CN117724928B - 一种基于大数据的智能运维可视化监控方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种基于大数据的智能运维可视化监控方法及系统，用于解决了现有的通信机房可视化智能管理系统和方法只能针对特定设备或特定参数进行监控，无法做到全方位监控，监控不够精确，且不具备智能化预警能力，导致通信机房的智能运维效果仍然不佳的问题；该可以实时收集并分析通信机房的设备运行数据以及环境状态数据，实现全方位的监控、预警和故障处理，提高了运维效率，降低了运维成本，有效降低通信网络出现故障的风险，减轻了运维人员的工作负担，还可以通过建立直角坐标系显示，实现了可视化数据监控，用户可以直观地了解通信机房运维状态，提高了决策的准确性和及时性。

Description

一种基于大数据的智能运维可视化监控方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种基于大数据的智能运维可视化监控方法及系统。

背景技术

通信机房是现代通信网络的核心组成部分，其运行状态直接关系到整个通信网络的稳定性和可靠性。然而，传统的通信机房运维方式主要以人工巡检为主，无法做到实时监控和提前预警，且效率低下。

申请号为CN202310181229.9的专利公开了一种通信机房可视化智能管理系统和方法，其中系统包括：全景图像采集模块，用于采集通信机房内的全景图像；机房三维模型构建模块，用于基于全景图像，构建机房三维模型；运作信息采集模块，用于实时自动化采集通信机房的运作信息；运作信息映射模块，用于将运作信息映射进机房三维模型中，获得VR机房；VR机房输出模块，用于输出VR机房，该发明获取通信机房的全景图像，基于WebVR技术将全景图像渲染成三维可视的VR机房，来实现对通信机房设备的监控管控，提升了通信机房的数字化、可视化、智能化建设，无需人工进入现场运维，降低了人力资源开销，通过VR机房进行运维提升了运维及时性和运维效率，更降低了运维成本，但仍然存在以下不足之处：只能针对特定设备或特定参数进行监控，无法做到全方位监控，监控不够精确，且不具备智能化预警能力，导致通信机房的智能运维效果仍然不佳。

发明内容

为了克服上述的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于大数据的智能运维可视化监控方法及系统：通过运行监控模块获取通信机房内网络设备的运行监控信息，通过信息分析模块根据运行监控信息获得运行监控系数，通过可视化监控模块根据运行监控系数获得运行异常，通过运维监控平台根据运行异常值生成运行异常指令，通过环境监控模块获取通信机房内的环境监控信息，通过信息分析模块根据环境监控信息获得环境监控系数，通过可视化监控模块根据环境监控系数获得环境异常值，通过运维监控平台根据环境异常值生成环境异常指令，通过危险警报模块接收到运行异常指令后响起运行危险警报，接收到环境异常指令后响起环境危险警报，解决了现有的通信机房可视化智能管理系统和方法只能针对特定设备或特定参数进行监控，无法做到全方位监控，监控不够精确，且不具备智能化预警能力，导致通信机房的智能运维效果仍然不佳的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据的智能运维可视化监控系统，包括：

运行监控模块，用于获取通信机房内网络设备的运行监控信息，并将运行监控信息发送至信息分析模块；其中，运行监控信息包括用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR；

所述运行监控模块获取运行监控信息的具体过程如下：

获取通信机房内网络设备的CPU使用率和内存使用率，并将其分别标记为使用值CY和内用值NY，将使用值CY和内用值NY进行量化处理，提取使用值CY和内用值NY的数值，并将其代入公式中计算，依据公式得到用率信息YL，其中，s1、s2分别为设定的使用值CY和内用值NY对应的预设比例系数，s1、s2满足s1+s2＝1，0＜s2＜s1＜1，取s1＝0.58，s2＝0.42；

获取通信机房内网络设备的单位时间内向网络发送数据的比特值和从网络接收数据的比特值，并将其分别标记为上行值SX和下行值XX，将上行值SX和下行值XX进行量化处理，提取上行值SX和下行值XX的数值，并将其代入公式中计算，依据公式DK＝x1×SX+x2×XX得到带宽信息DK，其中，x1、x2分别为设定的上行值SX和下行值XX对应的预设比例系数，x1、x2满足x1+x2＝1，0＜x1＜x2＜1，取x1＝0.45，x2＝0.55；

