CN117519620A - 一种云打印机智能运维管理系统 - Google Patents

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CN117519620A CN202410020778.2A CN202410020778A CN117519620A CN 117519620 A CN117519620 A CN 117519620A CN 202410020778 A CN202410020778 A CN 202410020778A CN 117519620 A CN117519620 A CN 117519620A
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Abstract

本申请适用于打印机技术领域，提供了一种云打印机智能运维管理系统，该系统包括第一获取模块、第二获取模块、目标状态确定模块以及运维策略模块，其中，通过第一获取模块获取云服务器给打印机派发打印任务时的服务器性能数据，并确定出服务器运行状态，通过第二获取模块获取打印机执行所述打印任务时的打印机性能数据并确定出打印机运行状态；通过目标状态确定模块根据所述服务器运行状态和所述打印机运行状态确定出目标运行状态；通过运维策略模块对所述目标运行状态进行状态评估，根据状态评估结果执行对应的运维策略。本申请可以及时发现异常并可及时处理异常，这样可以大大提高打印系统的整体运行效率，进一步提高了云打印机的打印效率。

Description

一种云打印机智能运维管理系统
技术领域
本申请属于打印机技术领域，尤其涉及一种云打印机智能运维管理系统。
背景技术
随着人们对打印设备的需求日益增加，云打印机应运而生。而在使用云打印机时，一般需要将待打印的数据发送至云服务器处理后再传输给云打印机进行打印，从而构成一个打印系统。当打印系统中某个设施出现异常时，用户需要根据自身经验或者利用排除法查找打印系统的中出现异常的位置，进而用户无法及时发现异常位置，也无法及时处理异常，进而影响打印系统的整体运行，进一步的严重影响了云打印机的打印效率。
发明内容
本申请实施例提供了一种云打印机智能运维管理系统，旨在解决相关技术中打印系统中无法及时发现异常位置以及无法及时处理异常，进而影响打印系统的整体运行效率的问题，并进一步影响打印效率的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种云打印机智能运维管理系统，包括：
第一获取模块，用于获取云服务器给打印机派发打印任务时的第一服务器性能数据，对所述第一服务器性能数据进行数据预处理，获得所述云服务器第一服务器性能数据对应的第二服务器性能数据，并根据所述第二服务器性能数据确定所述云服务器对应的状态值，根据所述状态值确定所述云服务器当前时刻下对应的第一运行状态；当所述第一运行状态为预设状态时，则获得所述云服务器对应的下一时刻对应的第三服务器性能数据；并根据所述第三服务器性能数据确定所述云服务器下一时刻下对应的第二运行状态；进而根据所述第一运行状态和所述第二运行状态确定所述云服务器对应的服务器运行状态；
第二获取模块，用于获取所述打印机执行所述打印任务时的打印机性能数据，根据所述打印机性能数据确定出所述打印机的打印机运行状态；
目标状态确定模块，用于根据所述服务器运行状态和所述打印机运行状态确定出目标运行状态；
