一关联关系模型中各所述基础性能指标的第一特征值；

步骤A30，将所述第一特征值转换为各所述基础性能指标共同对应的至少一个所述运维性能指标的第二特征值。

在本实施例中，需要说明的是，所述预设第一映射表用于存储所述基础性能指标与所述运维性能指标之间的映射关系，所述预设第一关联关系模型用于输出所述基础性能指标在所述运维性能指标中的所占权重，其中，所述预设第一关联关系模型的个数与所述运维性能指标的个数相同。

另外地，需要说明的是，所述基础性能指标的状态值用于表示不同信息系统同一基础性能指标的当前状态，所述当前状态包括不合格状态、合格状态、部分合格状态、未监控状态以及无需监控状态中的一种，在一种可实施的方式中，所述当前状态可以以可视化的方式在BI（Business intelligence，商务智能）报表中呈现，例如，假设所述基础性能指标当前状态为不合格状态，则以红色标识，假设所述基础性能指标当前状态为合格状态，则以绿色标识，假设所述基础性能指标当前状态为部分合格状态，则以黄色标识，假设所述基础性能指标当前状态为未监控状态，则以灰色标识，假设所述基础性能指标当前状态为无需监控状态，则以“-”标识，进而若信息系统的运行健康程度未达到用户的需求，可通过基础性能指标的当前状态去判断影响信息系统运行健康的因素。

其中，针对不同基础性能指标的当前状态，都存在与之对应的状态判定标准，例如，假设信息系统A的基础性能指标为“读写分离”，若同时满足“系统月活用户超过1500”、“数据库设置为高可用”以及“最近30天出现关键用户访问慢的比例超过5%”三个判定条件，则可判定A的“读写分离”指标的当前状态为不合格状态，进而可在BI报表中以红色标识。

作为一种示例，步骤A10至步骤A30包括：以各所述基础性能指标为索引，查询预设第一映射表，得到各所述基础性能指标共同对应的一个或多个运维性能指标；依据获取的各所述基础性能指标的当前状态，确定各所述运维性能指标对应的各所述关联关系模型中各所述基础性能指标的连接权重值；将各所述连接权重值转换为各所述基础性能指标共同对应的至少一个所述运维性能指标的扣分值。实现了通过预设第一关联关系模型，确定所述运维性能指标的扣分值的目的。

其中，所述将各所述连接权重值转换为为各所述基础性能指标共同对应的至少一个所述运维性能指标的扣分值的步骤包括：将各所述基础性能指标对应的一个或多个连接权重值映射为扣分值，将各扣分值导入对应的各所述预设第一关联关系模型，得到各所述运维性能指标的扣分值，其中，所述映射的方式可以为通过百分制映射的方式，同一基础性能指标存在一个或多个扣分值，所述扣分值由所述基础性能指标在不同预设第一关联关系模型中所占权重决定，例如，假设基础性能指标x1与运维性能指标y1以及y2均存在关联关系，且y1对应的预设第一关联关系模型中x1所占权重为0.532，y2对应的预设第一关联关系模型中x1所占权重为0.112，则x1的扣分值为5分和1分。

在一种可实施的方式中，例如，假设运维性能指标为A1，对所述运维性能指标存在一定程度影响的基础性能指标包括B1、B2以及B3，基于所述预设第一关联关系模型获得所述运维性能指标和各所述基础性能指标之间的关联关系为

，其中，

、

以及

均用于表示各所述基础性能指标在所述运维性能指标中的所占权重，

、

以及

的取值可以为0.02、0.0183以及0、0306，当B1、B2以及B3的当前状态均为不合格状态时，B1、B2以及B3的扣分值分别为2、2以及3，也即，所述运维性能指标的扣分值为7分。

关于步骤A10，在所述获取待评估系统的各基础性能指标的步骤之前，所述系统运行健康检测方法包括：

步骤B10，通过预设数据仓库获取各基础性能数据，依据各所述基础性能数据，建立具有层次结构的系统指标体系；

步骤B20，依据所述系统指标体系不同层次的性能指标的对应关系，建立预设映射表，其中，所述性能指标包括：基础性能指标、运维性能指标以及健康性能指标中至少之一。

在本实施例中，需要说明的是，所述预设数据仓库用于将不同数据源中的数据转换为同一数据源并存储，所述基础性能数据为信息系统运行健康的相关数据，具体为数据仓库中各层级基础数据中与信息系统运维健康相关的数据。