获取通信机房内网络设备的存储空间的总容量，并将其标记为存容信息CR；

将用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR发送至信息分析模块；

信息分析模块，用于根据运行监控信息获得运行监控系数YK，并将运行监控系数YK发送至可视化监控模块；

可视化监控模块，用于根据运行监控系数YK获得运行异常值YX，并将运行异常值YX发送至运维监控平台；

运维监控平台，用于根据运行异常值YX生成运行异常指令，并将运行异常指令发送至危险警报模块。

作为本发明进一步的方案：所述信息分析模块获得运行监控系数YK的具体过程如下：

将用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR进行量化处理，提取用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR的数值，并将其代入公式中计算，依据公式得到运行监控系数YK，其中，k1、k2以及k3分别为设定的用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR对应的预设权重因子，k1、k2以及k3满足k1＞k2＞k3＞0.856，取k1＝1.94，k2＝1.42，k3＝1.16；

将运行监控系数YK发送至可视化监控模块。

作为本发明进一步的方案：所述可视化监控模块获得运行异常值YX的具体过程如下：

建立直角坐标系，以运行监控系数YK为因变量y₁、时间为自变量x，在直角坐标系中绘制y₁＝f(x)曲线，并获取预设的运行分区阈值f1，在直角坐标系中绘制y₁＝f1直线；

获取y₁＝f(x)曲线和y₁＝f1直线之间的区域，并将其标记为运行可视化区域；

将运行可视化区域进行颜色标注，且运行可视化区域位于y₁＝f1直线下方用蓝色标注，运行可视化区域位于y₁＝f1直线上方用红色标注；

获取单位时间内用红色标注的运行可视化区域的面积，并将其标记为运行异常值YX，并将运行异常值YX发送至运维监控平台。

作为本发明进一步的方案：所述运维监控平台生成运行异常指令的具体过程如下：

将运行异常值YX与预设的运行异常阈值YXy进行比较：

如果运行异常值YX≥运行异常阈值YXy，则生成运行异常指令，并将运行异常指令发送至危险警报模块。

作为本发明进一步的方案：所述基于大数据的智能运维可视化监控系统还包括：

环境监控模块，用于获取通信机房内的环境监控信息，并将环境监控信息发送至信息分析模块；其中，环境监控信息包括温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS；

所述环境监控模块获取环境监控信息的具体过程如下：

获取通信机房内的环境温度和环境湿度，获取环境温度与预设的标准温度之间的差值，并将其标记为环温值HW，获取环境湿度与预设的标准湿度之间的差值，并将其标记为环湿值HS，将环温值HW和环湿值HS进行量化处理，提取环温值HW和环湿值HS的数值，并将其代入公式中计算，依据公式WS＝d1×HW+d2×HS得到温湿信息WS，其中，d1、d2分别为设定的环温值HW和环湿值HS对应的预设比例系数，d1、d2满足d1+d2＝1，0＜d2＜d1＜1，取d1＝0.67，d2＝0.33；

获取通信机房内空气流通速度，并将其标记为流速信息LS；

获取通信机房内声音强度，并将其标记为噪声信息ZS；

将温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS发送至信息分析模块。

作为本发明进一步的方案：所述信息分析模块还用于根据环境监控信息获得环境监控系数HK，并将环境监控系数HK发送至可视化监控模块；

所述信息分析模块获得环境监控系数HK的具体过程如下：

将温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS进行量化处理，提取温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS的数值，并将其代入公式中计算，依据公式得到环境监控系数HK，其中，π为数学常数，h1、h2以及h3分别为设定的温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS对应的预设权重因子，h1、h2以及h3满足h1＞h2＞h3＞1.141，取h1＝1.91，h2＝1.59，h3＝1.26；

将环境监控系数HK发送至可视化监控模块。

作为本发明进一步的方案：所述可视化监控模块还用于根据环境监控系数HK获得环境异常值HJ，并将环境异常值HJ发送至运维监控平台；

所述可视化监控模块获得环境异常值HJ的具体过程如下：

建立直角坐标系，以环境监控系数HK为因变量y₂、时间为自变量x，在直角坐标系中绘制y₂＝f(x)曲线，并获取预设的环境分区阈值f2，在直角坐标系中绘制y₂＝f2直线；

