CN118093252A - 一种云平台的数据库诊断方法及装置 - Google Patents
一种云平台的数据库诊断方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN118093252A CN118093252A CN202410517001.7A CN202410517001A CN118093252A CN 118093252 A CN118093252 A CN 118093252A CN 202410517001 A CN202410517001 A CN 202410517001A CN 118093252 A CN118093252 A CN 118093252A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- diagnosis
- database
- task
- information
- cloud
- 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
Links
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims abstract description 117
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 11
- 239000002071 nanotube Substances 0.000 claims abstract description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 21
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 16
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 claims description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012550 audit Methods 0.000 claims description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000002360 explosive Substances 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
- G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
- G06F11/079—Root cause analysis, i.e. error or fault diagnosis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
- G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
- G06F11/0766—Error or fault reporting or storing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/3003—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
- G06F11/3006—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system is distributed, e.g. networked systems, clusters, multiprocessor systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/3003—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
- G06F11/302—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system component is a software system
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/3065—Monitoring arrangements determined by the means or processing involved in reporting the monitored data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/32—Monitoring with visual or acoustical indication of the functioning of the machine
- G06F11/323—Visualisation of programs or trace data
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明涉及数据库运管技术领域，具体提供了一种云平台的数据库诊断方法及装置，首先，进行数据收集，获取当前region或某一用户可访问的数据库实例纳管信息、及数据库实例运行状态信息；然后，进行实时诊断分析，自动对接入的不同数据库提供不同的诊断任务，通过DiagTask方法对诊断请求进行分流；最后，进行诊断结果的可视化展示，包括诊断任务概览的展示、诊断数据及结果的展示。与现有技术相比，本发明能够具有实时性、准确性的优势，通过可视化的结果展示，改善了用户的操作体验和响应效率。
Description
技术领域
本发明涉及数据库运管技术领域，具体提供一种云平台的数据库诊断方法及装置。
背景技术