运维策略模块，用于对所述目标运行状态进行状态评估，根据状态评估结果执行对应的运维策略。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本申请实施例中，云打印机智能运维管理系统中的第一获取模块用于获取云服务器给打印机派发打印任务时的第一服务器性能数据，对第一服务器性能数据进行数据预处理，进而获得云服务器的第一服务器性能数据对应的第二服务器性能数据，从而根据第二服务器性能数据确定云服务器对应的状态值，进而根据状态值确定云服务器当前时刻下对应的第一运行状态；当第一运行状态为预设状态时，则获得所述云服务器对应的下一时刻对应的第三服务器性能数据；并根据第三服务器性能数据确定云服务器下一时刻下对应的第二运行状态；进而根据第一运行状态和第二运行状态确定云服务器对应的服务器运行状态；第二获取模块用于获取打印机执行打印任务时的打印机性能数据，根据打印机性能数据确定出打印机的打印机运行状态；目标状态确定模块用于根据服务器运行状态和打印机运行状态确定出目标运行状态；运维策略模块用于对目标运行状态进行状态评估，根据状态评估结果执行对应的运维策略。本申请可根据云服务器对应的第一服务器性能数据和打印机对应的打印机性能数据，进而及时发现打印系统对应的目标运行状态，进而及时根据目标运行状态确定对应的运行策略，进而可及时保证打印系统的稳定性和可用性。并解决了相关技术中打印系统中无法及时发现异常位置以及无法及时处理异常，进而影响打印系统的整体运行效率的问题，以及进一步解决了影响打印效率的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的云打印机智能运维管理系统的结构示意图；
图2是本申请实施例提供的第一获取模块的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
下面对本申请实施例的技术方案进行介绍。
参见图1，为本申请实施例提供的云打印机智能运维管理系统100的结构示意图，该系统可以包括第一获取模块101、第二获取模块102、目标状态确定模块103、运维策略模块104，其中，第一获取模块101，用于获取云服务器给打印机派发打印任务时的第一服务器性能数据，对所述第一服务器性能数据进行数据预处理，获得所述云服务器第一服务器性能数据对应的第二服务器性能数据，并根据所述第二服务器性能数据确定所述云服务器对应的状态值，根据所述状态值确定所述云服务器当前时刻下对应的第一运行状态；当所述第一运行状态为预设状态时，则获得所述云服务器对应的下一时刻对应的第三服务器性能数据；并根据所述第三服务器性能数据确定所述云服务器下一时刻下对应的第二运行状态；进而根据所述第一运行状态和所述第二运行状态确定所述云服务器对应的服务器运行状态；第二获取模块102，用于获取所述打印机执行所述打印任务时的打印机性能数据，根据所述打印机性能数据确定出所述打印机的打印机运行状态；目标状态确定模块103，用于根据所述服务器运行状态和所述打印机运行状态确定出目标运行状态；运维策略模块104，用于对所述目标运行状态进行状态评估，根据状态评估结果执行对应的运维策略。
其中，云服务器可以为云端服务器，也可以为云端服务器集群；打印机可以为热敏打印机、票据打印机或者条码打印机等。
示例性地， 利用API调用方式或数据采集工具获取云服务器给打印机派发打印任务时的第一服务器性能数据，进而对第一服务器性能数据进行数据清洗、去除异常值、填充缺失值、数据转换或归一化等预处理操作，以确保数据的准确性和一致性，从而获得第二服务器性能数据。其中，第一服务器性能数据包括CPU温度、物理磁盘、虚拟磁盘、主板温度、磁盘阵列的状态等性能数据。优选的，第一服务器性能数据也可以包括负责监控云服务器的监控集群节点上的网络状态，各个交换机出口的流量状态。
示例性地，获得云服务器正常运行时对应的正常性能数据，进而计算正常性能数据与第二服务器性能数据之间的相关值，进而根据该相关值确定云服务器对应的状态值，从而根据状态值确定云服务器当前时刻下对应的第一运行状态，第一运行状态用于表征根据云服务器对应的状态值得到的服务器运行情况。
示例性地，预设状态为运行异常，则当第一运行状态为运行异常时，则进一步获得下一时刻对应的第三服务器性能数据，从而根据第三服务器性能数据继续判断云服务器对应的运行状态，当运行状态仍为运行异常时，则可确定云服务器当前处于运行异常，并且可及时得知云服务器运行异常对应的时刻；当运行状态为运行正常时，则无法直接判定云服务器处于运行异常，则需继续监控云服务器对应的服务器性能数据，直至当前时刻对应的第一运行状态和下一时刻对应的第二运行状态均为运行异常时，则可确定云服务器对应的服务器运行状态为运行异常；否则则可确定云服务器对应的服务器运行状态为运行正常，第二运行状态用于表征当前时刻的下一时刻时根据云服务器对应的状态值得到的服务器运行情况。