作为一种示例，步骤B10至步骤B20包括：基于数据仓库获取预设数量的信息系统运行健康的相关数据，并将各所述信息系统运行健康的相关数据中的数据字段转化为指标，建立具有不同层级的信息系统指标体系；依据所述信息系统指标体系不同层次的关联指标的对应关系建立预设映射表，其中，所述关联指标包括：基础性能指标、运维性能指标以及健康性能指标中至少之一。

关于步骤B20，所述依据所述系统指标体系不同层次的性能指标的对应关系，建立预设映射表的步骤包括：

步骤B21，计算所述基础性能指标与所述运维性能指标之间的灰色关联度；

步骤B22，当检测到所述灰色关联度超过灰色关联度阈值时，则判定所述基础性能指标与所述运维性能指标之间存在对应关系，并建立预设第一映射表；

步骤B23,预先设定所述运维性能指标与所述健康性能指标之间的对应关系，并建立预设第二映射表。

在本实施例中，需要说明的是，所述预设第一映射表用于存储基础性能指标与运维性能指标对应的关联关系，所述预设第二映射表用于存储运维性能指标与健康性能指标对应的关联关系，其中，判定基础性能指标与运维性能指标是否存在关联关系可通过判定灰色关联度是否大于灰色关联度阈值的方式，判定运维性能指标与健康性能指标是否存在关联关系可通过人为判定的方式，所述灰色关联度用于表示所述基础性能指标对所述运维性能指标的具体影响程度，所述灰色关联度阈值用于区别所述具体影响程度，也即，当所述灰色关联度低于灰色关联度阈值时，可忽略所述基础性能指标对所述运维性能指标的影响，也即，所述基础性能指标所述运维性能指标不存在关联关系。

作为一种示例，步骤B21至步骤B23包括：计算所述基础性能指标与所述基础性能指标对应的运维性能指标之间的灰色关联度，并判断所述灰色关联度是否小于灰色关联度阈值；若所述灰色关联度小于灰色关联度阈值，则判定所述基础性能指标与所述运维性能指标不存在关联关系；若所述灰色关联度不小于灰色关联度阈值，则判定所述基础性能指标与所述运维性能指标存在关联关系，并依据所述关联关系建立第一预设映射表；预先设定所述运维性能指标与所述健康性能指标之间的对应关系，并建立第二预设映射表。

关于步骤A20，所述依据获取的各所述基础性能指标的状态值，确定各所述预设第一关联关系模型中各所述基础性能指标的第一特征值的步骤包括：

步骤A21，判断所述基础性能指标的状态值是否为第一状态值，其中，所述第一状态值用于表征所述基础性能指标处于不合格状态；

步骤A22，若是，则获取所述基础性能指标在所述预设第一关联关系模型中的预设第一特征值；

步骤A23，若否，则将所述基础性能指标的第一特征值设置为默认第一特征值。

作为一种示例，步骤A21至步骤A23包括：判断所述基础性能指标的当前状态是否处于不合格状态；若判定所述基础性能指标的当前状态处于不合格状态，则将所述基础性能指标对应的一个或多个第一预设关联关系模型中的第一特征值映射为最大扣分值；若判定所述基础性能指标的当前状态未处于不合格状态当检测到所述基础性能指标的当前状态为不扣分状态时，则将所述基础性能指标的第一特征值设置为默认第一特征值，其中，所述未处于扣分状态包括部分合格状态、合格状态、未监控状态以及无需监控状态中的一种，所述默认第一特征值用于将所述将所述基础性能指标的扣分值映射为0。实现了基于基础性能指标的当前状态，判断所述基础性能指标是否为影响信息系统运行健康的重要因素的目的。

步骤S30，将所述第二特征值转换为各所述运维性能指标共同对应的至少一个健康性能指标的第三特征值，其中，所述健康性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的健康状态；

步骤S40，通过预设第二关联关系模型对各所述第三特征值进行融合，得到所述待评估系统的健康度，其中，所述预设第二关联关系模型用于表征所述运维性能指标与所述健康度之间的关联关系。

在本实施例中，需要说明的是，所述健康度为百分制的具体分数，具体可以为79、80以及81等等，所述第三特征值用于表征所述健康性能指标的得分值，具体取值范围可以为（0,100），所述对所述第三特征值进行融合进行融合的方式可以为融合不同健康性能指标的得分值与不同性能指标对应的权重值的方式，例如，假设第一健康性能指标的得分值为80分，第一性能指标对应的权重值为40%，则融合后的第一健康性能指标的得分值为32分。