伴随着数据量的爆炸式增长和云计算技术的快速发展，企业和个人越来越倾向于将数据存储在云平台上。云平台上的数据库不仅需要支持大规模处理，还需要保证高可用性和安全性。
然而，云数据库的管理和维护面临着不少挑战，如实时监控数据库状态，快速诊断和处理数据库异常等，而人工进行排查难免有疏忽遗漏，也做不到实时和快速。因此，开发一种高效、自动化的云平台数据库诊断方法变得尤为重要。
发明内容
本发明是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的云平台的数据库诊断方法。
本发明进一步的技术任务是提供一种设计合理，安全适用的云平台的数据库诊断装置。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种云平台的数据库诊断方法，首先，就进行数据收集，获取当前region或某一用户可访问的数据库实例纳管信息、及数据库实例运行状态信息；
然后，进行实时诊断分析，自动对接入的不同数据库提供不同的诊断任务，通过DiagTask方法对诊断请求进行分流；
最后，进行诊断结果的可视化展示，包括诊断任务概览的展示、诊断数据及结果的展示。
进一步的，获取到数据库实例纳管信息后，有以下三种获取运行状态信息的途径，包括连接实例虚机获取虚机信息、连接数据库获取管理信息、从云日志和云监控平台组件获取实例状态信息。
进一步的，连接实例虚机获取虚机信息时，利用数据库种类和版本信息，得到数据库部署状态是否为虚机部署，并以此判断是否连接虚机获取虚机信息；
当连接至虚机后，执行虚机内的诊断脚本，获取虚机的实时CPU、内存、存储、I/O吞吐量、系统日志、数据库日志的详细信息。
进一步的，连接数据库获取管理信息时，通过jdbc连接池，使用数据库访问ip、数据库端口号、数据库密码，连接数据库获取数据库用户配置和高可用同步状态；
若为高可用实例，则会连接从节点获取从节点状态信息。
进一步的，从云日志和云监控平台组件获取实例状态信息中包括数据库实例云监控和数据库实例云日志，所述数据库实例云监控为云平台CMS组件，存储云数据库实例的过去一段时间的运行状态信息，通过数据库实例id，查询诊断的数据库实例的历史监控信息；
所述数据库实例云日志也为云平台的CLS组件，存储云数据库实例的过去一段时间的审计日志、慢日志和服务日志，通过数据库实例id，查询诊断的数据库实例的历史日志信息。
进一步的，在进行实时诊断分析时，自动对接入的不同数据库提供不同的诊断任务，通过DiagTask方法对诊断请求进行分流，诊断任务不会立即请求诊断数据进行分析，而是先将任务加入ThreadFactory任务工厂进行处理，当任务获取到空闲线程，诊断任务会异步进行诊断，先请求诊断数据，并通过各自的task任务分析数据库的实时运行状况和历史趋势，并最终存入DiagReport对象中。
进一步的，所述任务工厂配置常驻线程CoreThreads、最大线程MaxThreads和超时时间TimeOutSec；
当空闲时，任务会先使用常驻的线程，当任务数量超过常驻线程数时，则会增加线程数量来处理不断增加的诊断任务，当任务数量超过最大线程数量时，则会将诊断任务放入队列BlockingQueue中，等待前面诊断任务结束，当有空闲线程被释放时，队列中等待的诊断任务才会被处理；
通过集成父类WebDiagReport，创建不同数据库的诊断子类，为云平台新纳管的云数据库提供诊断服务，DiagTask方法进行自动匹配不同数据库的诊断内容。
进一步的，异步进行诊断任务时，将诊断任务信息先写入诊断概览文件中，诊断任务开始诊断，此时可视化展示诊断任务为诊断进行中，当异步诊断任务结束时，根据诊断任务执行的结果，当诊断任务执行成功时，会将管理数据和诊断数据写入诊断报告，当诊断任务执行失败时，则将管理数据和失败日志写入诊断报告，再写入概览文件；
概览文件会进行加锁，写入概览文件前，会先通过LockByKey获取锁，当概览文件为未加锁状态时，才会将诊断任务结果写入；
当概览文件为加锁状态时，会等待解锁之后，再将管理信息写入概览文件。
进一步的，在诊断结果的可视化展示中，诊断任务概览的展示数据，由WebOverviewDiagService类进行处理，加载到Overview对象，同时也是概览文件中管理信息的内容；
诊断数据的展示，以报告的形式提供可视化展示；
诊断结果中包括诊断结果告警，当数据库运行状态出现异常，超过设置的阈值时，会通过云平台的组件发起告警。
一种云平台的数据库诊断装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行一种云平台的数据库诊断方法。
本发明的一种云平台的数据库诊断方法及装置和现有技术相比，具有以下突出的有益效果：
本发明为无需手动配置、便捷高效的数据库状态诊断解决方法，可以用于多种数据库运行状态诊断，解决云平台的数据库的实时诊断问题，基于云平台相关组件，实现了自动化全覆盖的数据库诊断功能。本发明具有实时性、准确性的优势，通过可视化的结果展示，改善了用户的操作体验和响应效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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。
附图1是一种云平台的数据库诊断方法的流程示意图；
附图2是一种云平台的数据库诊断方法中任务工厂的流程示意图；
附图3是一种云平台的数据库诊断方法中异步诊断任务和概览文件加锁的流程示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好的理解本发明的方案，下面结合具体的实施方式对本发明作进一步的详细说明。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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例都属于本发明保护的范围。
下面给出一个最佳实施例：