示例性地，获取打印机执行打印任务时的打印机性能数据，这些打印机性能数据为打印机执行打印任务时的可用性、响应时间、正确性等，例如可能包括打印速度、错误率、纸张状态、耗材状态等等。进而将打印机性能数据与预设规则进行比较，从而当打印机性能数据满足预设规则时，则确定打印机的打印机运行状态为运行正常；当打印机性能数据不满足预设规则时，则确定打印机的打印机运行状态为运行异常。
示例性地，在获得云服务器的服务器运行状态和打印机的打印机运行状态后，当服务器运行状态和打印机运行状态中至少一个存在运行异常时，则可确定打印系统对应的目标运行状态为运行异常；当服务器运行状态和打印机运行状态均为运行正常时，则可确定打印系统对应的目标运行状态为运行正常。
示例性地，当目标运行状态为运行异常时，则根据云服务器对应的服务器运行状态和打印机的打印机运行状态确定打印系统对应的异常位置，进而根据异常位置实现对打印系统的状态评估，从而获得状态评估结果。
例如，当云服务器对应的服务器运行状态为运行异常时，则将当前时刻对应的第三服务器性能数据输入至神经网络模型中，从而根据第三服务器性能数据利用神经网络模型实现云服务器对应的异常原因的预测结果，进而根据预测结果确定对本系统中云服务器的状态评估，从而获得云服务器的状态评估结果。
如，建立异常原因和状态评估结果对应的映射表，从而将异常原因的预测结果映射到不同的状态评估结果中。例如，如果异常原因是高内存使用率，可以将其映射到“内存不足”的状态评估结果。并且确定每个异常原因对应的阈值或规则。例如，如果异常原因是网络流量异常，可需要设置一个网络速率阈值来确定云服务器对应的性能评估结果，进而根据性能评估结果反应云服务器的状态评估结果。从而根据异常原因和相应的状态评估规则，对云服务器进行状态评估。根据异常原因的数量和严重程度，可以决定将云服务器评估为正常、异常或警告状态。
例如，当打印机的打印机运行状态为运行异常时，则根据打印机运行状态获得打印机的异常位置，从而根据异常位置确定对应的状态评估结果。
例如，打印机运行状态为第三运行状态时，其中，第三运行状态用于表征根据打印机执行打印任务对应的打印内容消耗时间得到的打印机运行情况，则可查看打印机的联网情况或者打印队列情况，从而获得打印机对应的异常位置为打印机网络连接位置；当打印机运行状态为第四运行状态时，其中，第四运行状态用于表征根据打印机执行打印任务对应的打印内容的打印质量得到的打印机运行情况，则可根据打印质量进一步划分获得打印机是缺少墨水还是打印机使用寿命问题，从而根据打印质量得到对应的打印机的异常位置。
例如，根据异常位置和已知的错误模式等信息，确定异常原因和相应的状态评估结果。例如，如果异常位置是墨盒，则异常原因可能是墨水耗尽，状态评估结果可能是"需要更换墨水"。如果异常位置不足以提供完整的信息，可以分析其他因素，如打印机的平均寿命、打印机的使用频率、打印机的年龄等因素，来确定状态评估结果。从而根据异常原因和相关因素的经验值和阈值，制定相应的规则和阈值。例如，在确定了异常位置和原因后，可以将其映射到特定的阈值和规则。进而根据异常位置、异常原因和相应的阈值和规则，对打印机进行状态评估。根据异常位置的数量和严重程度，可以将打印机评估为正常、异常或者需要保养处理的状态。
示例性地，当获得状态评估结果后，可根据状态评估结果执行对应的运维策略，进而根据该运维策略实现对本系统的维护，从而保证云打印机智能运维管理系统的正常运行。
例如，运维策略为自动告警通知，进而当状态评估结果为异常时，可以设置自动告警通知，通过邮件、短信或其他途径通知相关人员，以便他们及时采取行动。这样可以快速响应问题并减少停机时间。