作为一种示例，步骤S30至步骤S40包括：将所述健康性能指标对应的各所述运维性能指标的扣分值计算为各所述健康性能指标的扣分值，进而将各所述健康性能指标的扣分值转换为健康性能指标的得分值，其中，所述计算的方式可以为相加再平均的方式，所述转换的方式可以为通过百分制转换的方式，例如，假设健康性能指标的扣分值为23分，则其得分值为77分，所述健康性能指标可与多个运维性能指标存在关联关系，例如，假设所述健康性能指标为C1，所述运维性能指标包括D1、D2以及D3，则D1的扣分值、D2的扣分值以及D3的扣分值之和再除以3的结果为健康性能指标的扣分值；通过第二预设关联关系模型对所述第三特征值进行融合，得到所述待评估系统的健康度。

关于步骤S40，所述通过预设第二关联关系模型对所述第三特征值进行融合，得到所述待评估系统的健康度的步骤包括：

步骤S41，基于所述预设第二关联关系模型，获取所述健康性能指标的权重值；

步骤S42，通过计算所述第三特征值和所述权重值的乘积，得到所述待评估系统的健康度。

作为一种示例，步骤S41至步骤S42包括：通过所述第二预设关联关系模型，确定各所述健康性能指标对应的权重值，其中，所述权重值的总和为100%，例如，假设所述健康性能指标包括a、b以及c，则a、b以及c的权重值相加为100%；将所述健康性能指标的得分值与对应的权重值相乘，得到所述待评估系统的健康度，其中，所述健康度与多个健康性能指标存在关联关系，例如，假设所述信息系统的健康度为

，所述信息系统指标体系的健康性能指标的得分值包括E1、E2以及E3，且E1所占权重为20%、E2所占权重为30%以及E3所占权重为50%，则信息系统的健康度的计算公式如下：

。

本申请实施例提供了一种系统运行健康检测方法，也即，获取待评估系统的各基础性能指标，其中，所述基础性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的运行状态；依据各预设第一关联关系模型，分别对各所述基础性能指标的第一特征值进行融合，得到各所述基础性能指标共同对应的至少一个运维性能指标的第二特征值，其中，所述运维性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的运维状态，所述预设第一关联关系模型用于表征所述基础性能指标与所述运维性能指标之间的关联关系；将所述第二特征值转换为各所述运维性能指标共同对应的至少一个健康性能指标的第三特征值，其中，所述健康性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的健康状态；通过预设第二关联关系模型对各所述第三特征值进行融合，得到所述待评估系统的健康度，其中，所述预设第二关联关系模型用于表征所述运维性能指标与所述健康度之间的关联关系。由于基础性能指标为表征所述待评估系统基础性能的运行状态，进而依据基础性能指标，可准确反映信息系统的当前运行状态，进而实现了通过关联关系模型以及基础性能指标的状态值，实时获取信息系统的健康度的目的，而由于健康度能够准确反映信息系统的健康程度，所以通过健康度监控信息系统运维情况的方式更加便捷，无需通过安排专门的工程师团队每天逐一排查信息系统可能存在的问题，也即，节省了人力成本，所以，提升了系统运行健康检测的效率。

参照图2，基于本申请第一实施例，在本申请另一实施例中，与上述实施例一相同或相似的内容，可以参考上文介绍，后续不再赘述。在此基础上，在所述依据各预设第一关联关系模型，分别对各所述基础性能指标的第一特征值进行融合，得到各所述基础性能指标共同对应的至少一个运维性能指标的第二特征值的步骤之前，所述系统运行健康检测方法还包括：

步骤D10，将基础性能指标数据输入待训练关联关系模型，对所述基础性能指标数据进行分类，获得训练分类标签；

步骤D20，计算所述训练分类标签与所述基础性能指标数据对应的预设真实标签之间的训练距离，并将所述训练距离与预设距离阀值进行比对；

步骤D30，若所述训练距离小于或者等于所述预设距离阀值，则判定所述待训练关联关系模型满足预设迭代训练条件，并将所述待训练关联关系模型作为所述预设第一关联关系模型；

步骤D40，若所述训练距离大于所述预设距离阀值，则继续对所述待训练关联关系模型进行迭代训练，直至所述训练距离小于或者等于所述预设距离阀值。

在本实施例中，需要说明的是，所述基础性能指标数据为不同信息系统的运行状态数据，所述训练分类标签向量进行表示，所述预设真实向量标签可用真实标签向量进行表示，所述待训练关联关系模型可以为MLP（Multi-layer perceptron neural networks，多层感知器神经网络）模型。