获取y₂＝f(x)曲线和y₂＝f2直线之间的区域，并将其标记为环境可视化区域；

将环境可视化区域进行颜色标注，且环境可视化区域位于y₂＝f2直线下方用紫色标注，环境可视化区域位于y₂＝f2直线上方用黄色标注；

获取单位时间内用黄色标注的环境可视化区域的面积，并将其标记为环境异常值HJ，并将环境异常值HJ发送至运维监控平台。

作为本发明进一步的方案：所述运维监控平台还用于根据环境异常值HJ生成环境异常指令，并将环境异常指令发送至危险警报模块；

所述运维监控平台生成环境异常指令的具体过程如下：

将环境异常值HJ与预设的环境异常阈值HJy进行比较：

如果环境异常值HJ≥环境异常阈值HJy，则生成环境异常指令，并将环境异常指令发送至危险警报模块。

作为本发明进一步的方案：所述基于大数据的智能运维可视化监控系统还包括：

危险警报模块，用于接收到运行异常指令后响起运行危险警报，接收到环境异常指令后响起环境危险警报。

作为本发明进一步的方案：一种基于大数据的智能运维可视化监控方法，包括以下步骤：

步骤S1：运行监控模块获取通信机房内网络设备的运行监控信息，运行监控信息包括用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR，并将运行监控信息发送至信息分析模块；

步骤S2：信息分析模块根据运行监控信息获得运行监控系数YK，并将运行监控系数YK发送至可视化监控模块；

步骤S3：可视化监控模块根据运行监控系数YK获得运行异常值YX，并将运行异常值YX发送至运维监控平台；

步骤S4：运维监控平台根据运行异常值YX生成运行异常指令，并将运行异常指令发送至危险警报模块；

步骤S5：环境监控模块获取通信机房内的环境监控信息，环境监控信息包括温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS，并将环境监控信息发送至信息分析模块；

步骤S6：信息分析模块根据环境监控信息获得环境监控系数HK，并将环境监控系数HK发送至可视化监控模块；

步骤S7：可视化监控模块根据环境监控系数HK获得环境异常值HJ，并将环境异常值HJ发送至运维监控平台；

步骤S8：运维监控平台根据环境异常值HJ生成环境异常指令，并将环境异常指令发送至危险警报模块；

步骤S9：危险警报模块接收到运行异常指令后响起运行危险警报，接收到环境异常指令后响起环境危险警报。

本发明的有益效果：

本发明的一种基于大数据的智能运维可视化监控方法及系统，通过运行监控模块获取通信机房内网络设备的运行监控信息，通过信息分析模块根据运行监控信息获得运行监控系数，通过可视化监控模块根据运行监控系数获得运行异常，通过运维监控平台根据运行异常值生成运行异常指令，通过环境监控模块获取通信机房内的环境监控信息，通过信息分析模块根据环境监控信息获得环境监控系数，通过可视化监控模块根据环境监控系数获得环境异常值，通过运维监控平台根据环境异常值生成环境异常指令，通过危险警报模块接收到运行异常指令后响起运行危险警报，接收到环境异常指令后响起环境危险警报；该智能运维可视化监控方法首先对通信机房内网络设备进行大数据分析，获取运行监控信息，根据运行监控信息获得的运行监控系数能够综合衡量网络设备的运行状态异常程度，且运行监控系数越大表示运行状态异常程度越高，而根据运行监控系数获得的运行异常值能够综合衡量运行状态处于异常的严重程度，且运行异常值越大表示严重程度越高，之后对通信机房内的机房环境进行大数据分析，获取环境监控信息，根据环境监控信息获得的环境监控系数能够综合衡量机房环境的环境状态异常程度，且环境监控系数越大表示环境状态异常程度越高，而根据环境监控系数获得的环境异常值能够综合衡量环境状态处于异常的严重程度，且环境异常值越大表示严重程度越高，最终根据运行异常值、环境异常值响起危险警报；该可以实时收集并分析通信机房的设备运行数据以及环境状态数据，实现全方位的监控、预警和故障处理，提高了运维效率，降低了运维成本，有效降低通信网络出现故障的风险，减轻了运维人员的工作负担，还可以通过建立直角坐标系显示，实现了可视化数据监控，用户可以直观地了解通信机房运维状态，提高了决策的准确性和及时性。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明中一种基于大数据的智能运维可视化监控系统的原理框图；

图2是本发明中一种基于大数据的智能运维可视化监控方法的流程框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例，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前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：

请参阅图1所示，本实施例为一种基于大数据的智能运维可视化监控系统，包括以下模块：运行监控模块、信息分析模块、可视化监控模块、运维监控平台、环境监控模块以及危险警报模块；