例如，当状态评估结果为需要更换墨水，可以自动化调度打印机维护任务并将该调度打印机维护任务发送至对应的工作人员及时更换墨水。
或者运维策略为远程故障排查，进而通过远程管理工具，技术支持团队可以直接连接到打印机，诊断和解决问题。可以进一步协助确认异常状态的原因，并尝试远程修复问题，减少不必要的上门维修成本和时间。
或者运维策略为备用设备准备，进而如果状态评估评估为打印机故障或需要停机维修，可以直接自动连接至备用设备来替代。进而保证业务的连续性，并尽可能减少停机时间。
在一些实施方式中，所述第一获取模块，包括：偏离计算子模块，用于获得所述第一服务器性能数据对应的函数关系，根据所述函数关系确定所述第一服务器性能数据对应的偏离值；标准计算子模块，用于利用所述函数关系对所述第一服务器性能数据进行标准差计算获得所述第一服务器性能数据确定对应的标准差值；数据筛选子模块，用于根据所述偏离值和所述标准差值对所述第一服务器性能数据进行数据筛选，获得所述第一服务器性能数据对应的第二服务器性能数据；其中，根据下列公式对所述第一服务器性能数据进行数据筛选：
表示第i个所述第一服务器性能数据，/>表示所述第一服务器性能数据对应的所述函数关系，/>表示所述第一服务器性能数据确定对应的所述标准差值。
示例性地，利用偏离计算子模块对第一服务器性能数据进行特征抽取，获得第一服务器性能数据对应的基本特征，并根据基本特征获得第一服务器性能数据对应的函数关系，其中，函数关系如下列公式所示：
其中，表示第i个第一服务器性能数据，n表示第一服务器性能数据对应的数据量。
示例性地，根据函数关系确定第i个第一服务器性能数据对应的预测数据，进而根据预测数据和第i个第一服务器性能数据确定对应的偏离值。具体计算方法如下所示：
其中，表示第i个第一服务器性能数据对应的偏离值。
例如，当i等于3时，则第3个第一服务器性能数据对应的偏离值为x3减去1/3*(x1+x2+x3)后得到的绝对值。
示例性地，利用标准计算子模块根据函数关系对第一服务器性能数据进行标准差计算，从而获得第一服务器性能数据确定对应的标准差值。其中，计算标准差值的方式如下列公式所示：
其中，表示第i个第一服务器性能数据，N表示第一服务器性能数据对应的总数据量，/>表示所述第一服务器性能数据对应的所述函数关系。
示例性地，利用数据筛选子模块根据下列公式，利用偏离值和标准差值对第一服务器性能数据进行数据筛选，当第i个第一服务器性能数据满足下列公式时，则将该第i个第一服务器性能数据从第一服务器性能数据进行删除，从而获得第一服务器性能数据对应的第二服务器性能数据。其中，根据下列公式对第一服务器性能数据进行数据筛选：
表示第i个第一服务器性能数据，/>表示第一服务器性能数据对应的函数关系，表示第一服务器性能数据确定对应的标准差值。
具体地，本申请利用标准差设置判断条件，从而可以一次性剔除掉多个误差数据，从而提高数据预处理的效率，进而节约数据处理的时间。
在一些实施方式中，所述第一获取模块，包括：数据获取子模块，用于从数据库中获得所述云服务器在运行正常时对应的第一运行函数；函数确认子模块，用于根据所述第二服务器性能数据确定所述云服务器对应的第二运行函数；数值确定子模块，用于根据所述第一运行函数和所述第二运行函数确定对应的差异度，并根据所述差异度确定所述云服务器对应的状态值。
示例性地，利用数据获取子模块从数据库中获得云服务器在运行正常时对应的第一运行函数，并利用函数确认子模块利用第二服务器性能数据进行数据拟合，获得云服务器对应的第二运行函数。
示例性地，通过距离计算或相似度度量等方法来实现第一运行函数和第二运行函数之间对应的差异值，从而确定第二服务器性能数据与运行正常时的性能数据之间的差异度，进而基于计算出的差异度，根据事先定义好的阈值或规则，将差异度映射到相应的状态值。这可以是一组离散的状态值，例如正常、异常、稳定、不稳定等。
具体地，根据第一运行函数和第二运行函数的差异度来确定云服务器的状态值。有助于评估云服务器的运行状况并及时发现异常情况。同时，根据不同的状态值，可以采取相应的措施进行运维管理，以保证服务器的可靠性和性能。