作为一种示例，步骤D10至步骤D40包括：将预设数量的基础性能指标数据输入待训练关联关系模型，对所述基础性能指标数据进行分类，获得训练分类标签；计算所述训练分类标签向量和所述真实标签向量之间的训练距离，并将所述训练距离与预设距离阀值进行比对；若所述训练距离小于或者等于所述预设距离阀值，则判定所述待训练关联关系模型对应的训练模型损失收敛，进而将所述待训练关联关系模型作为第一预设关联关系模型；若所述训练距离大于所述预设距离阀值，则判定所述待训练关联关系模型对应的训练模型损失未收敛，并基于所述训练距离，优化所述待训练关联关系模型，并重新获取基础性能指标数据，以继续对所述待训练关联关系模型进行训练优化，直至所述训练距离小于或者等于所述预设距离阀值。

本申请实施例提供了一种第一预设关联关系模型训练方法，具体为：将基础性能指标数据输入待训练关联关系模型，对所述基础性能指标数据进行分类，获得训练分类标签；计算所述训练分类标签与所述基础性能指标数据对应的预设真实标签之间的训练距离，并将所述训练距离与预设距离阀值进行比对；若所述训练距离小于或者等于所述预设距离阀值，则判定所述待训练关联关系模型满足预设迭代训练条件，并将所述待训练关联关系模型作为所述第一预设关联关系模型；若所述训练距离大于所述预设距离阀值，则继续对所述待训练关联关系模型进行迭代训练，直至所述训练距离小于或者等于所述预设距离阀值，也即，本申请实施例提供一种基于基础性能指标数据训练所述第一预设关联关系模型的方法，进而在训练好所述第一预设关联关系模型后，可对输入的基础性能指标进行精准分类，进而基于所述分类标签，即可确定所述监控性能指标对应的基础性能指标的权重值，进而提高了检测系统运行健康度的准确性，所以，为解决系统健康度运行效率低的技术问题奠定了基础。

本申请实施例还提供一种系统运行健康评估装置，所述系统运行健康评估装置应用于系统运行健康评估设备，所述系统运行健康评估装置包括：

检测模块，用于通过预设第二关联关系模型对各所述第三特征值进行融合，得到所述待评估系统的健康度，其中，所述预设第二关联关系模型用于表征所述运维性能指标与所述健康度之间的关联关系。

可选地，所述融合模块还用于：

依据各所述基础性能指标查询预设第一映射表，确定所述各所述基础性能指标共同对应的至少一个运维性能指标；

依据获取的各所述基础性能指标的状态值，确定各所述预设第一关联关系模型中各所述基础性能指标的第一特征值；

将所述第一特征值转换为各所述基础性能指标共同对应的至少一个所述运维性能指标的第二特征值。

可选地，所述融合模块还用于：

判断所述基础性能指标的状态值是否为第一状态值，其中，所述第一状态值用于表征所述基础性能指标处于不合格状态；

若是，则获取所述基础性能指标在所述预设第一关联关系模型中的预设第一特征值；

若否，则将所述基础性能指标的第一特征值设置为默认第一特征值。

可选地，所述系统运行健康评估装置还用于：

将基础性能指标数据输入待训练关联关系模型，对所述基础性能指标数据进行分类，获得训练分类标签；

计算所述训练分类标签与所述基础性能指标数据对应的预设真实标签之间的训练距离，并将所述训练距离与预设距离阀值进行比对；

若所述训练距离小于或者等于所述预设距离阀值，则判定所述待训练关联关系模型满足预设迭代训练条件，并将所述待训练关联关系模型作为所述预设第一关联关系模型；

若所述训练距离大于所述预设距离阀值，则继续对所述待训练关联关系模型进行迭代训练，直至所述训练距离小于或者等于所述预设距离阀值。

可选地，所述系统运行健康评估装置还用于：

通过预设数据仓库获取各基础性能数据，依据各所述基础性能数据，建立具有层次结构的系统指标体系；

依据所述系统指标体系不同层次的性能指标的对应关系，建立预设映射表，其中，所述性能指标包括：基础性能指标、运维性能指标以及健康性能指标中至少之一。

可选地，所述系统运行健康评估装置还用于：

计算所述基础性能指标与所述运维性能指标之间的灰色关联度；

当检测到所述灰色关联度超过灰色关联度阈值时，则判定所述基础性能指标与所述运维性能指标之间存在对应关系，并建立预设第一映射表；

预先设定所述运维性能指标与所述健康性能指标之间的对应关系，并建立预设第二映射表。

可选地，所述检测模块还用于：

基于所述预设第二关联关系模型，获取各所述健康性能指标的权重值；

通过计算所述第三特征值和所述权重值的乘积，得到所述待评估系统的健康度。

本发明提供的系统运行健康评估装置，采用上述实施例中的系统运行健康检测方法，解决了系统运行健康检测效率低的技术问题。与现有技术相比，本发明实施例提供的系统运行健康评估装置的有益效果与上述实施例提供的系统运行健康检测方法的有益效果相同，且该系统运行健康评估装置中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。