其中，所述运行监控模块用于获取通信机房内网络设备的运行监控信息，并将运行监控信息发送至信息分析模块；其中，运行监控信息包括用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR；

其中，所述信息分析模块用于根据运行监控信息获得运行监控系数YK，并将运行监控系数YK发送至可视化监控模块；还用于根据环境监控信息获得环境监控系数HK，并将环境监控系数HK发送至可视化监控模块；

其中，所述可视化监控模块用于根据运行监控系数YK获得运行异常值YX，并将运行异常值YX发送至运维监控平台；还用于根据环境监控系数HK获得环境异常值HJ，并将环境异常值HJ发送至运维监控平台；

其中，所述运维监控平台用于根据运行异常值YX生成运行异常指令，并将运行异常指令发送至危险警报模块；还用于根据环境异常值HJ生成环境异常指令，并将环境异常指令发送至危险警报模块；

其中，所述环境监控模块用于获取通信机房内的环境监控信息，并将环境监控信息发送至信息分析模块；其中，环境监控信息包括温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS；

其中，所述危险警报模块用于接收到运行异常指令后响起运行危险警报，接收到环境异常指令后响起环境危险警报。

实施例2：

请参阅图2所示，本实施例为一种基于大数据的智能运维可视化监控方法，包括以下步骤：

步骤S1：运行监控模块获取通信机房内网络设备的运行监控信息，运行监控信息包括用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR，并将运行监控信息发送至信息分析模块；

步骤S2：信息分析模块根据运行监控信息获得运行监控系数YK，并将运行监控系数YK发送至可视化监控模块；

步骤S3：可视化监控模块根据运行监控系数YK获得运行异常值YX，并将运行异常值YX发送至运维监控平台；

步骤S4：运维监控平台根据运行异常值YX生成运行异常指令，并将运行异常指令发送至危险警报模块；

步骤S5：环境监控模块获取通信机房内的环境监控信息，环境监控信息包括温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS，并将环境监控信息发送至信息分析模块；

步骤S6：信息分析模块根据环境监控信息获得环境监控系数HK，并将环境监控系数HK发送至可视化监控模块；

步骤S7：可视化监控模块根据环境监控系数HK获得环境异常值HJ，并将环境异常值HJ发送至运维监控平台；

步骤S8：运维监控平台根据环境异常值HJ生成环境异常指令，并将环境异常指令发送至危险警报模块；

步骤S9：危险警报模块接收到运行异常指令后响起运行危险警报，接收到环境异常指令后响起环境危险警报。

实施例3：

基于上述任一实施例，本发明实施例3为运行监控模块，运行监控模块的作用是为了获取运行监控信息，其中，运行监控信息包括用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR，具体过程如下所示：

运行监控模块获取通信机房内网络设备的CPU使用率和内存使用率，并将其分别标记为使用值CY和内用值NY，将使用值CY和内用值NY进行量化处理，提取使用值CY和内用值NY的数值，并将其代入公式中计算，依据公式 得到用率信息YL，其中，s1、s2分别为设定的使用值CY和内用值NY对应的预设比例系数，s1、s2满足s1+s2＝1，0＜s2＜s1＜1，取s1＝0.58，s2＝0.42；

运行监控模块获取通信机房内网络设备的单位时间内向网络发送数据的比特值和从网络接收数据的比特值，并将其分别标记为上行值SX和下行值XX，将上行值SX和下行值XX进行量化处理，提取上行值SX和下行值XX的数值，并将其代入公式中计算，依据公式DK＝x1×SX+x2×XX得到带宽信息DK，其中，x1、x2分别为设定的上行值SX和下行值XX对应的预设比例系数，x1、x2满足x1+x2＝1，0＜x1＜x2＜1，取x1＝0.45，x2＝0.55；

运行监控模块获取通信机房内网络设备的存储空间的总容量，并将其标记为存容信息CR；

运行监控模块将用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR发送至信息分析模块。

实施例4：

基于上述任一实施例，本发明实施例4为信息分析模块，信息分析模块具有两个作用；

其一的作用是为了获得运行监控系数YK，具体过程如下所示：

信息分析模块将用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR进行量化处理，提取用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR的数值，并将其代入公式中计算，依据公式得到运行监控系数YK，其中，k1、k2以及k3分别为设定的用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR对应的预设权重因子，k1、k2以及k3满足k1＞k2＞k3＞0.856，取k1＝1.94，k2＝1.42，k3＝1.16；