在一些实施方式中，所述数值确定子模块，包括：状况确认单元，用于根据所述差异度确定所述云服务器对应的运行状况；数值确认单元，用于根据所述运行状况确定所述云服务器对应的所述状态值；其中，根据下列公式确定所述运行状况：
k表示所述云服务器对应的所述运行状况，c表示所述差异度。
示例性地，将差异度c代入从而量化云服务器对应的运行状况，进而将1减去运行状况的平方值，从而获得云服务器对应的状态值。
示例性地，基于差异度对云服务器对应的运行状况进行量化，从而根据量化后的运行状况获得云服务器对应的状态值，从而根据状态值确定云服务器当前时刻下对应的第一运行状态。当状态值在1附近时,则可认为云服务器处于正常状态;当状态值开始出现幅度较大的降低时,可判断云服务器可能出现故障;随着云服务器异常数据的累加状态值也进一步降低。 该状态值在云服务器处于正常状态时有着较强的稳定性。进而可根据状态值及时发现云服务器对应的第一运行状态。
具体地，状态值可及时反应云服务器对应地稳定性状态，进而为后续根据状态值及时发现云服务器对应的第一运行状态提供良好地支撑。
在一些实施方式中，参见图2，所述第一获取模块101，包括：信息确定子模块1011和状态确定子模块1012，其中，信息确定子模块1011用于根据历史状态值获得所述云服务器对应的均值和方差；状态确定子模块1012用于根据所述均值和所述方差确定所述云服务器在当前时刻下对应的所述第一运行状态。
示例性地，当获得多个状态值后，将状态值存储到数据库中，从而获得历史状态值对应地均值和方差，进而根据均值和方差确定当前时刻下云服务器的状态值对应地阈值范围，进而当当前时刻下对应的状态值在该阈值范围时，则确定云服务器在当前时刻下对应的第一运行状态为运动正常；当当前时刻下对应的状态值超过该阈值范围时，则确定云服务器在当前时刻下对应的第一运行状态为运动异常。
例如，阈值范围为[均值-3*方差，均值+3*方差]，则当当前时刻下对应的状态值在该阈值范围时，则确定云服务器在当前时刻下对应的第一运行状态为运动正常；当当前时刻下对应的状态值超过该阈值范围时，则确定云服务器在当前时刻下对应的第一运行状态为运动异常。
在一些实施方式中，所述第一获取模块还包括：数据添加子模块，用于将所述第一服务器性能数据和所述第一服务器性能数据对应的采集时间更新至所述数据库中；数据更新子模块，用于根据所述采集时间对所述数据库中的性能数据进行更新，获得更新后的所述数据库。
示例性地，当第一运动状态为运动正常时，则将第一服务器性能数据和第一服务器性能数据对应的采集时间更新至数据库中，并基于采集时间对数据库中第一服务器性能数据进行更新，从而删除距离当前时刻较远的数据，从而保证数据的精度。并有助于管理和维护云服务器的运行状态，并为后续提高对第一服务器性能数据的分析能力和可视化能力提供支撑。
在一些实施方式中，所述打印机性能数据包括第一打印时间、打印图像，所述打印机运行状态包括第三运行状态和第四运行状态，所述第二获取模块，包括：打印时间获取子模块，用于根据所述打印任务对应的打印完成指令确定所述打印任务对应的所述第一打印时间；打印图像获取子模块，用于根据所述打印完成指令获得所述打印任务对应的所述打印图像；第一状态确定子模块，用于根据所述打印任务进行打印时间预测，获得第二打印时间；根据所述第一打印时间和所述第二打印时间确定所述打印机对应的所述第三运行状态；第二状态子模块，用于根据所述打印图像确定所述打印完成指令对应的打印质量，并根据所述打印质量确定所述打印机对应的所述第四运行状态。
示例性地，打印时间获取子模块获得云服务器发送打印任务的发送时间和接收打印机返回的打印完成指令的完成时间，进而根据发送时间和完成时间确定打印任务对应的第一打印时间。
示例性地，当打印完成指令完成后，打印图像获取子模块利用摄像装置获得打印任务的打印内容对应的打印图像。