本发明实施例提供一种电子设备，电子设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述实施例一中的系统运行健康检测方法。

下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA（个人数字助理）、PAD（平板电脑）、PMP（便携式多媒体播放器）、车载终端（例如车载导航终端）等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，电子设备可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等），其可以根据存储在只读存储器（ROM）中的程序或者从存储装置加载到随机访问存储器（RAM）中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出（I/O）接口也连接至总线。

通常，以下系统可以连接至I/O接口：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置；包括例如磁带、硬盘等的存储装置；以及通信装置。通信装置可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种系统的电子设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的系统。可以替代地实施或具备更多或更少的系统。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置被安装，或者从ROM被安装。在该计算机程序被处理装置执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

本发明提供的电子设备，采用上述实施例中的系统运行健康检测方法，解决了系统运行健康检测效率低的技术问题。与现有技术相比，本发明实施例提供的电子设备的有益效果与上述实施例提供的系统运行健康检测方法的有益效果相同，且该电子设备中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。

应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

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所述权利要求的保护范围为准。

本实施例提供一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令，计算机可读程序指令用于执行上述实施例一中的系统运行健康评估的方法。

本发明实施例提供的计算机可读存储介质例如可以是U盘，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读存储介质可以是电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入电子设备中。

上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被电子设备执行时，使得电子设备：获取待评估系统的各基础性能指标，其中，所述基础性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的运行状态；依据各预设第一关联关系模型，分别对各所述基础性能指标的第一特征值进行融合，得到各所述基础性能指标共同对应的至少一个运维性能指标的第二特征值，其中，所述运维性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的运维状态，所述预设第一关联关系模型用于表征所述基础性能指标与所述运维性能指标之间的关联关系；将所述第二特征值转换为各所述运维性能指标共同对应的至少一个健康性能指标的第三特征值，其中，所述健康性能指标用于表征所述待评估系统在基础性能上的健康状态；通过预设第二关联关系模型对各所述第三特征值进行融合，得到所述待评估系统的健康度，其中，所述预设第二关联关系模型用于表征所述运维性能指标与所述健康度之间的关联关系。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

本发明提供的计算机可读存储介质，存储有用于执行上述系统运行健康检测方法的计算机可读程序指令，解决了系统运行健康检测效率低的技术问题。与现有技术相比，本发明实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施例提供的系统运行健康检测方法的有益效果相同，在此不做赘述。

本申请提供的计算机程序产品解决了系统运行健康检测效率低的技术问题。与现有技术相比，本发明实施例提供的计算机程序产品的有益效果与上述实施例提供的系统运行健康检测方法的有益效果相同，在此不做赘述。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请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，均同理包括在本申请的专利处理范围内。

Claims

1.一种系统运行健康检测方法，其特征在于，所述系统运行健康检测方法包括：

2.如权利要求1所述系统运行健康检测方法，其特征在于，所述依据各预设第一关联关系模型，分别对各所述基础性能指标的第一特征值进行融合，得到各所述基础性能指标共同对应的至少一个运维性能指标的第二特征值的步骤包括：

3.如权利要求2所述系统运行健康检测方法，其特征在于，所述依据获取的各所述基础性能指标的状态值，确定各所述预设第一关联关系模型中各所述基础性能指标的第一特征值的步骤包括：

4.如权利要求2所述系统运行健康检测方法，其特征在于，在所述依据各预设第一关联关系模型，分别对各所述基础性能指标的第一特征值进行融合，得到各所述基础性能指标共同对应的至少一个运维性能指标的第二特征值的步骤之前，所述系统运行健康检测方法还包括：

5.如权利要求1所述系统运行健康检测方法，其特征在于，在所述获取待评估系统的各基础性能指标的步骤之前，所述系统运行健康检测方法还包括：

6.如权利要求5所述系统运行健康检测方法，其特征在于，所述依据所述系统指标体系不同层次的性能指标的对应关系，建立预设映射表的步骤包括：

7.如权利要求1所述系统运行健康检测方法，其特征在于，所述通过预设第二关联关系模型对各所述第三特征值进行融合，得到所述待评估系统的健康度的步骤包括：

8.一种系统运行健康评估装置，其特征在于，所述系统运行健康评估装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至7中任一项所述的系统运行健康检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有实现系统运行健康检测方法的程序，所述实现系统运行健康检测方法的程序被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述系统运行健康检测方法的步骤。