信息分析模块将运行监控系数YK发送至可视化监控模块；

其二的作用是为了获得环境监控系数HK，具体过程如下所示：

信息分析模块将温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS进行量化处理，提取温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS的数值，并将其代入公式中计算，依据公式得到环境监控系数HK，其中，π为数学常数，h1、h2以及h3分别为设定的温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS对应的预设权重因子，h1、h2以及h3满足h1＞h2＞h3＞1.141，取h1＝1.91，h2＝1.59，h3＝1.26；

信息分析模块将环境监控系数HK发送至可视化监控模块。

实施例5：

基于上述任一实施例，本发明实施例5为可视化监控模块，可视化监控模块具有两个作用；

其一的作用是为了获得运行异常值YX，具体过程如下所示：

可视化监控模块建立直角坐标系，以运行监控系数YK为因变量y₁、时间为自变量x，在直角坐标系中绘制y₁＝f(x)曲线，并获取预设的运行分区阈值f1，在直角坐标系中绘制y₁＝f1直线；

可视化监控模块获取y₁＝f(x)曲线和y₁＝f1直线之间的区域，并将其标记为运行可视化区域；

可视化监控模块将运行可视化区域进行颜色标注，且运行可视化区域位于y₁＝f1直线下方用蓝色标注，运行可视化区域位于y₁＝f1直线上方用红色标注；

可视化监控模块获取单位时间内用红色标注的运行可视化区域的面积，并将其标记为运行异常值YX，并将运行异常值YX发送至运维监控平台；

其二的作用是为了获得环境异常值HJ，具体过程如下所示：

可视化监控模块建立直角坐标系，以环境监控系数HK为因变量y₂、时间为自变量x，在直角坐标系中绘制y₂＝f(x)曲线，并获取预设的环境分区阈值f2，在直角坐标系中绘制y₂＝f2直线；

可视化监控模块获取y₂＝f(x)曲线和y₂＝f2直线之间的区域，并将其标记为环境可视化区域；

可视化监控模块将环境可视化区域进行颜色标注，且环境可视化区域位于y₂＝f2直线下方用紫色标注，环境可视化区域位于y₂＝f2直线上方用黄色标注；

可视化监控模块获取单位时间内用黄色标注的环境可视化区域的面积，并将其标记为环境异常值HJ，并将环境异常值HJ发送至运维监控平台。

实施例6：

基于上述任一实施例，本发明实施例6为运维监控平台，运维监控平台具有两个作用；

其一的作用是为了生成运行异常指令，具体过程如下所示：

运维监控平台将运行异常值YX与预设的运行异常阈值YXy进行比较：

如果运行异常值YX≥运行异常阈值YXy，则生成运行异常指令，并将运行异常指令发送至危险警报模块；

其二的作用是为了生成环境异常指令，具体过程如下所示：

运维监控平台将环境异常值HJ与预设的环境异常阈值HJy进行比较：

如果环境异常值HJ≥环境异常阈值HJy，则生成环境异常指令，并将环境异常指令发送至危险警报模块。

实施例7：

基于上述任一实施例，本发明实施例7为环境监控模块，环境监控模块的作用是为了获取环境监控信息，其中，环境监控信息包括温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS，具体过程如下所示：

环境监控模块获取通信机房内的环境温度和环境湿度，获取环境温度与预设的标准温度之间的差值，并将其标记为环温值HW，获取环境湿度与预设的标准湿度之间的差值，并将其标记为环湿值HS，将环温值HW和环湿值HS进行量化处理，提取环温值HW和环湿值HS的数值，并将其代入公式中计算，依据公式WS＝d1×HW+d2×HS得到温湿信息WS，其中，d1、d2分别为设定的环温值HW和环湿值HS对应的预设比例系数，d1、d2满足d1+d2＝1，0＜d2＜d1＜1，取d1＝0.67，d2＝0.33；