示例性地，第一状态确定子模块包括时间预测模型，进而根据打印任务获得对应的打印内容，进而将打印内容输入值时间预测模型，从而获得打印内容对应的第二打印时间；进而获得第一打印时间和第二打印时间之间的时间差，当时间差大于或者等于预设差值时，则确定打印机对应的第三运行状态为打印异常，当时间差小于预设差值时，则确定打印机对应的第三运行状态为打印正常，第三运行状态用于表征根据打印机执行打印任务对应的打印内容消耗时间得到的打印机运行情况。
示例性地，利用第二状态子模块获取与打印图像相关的数据，包括图像分辨率、清晰程度、色彩等信息。进而根据所需要的质量标准和评估指标，如图像鲜明度、色彩饱和度、分辨率等，来对打印图像相关的数据进行评估，从而获得打印图像对应的打印质量。
示例性地，根据打印图像对应地打印质量，确定与之对应的打印级别。例如高质量、中等质量、低质量等，进而将打印级别映射到相应的第四运行状态中。例如第四运行状态包括正常、警告、错误等，第四运行状态用于表征根据打印机执行打印任务对应的打印内容的打印质量得到的打印机运行情况。
示例性地，当获得第三运行状态和第四运行状态后，当第三运行状态和第四运行状态均为工作异常时，则表明打印机对应地可用性较差，当第三运行状态和第四运行状态均为工作正常时，则表明打印机对应地可用性较好。
具体地，根据打印图像确定打印完成指令的打印质量，并将其与相应的第四运行状态对应起来。使用这些运行状态，可以更好地监控打印机的状态，进而及时检测和处理打印问题，提高工作效率和打印质量。同时，这些运行状态也可以成为管理和维护打印机时的重要指标。
在一些实施方式中，所述第一状态确定子模块，包括：类型确认单元，用于根据所述打印完成指令获得对应的打印内容，并根据所述打印内容确定对应的打印类型；初始时间确认单元，用于根据所述打印内容确定所述打印类型对应的打印数量，并根据所述打印数量确定所述打印类型对应的第三打印时间；目标时间确认单元，用于根据所述第三打印时间获得所述打印完成指令对应的第二打印时间。
示例性地，类型确认单元利用打印完成指令获得对应的打印内容，进而根据打印内容对应的数据类型获得打印内容对应的打印类型，如打印类型包括图像类型、文字类型。
示例性地，初始时间确认单元根据打印类型从打印内容中获得对应的目标内容，进而对目标内容进行分析从而对目标内容进行归纳总结，进而获得目标内容对应的打印数量，从而根据打印类型对应的打印数量，结合打印机的速度和处理能力，确定该打印类型对应的第三打印时间。从而目标时间确认单元将各个打印类型对应的第三打印时间进行求和从而获得打印完成指令对应的第二打印时间。
在一些实施方式中，所述初始时间确认单元，包括：幅度确认子单元，用于获得所述打印内容对应的打印向量，并根据所述打印向量确定相邻打印内容之间所述打印机对应的调整幅度；调整时间确认子单元，用于根据所述调整幅度确定所述打印机对应的调整时间；时间数据确认子单元，用于根据所述调整时间和所述打印向量对应的数据打印时间确定所述打印类型对应的所述第三打印时间。
示例性地，从打印内容中提取出需要打印的文本、图像、表格等元素，并将其转化为相应的打印向量。打印向量可以表示打印元素的位置、大小、颜色等信息。进而基于相邻打印内容之间的打印向量，确定调整幅度。调整幅度可以表示打印元素的位置和大小之间的差异，或者打印速度的变化等。
示例性地，根据调整幅度和打印机的响应速度，计算打印机所需要的调整时间。调整时间可以表示打印机在切换打印元素之间需要的时间，或者为保证打印质量需要的时间。
示例性地，基于调整时间和打印向量对应的数据打印时间，计算对应打印类型的第三打印时间。第三打印时间可以表示打印完成后需要的时间。
具体地，基于调整时间和打印向量对应的数据打印时间，计算对应打印类型的第三打印时间可以更精准地判断打印机的第三运行状态，从而为提高云打印机智能运维管理系统的运维质量提供了良好的支撑。
在一些实施方式中，第二状态子模块，包括：特征提取单元，用于根据质量检测模型的特征选择网络获得所述打印图像对应的图像特征；图像提取子单元，用于根据所述质量检测模型的压缩网络获得所述图像特征对应的压缩图像；估计确定子单元，用于根据所述质量检测模型的估计网络获得所述压缩图像和所述打印完成指令对应的真实图像之间的估计结果；质量确认子单元，用于根据所述估计结果确定所述打印图像确定所述打印完成指令对应的打印质量。
示例性地，使用质量检测模型的特征选择网络，将打印图像作为输入，提取出与打印质量相关的图像特征。这些特征可以包括图像的清晰度、亮度、对比度等信息。
示例性地，将图像特征输入到质量检测模型的压缩网络中，生成对应的压缩图像。压缩图像是经过压缩算法处理后的图像，可以在一定程度上保留图像质量特征。将压缩图像和真实图像输入到质量检测模型的估计网络中，得到压缩图像与真实图像之间的估计结果。这个结果可以根据生成的压缩图像和真实图像之间的差异来衡量打印质量。
示例性地，基于估计结果确定打印图像对应的打印质量。如打印质量为一组离散的质量级别，例如高质量、中等质量、低质量，则将估计结果映射至对应地质量级别范围中，从而获得对应地打印质量，进而可自动化评估打印质量，提高打印机地打印质量评估的智能化程度。
本实施例提供的云打印机智能运维管理系统的一个应用场景为：云打印机智能运维管理系统通过第一获取模块获取云服务器给打印机派发打印任务时的服务器性能数据，并确定出服务器运行状态，通过第二获取模块获取打印机执行所述打印任务时的打印机性能数据并确定出打印机运行状态；通过目标状态确定模块根据所述服务器运行状态和所述打印机运行状态确定出目标运行状态；通过运维策略模块对所述目标运行状态进行状态评估，根据状态评估结果执行对应的运维策略。可见，本申请可根据云服务器对应的第一服务器性能数据和打印机对应的打印机性能数据，进而及时发现打印系统对应的目标运行状态，进而及时根据目标运行状态确定对应的运行策略，进而可及时保证系统的稳定性和可用性。并解决了相关技术中打印系统中无法及时发现异常位置以及无法及时处理异常，进而影响打印系统的整体运行效率的问题，以及进一步解决了影响打印效率的问题。

Claims (10)

1.一种云打印机智能运维管理系统，其特征在于，所述系统包括：
第一获取模块，用于获取云服务器给打印机派发打印任务时的第一服务器性能数据，对所述第一服务器性能数据进行数据预处理，获得所述云服务器第一服务器性能数据对应的第二服务器性能数据，并根据所述第二服务器性能数据确定所述云服务器对应的状态值，根据所述状态值确定所述云服务器当前时刻下对应的第一运行状态；当所述第一运行状态为预设状态时，则获得所述云服务器对应的下一时刻对应的第三服务器性能数据；并根据所述第三服务器性能数据确定所述云服务器下一时刻下对应的第二运行状态；进而根据所述第一运行状态和所述第二运行状态确定所述云服务器对应的服务器运行状态；
第二获取模块，用于获取所述打印机执行所述打印任务时的打印机性能数据，根据所述打印机性能数据确定出所述打印机的打印机运行状态；
目标状态确定模块，用于根据所述服务器运行状态和所述打印机运行状态确定出目标运行状态；
运维策略模块，用于对所述目标运行状态进行状态评估，根据状态评估结果执行对应的运维策略。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第一获取模块，包括：
偏离计算子模块，用于获得所述第一服务器性能数据对应的函数关系，根据所述函数关系确定所述第一服务器性能数据对应的偏离值；
标准计算子模块，用于利用所述函数关系对所述第一服务器性能数据进行标准差计算获得所述第一服务器性能数据确定对应的标准差值；
数据筛选子模块，用于根据所述偏离值和所述标准差值对所述第一服务器性能数据进行数据筛选，获得所述第一服务器性能数据对应的第二服务器性能数据；
其中，根据下列公式对所述第一服务器性能数据进行数据筛选：
；
表示第i个所述第一服务器性能数据，/>表示所述第一服务器性能数据对应的所述函数关系，/>表示所述第一服务器性能数据确定对应的所述标准差值。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第一获取模块，包括：
数据获取子模块，用于从数据库中获得所述云服务器在运行正常时对应的第一运行函数；