环境监控模块获取通信机房内空气流通速度，并将其标记为流速信息LS；

环境监控模块获取通信机房内声音强度，并将其标记为噪声信息ZS；

环境监控模块将温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS发送至信息分析模块。

实施例8：

基于上述任一实施例，本发明实施例8为危险警报模块，危险警报模块具有两个作用；

其一的作用是为了响起运行危险警报，具体过程如下所示：

危险警报模块接收到运行异常指令后响起运行危险警报；

其二的作用是为了响起环境危险警报，具体过程如下所示：

危险警报模块接收到环境异常指令后响起环境危险警报。

基于上述实施例1-8，本发明的工作原理如下：

该智能运维可视化监控方法首先对通信机房内网络设备进行大数据分析，获取运行监控信息，根据运行监控信息获得的运行监控系数能够综合衡量网络设备的运行状态异常程度，且运行监控系数越大表示运行状态异常程度越高，而根据运行监控系数获得的运行异常值能够综合衡量运行状态处于异常的严重程度，且运行异常值越大表示严重程度越高，之后对通信机房内的机房环境进行大数据分析，获取环境监控信息，根据环境监控信息获得的环境监控系数能够综合衡量机房环境的环境状态异常程度，且环境监控系数越大表示环境状态异常程度越高，而根据环境监控系数获得的环境异常值能够综合衡量环境状态处于异常的严重程度，且环境异常值越大表示严重程度越高，最终根据运行异常值、环境异常值响起危险警报；该可以实时收集并分析通信机房的设备运行数据以及环境状态数据，实现全方位的监控、预警和故障处理，提高了运维效率，降低了运维成本，有效降低通信网络出现故障的风险，减轻了运维人员的工作负担，还可以通过建立直角坐标系显示，实现了可视化数据监控，用户可以直观地了解通信机房运维状态，提高了决策的准确性和及时性。

需要进一步说明的是，上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、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。

以上内容仅仅是对本发明所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明或者超越本申请所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于大数据的智能运维可视化监控系统，其特征在于，包括：

运行监控模块，用于获取通信机房内网络设备的运行监控信息，并将运行监控信息发送至信息分析模块；其中，运行监控信息包括用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR；

所述运行监控模块获取运行监控信息的具体过程如下：

获取通信机房内网络设备的CPU使用率和内存使用率，并将其分别标记为使用值CY和内用值NY，将使用值CY和内用值NY进行量化处理，依据公式 得到用率信息YL，其中，s1、s2分别为设定的使用值CY和内用值NY对应的预设比例系数；

获取通信机房内网络设备的单位时间内向网络发送数据的比特值和从网络接收数据的比特值，并将其分别标记为上行值SX和下行值XX，将上行值SX和下行值XX进行量化处理，依据公式DK＝x1×SX+x2×XX得到带宽信息DK，其中，x1、x2分别为设定的上行值SX和下行值XX对应的预设比例系数；

获取通信机房内网络设备的存储空间的总容量，并将其标记为存容信息CR；

将用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR发送至信息分析模块；

信息分析模块，用于根据运行监控信息获得运行监控系数YK，并将运行监控系数YK发送至可视化监控模块；

所述信息分析模块获得运行监控系数YK的具体过程如下：

将用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR进行量化处理，依据公式 得到运行监控系数YK，其中，k1、k2以及k3分别为设定的用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR对应的预设权重因子；

将运行监控系数YK发送至可视化监控模块；

可视化监控模块，用于根据运行监控系数YK获得运行异常值YX，并将运行异常值YX发送至运维监控平台；

运维监控平台，用于根据运行异常值YX生成运行异常指令，并将运行异常指令发送至危险警报模块。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能运维可视化监控系统，其特征在于，所述可视化监控模块获得运行异常值YX的具体过程如下：

建立直角坐标系，以运行监控系数YK为因变量y₁、时间为自变量x，在直角坐标系中绘制y₁＝f(x)曲线，并获取预设的运行分区阈值f1，在直角坐标系中绘制y₁＝f1直线；

获取y₁＝f(x)曲线和y₁＝f1直线之间的区域，并将其标记为运行可视化区域；

将运行可视化区域进行颜色标注，且运行可视化区域位于y₁＝f1直线下方用蓝色标注，运行可视化区域位于y₁＝f1直线上方用红色标注；

获取单位时间内用红色标注的运行可视化区域的面积，并将其标记为运行异常值YX，并将运行异常值YX发送至运维监控平台。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能运维可视化监控系统，其特征在于，所述运维监控平台生成运行异常指令的具体过程如下：

将运行异常值YX与预设的运行异常阈值YXy进行比较：

如果运行异常值YX≥运行异常阈值YXy，则生成运行异常指令，并将运行异常指令发送至危险警报模块。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能运维可视化监控系统，其特征在于，还包括：

环境监控模块，用于获取通信机房内的环境监控信息，并将环境监控信息发送至信息分析模块；其中，环境监控信息包括温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS；

所述环境监控模块获取环境监控信息的具体过程如下：

获取通信机房内的环境温度和环境湿度，获取环境温度与预设的标准温度之间的差值，并将其标记为环温值HW，获取环境湿度与预设的标准湿度之间的差值，并将其标记为环湿值HS，将环温值HW和环湿值HS进行量化处理，依据公式WS＝d1×HW+d2×HS得到温湿信息WS，其中，d1、d2分别为设定的环温值HW和环湿值HS对应的预设比例系数；

获取通信机房内空气流通速度，并将其标记为流速信息LS；

获取通信机房内声音强度，并将其标记为噪声信息ZS；

将温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS发送至信息分析模块。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能运维可视化监控系统，其特征在于，所述信息分析模块还用于根据环境监控信息获得环境监控系数HK，并将环境监控系数HK发送至可视化监控模块；

所述信息分析模块获得环境监控系数HK的具体过程如下：

将温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS进行量化处理，依据公式 得到环境监控系数HK，其中，π为数学常数，h1、h2以及h3分别为设定的温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS对应的预设权重因子；

将环境监控系数HK发送至可视化监控模块。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能运维可视化监控系统，其特征在于，所述可视化监控模块还用于根据环境监控系数HK获得环境异常值HJ，并将环境异常值HJ发送至运维监控平台；

所述可视化监控模块获得环境异常值HJ的具体过程如下：

建立直角坐标系，以环境监控系数HK为因变量y₂、时间为自变量x，在直角坐标系中绘制y₂＝f(x)曲线，并获取预设的环境分区阈值f2，在直角坐标系中绘制y₂＝f2直线；

获取y₂＝f(x)曲线和y₂＝f2直线之间的区域，并将其标记为环境可视化区域；

将环境可视化区域进行颜色标注，且环境可视化区域位于y₂＝f2直线下方用紫色标注，环境可视化区域位于y₂＝f2直线上方用黄色标注；

获取单位时间内用黄色标注的环境可视化区域的面积，并将其标记为环境异常值HJ，并将环境异常值HJ发送至运维监控平台。

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能运维可视化监控系统，其特征在于，所述运维监控平台还用于根据环境异常值HJ生成环境异常指令，并将环境异常指令发送至危险警报模块；

所述运维监控平台生成环境异常指令的具体过程如下：

将环境异常值HJ与预设的环境异常阈值HJy进行比较：

如果环境异常值HJ≥环境异常阈值HJy，则生成环境异常指令，并将环境异常指令发送至危险警报模块。

8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能运维可视化监控系统，其特征在于，还包括：

危险警报模块，用于接收到运行异常指令后响起运行危险警报，接收到环境异常指令后响起环境危险警报。

9.一种基于大数据的智能运维可视化监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：运行监控模块获取通信机房内网络设备的运行监控信息，运行监控信息包括用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR，并将运行监控信息发送至信息分析模块；

步骤S2：信息分析模块根据运行监控信息获得运行监控系数YK，并将运行监控系数YK发送至可视化监控模块；

所述信息分析模块获得运行监控系数YK的具体过程如下：

将用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR进行量化处理，依据公式 得到运行监控系数YK，其中，k1、k2以及k3分别为设定的用率信息YL、带宽信息DK以及存容信息CR对应的预设权重因子；

将运行监控系数YK发送至可视化监控模块；

步骤S3：可视化监控模块根据运行监控系数YK获得运行异常值YX，并将运行异常值YX发送至运维监控平台；

步骤S4：运维监控平台根据运行异常值YX生成运行异常指令，并将运行异常指令发送至危险警报模块；

步骤S5：环境监控模块获取通信机房内的环境监控信息，环境监控信息包括温湿信息WS、流速信息LS以及噪声信息ZS，并将环境监控信息发送至信息分析模块；

步骤S6：信息分析模块根据环境监控信息获得环境监控系数HK，并将环境监控系数HK发送至可视化监控模块；

步骤S7：可视化监控模块根据环境监控系数HK获得环境异常值HJ，并将环境异常值HJ发送至运维监控平台；

步骤S8：运维监控平台根据环境异常值HJ生成环境异常指令，并将环境异常指令发送至危险警报模块；

步骤S9：危险警报模块接收到运行异常指令后响起运行危险警报，接收到环境异常指令后响起环境危险警报。