函数确认子模块，用于根据所述第二服务器性能数据确定所述云服务器对应的第二运行函数；
数值确定子模块，用于根据所述第一运行函数和所述第二运行函数确定对应的差异度，并根据所述差异度确定所述云服务器对应的状态值。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述数值确定子模块，包括：
状况确认单元，用于根据所述差异度确定所述云服务器对应的运行状况；
数值确认单元，用于根据所述运行状况确定所述云服务器对应的所述状态值；
其中，根据下列公式确定所述运行状况：
；
k表示所述云服务器对应的所述运行状况，c表示所述差异度。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第一获取模块，包括：
信息确定子模块，用于根据历史状态值获得所述云服务器对应的均值和方差；
状态确定子模块，用于根据所述均值和所述方差确定所述云服务器在当前时刻下对应的所述第一运行状态。
6.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述第一获取模块还包括：
数据添加子模块，用于将所述第一服务器性能数据和所述第一服务器性能数据对应的采集时间更新至所述数据库中；
数据更新子模块，用于根据所述采集时间对所述数据库中的性能数据进行更新，获得更新后的所述数据库。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述打印机性能数据包括第一打印时间、打印图像，所述打印机运行状态包括第三运行状态和第四运行状态，所述第二获取模块，包括：
打印时间获取子模块，用于根据所述打印任务对应的打印完成指令确定所述打印任务对应的所述第一打印时间；
打印图像获取子模块，用于根据所述打印完成指令获得所述打印任务对应的所述打印图像；
第一状态确定子模块，用于根据所述打印任务进行打印时间预测，获得第二打印时间；根据所述第一打印时间和所述第二打印时间确定所述打印机对应的所述第三运行状态；
第二状态子模块，用于根据所述打印图像确定所述打印完成指令对应的打印质量，并根据所述打印质量确定所述打印机对应的所述第四运行状态。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第一状态确定子模块，包括：
类型确认单元，用于根据所述打印完成指令获得对应的打印内容，并根据所述打印内容确定对应的打印类型；
初始时间确认单元，用于根据所述打印内容确定所述打印类型对应的打印数量，并根据所述打印数量确定所述打印类型对应的第三打印时间；
目标时间确认单元，用于根据所述第三打印时间获得所述打印完成指令对应的第二打印时间。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述初始时间确认单元，包括：
幅度确认子单元，用于获得所述打印内容对应的打印向量，并根据所述打印向量确定相邻打印内容之间所述打印机对应的调整幅度；
调整时间确认子单元，用于根据所述调整幅度确定所述打印机对应的调整时间；
时间数据确认子单元，用于根据所述调整时间和所述打印向量对应的数据打印时间确定所述打印类型对应的所述第三打印时间。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，第二状态子模块，包括：
特征提取单元，用于根据质量检测模型的特征选择网络获得所述打印图像对应的图像特征；
图像提取子单元，用于根据所述质量检测模型的压缩网络获得所述图像特征对应的压缩图像；
估计确定子单元，用于根据所述质量检测模型的估计网络获得所述压缩图像和所述打印完成指令对应的真实图像之间的估计结果；
质量确认子单元，用于根据所述估计结果确定所述打印图像确定所述打印完成指令对应的打印质量。
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