如图1所示，本实施例中的一种云平台的数据库诊断方法，首先，就进行数据收集，获取当前region或某一用户可访问的数据库实例纳管信息、及数据库实例运行状态信息。
其中，数据库实例纳管信息包括数据库访问ip、数据库名称、数据库实例id、数据库端口号、数据库密码、数据库规格、数据库种类、数据库版本信息、虚机端口、虚机秘钥、是否为高可用和从节点访问ip。
获取到数据库实例纳管信息后，有以下三种获取运行状态信息的途径，包括连接实例虚机获取虚机信息、连接数据库获取管理信息、从云日志和云监控平台组件获取实例状态信息。
连接实例虚机获取虚机信息，包括：利用数据库种类和版本信息，得到数据库部署状态是否为虚机部署，并以此判断是否连接虚机获取虚机信息；当连接至虚机后，执行虚机内的诊断脚本，获取虚机的实时CPU、内存、存储、I/O吞吐量、系统日志、数据库日志等详细信息。
连接数据库获取管理信息，包括：通过jdbc连接池，使用数据库访问ip、数据库端口号、数据库密码，连接数据库获取数据库用户配置、高可用同步状态等信息，若为高可用实例，则还会连接从节点获取从节点状态信息。
从云日志和云监控平台组件获取实例状态信息中包括数据库实例云监控和数据库实例云日志。
数据库实例云监控为云平台CMS组件，存储云数据库实例的过去一段时间的运行状态信息，通过数据库实例id，查询诊断的数据库实例的历史监控信息；
数据库实例云日志也为云平台的CLS组件，存储云数据库实例的过去一段时间的审计日志、慢日志和服务日志，通过数据库实例id，查询诊断的数据库实例的历史日志信息。
进行实时诊断分析时，自动对接入的不同数据库提供不同的诊断任务，通过DiagTask方法对诊断请求进行分流，诊断任务不会立即请求诊断数据进行分析，而是先将任务加入ThreadFactory任务工厂进行处理，当任务获取到空闲线程，诊断任务会异步进行诊断，先请求诊断数据，并通过各自的task任务分析数据库的实时运行状况和历史趋势，并最终存入DiagReport对象中。
如图2所示，任务工厂可以配置常驻线程CoreThreads、最大线程MaxThreads、超时时间TimeOutSec等参数。
当空闲时，任务会先使用常驻的线程，当任务数量超过常驻线程数时，则会增加线程数量来处理不断增加的诊断任务，当任务数量超过最大线程数量时，则会将诊断任务放入队列BlockingQueue中，等待前面诊断任务结束，当有空闲线程被释放时，队列中等待的诊断任务才会被处理，避免同时处理过多的诊断任务而卡死。
通过集成父类WebDiagReport，创建不同数据库的诊断子类，如：WebHighgoDiagReport、WebMySQLDiagReport等，可以快速为云平台新纳管的云数据库提供诊断服务，DiagTask方法可以自动匹配不同数据库的诊断内容。
如图3所示，异步进行诊断任务时，将诊断任务信息先写入诊断概览文件中，诊断任务开始诊断，此时可视化展示诊断任务为诊断进行中，当异步诊断任务结束时，根据诊断任务执行的结果，当诊断任务执行成功时，会将管理数据和诊断数据写入诊断报告，当诊断任务执行失败时，则将管理数据和失败日志写入诊断报告，再写入概览文件。
为避免概览文件被多个异步任务覆写，概览文件会进行加锁，写入概览文件前，会先通过LockByKey获取锁，当概览文件为未加锁状态时，才会将诊断任务结果写入，当概览文件为加锁状态时，会等待解锁之后，再将管理信息写入概览文件。
最后，进行诊断结果的可视化展示，包括诊断任务概览的展示、诊断数据及结果的展示。
诊断任务概览的展示数据，由WebOverviewDiagService类进行处理，加载到Overview对象，同时也是概览文件中管理信息的内容，其中包括：诊断任务id、诊断任务名称、数据库实例id、数据库连接id、数据库连接名称、数据库访问ip、诊断类型、开始时间、结束时间、创建时间、更新时间、删除时间、数据库状态、诊断概览结果。
诊断数据的展示，以报告的形式提供可视化展示，包括：实例基本信息、性能诊断、容量诊断、灾备诊断、性能趋势。
诊断结果中包括诊断结果告警，当数据库运行状态出现异常，超过设置的阈值时，会通过云平台的组件发起告警。
本发明将通过集成更多技术和功能来进一步提升性能和应用范围，包括：自动化修复，将自动诊断功能的结果利用起来，当检测到数据库性能问题时，系统可以自动采取措施进行修复，降低人工介入的风险，缩短故障恢复所需要的时间。
提出的云平台数据库诊断方法，将云平台优势发挥出来，能够完成云平台数据库的统一诊断，解决云数据库运维难的问题，基于云平台的平台能力，为用户和运维人员运维和排查数据库运行状态提供了便利。
基于上述方法，本实施例中的一种云平台的数据库诊断装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行一种云平台的数据库诊断方法。
上述具体的实施方式仅是本发明具体的个案，本发明的专利保护范围包括但不限于上述具体的实施方式，任何符合本发明权利要求书记载的技术方案且任何所属技术领域普通技术人员对其做出的适当变化或者替换，皆应落入本发明的专利保护范围。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种云平台的数据库诊断方法，其特征在于，首先，就进行数据收集，获取当前region或某一用户可访问的数据库实例纳管信息、及数据库实例运行状态信息；
然后，进行实时诊断分析，自动对接入的不同数据库提供不同的诊断任务，通过DiagTask方法对诊断请求进行分流；
最后，进行诊断结果的可视化展示，包括诊断任务概览的展示、诊断数据及结果的展示。
2.根据权利要求1所述的一种云平台的数据库诊断方法，其特征在于，获取到数据库实例纳管信息后，有以下三种获取运行状态信息的途径，包括连接实例虚机获取虚机信息、连接数据库获取管理信息、从云日志和云监控平台组件获取实例状态信息。
3.根据权利要求2所述的一种云平台的数据库诊断方法，其特征在于，连接实例虚机获取虚机信息时，利用数据库种类和版本信息，得到数据库部署状态是否为虚机部署，并以此判断是否连接虚机获取虚机信息；
当连接至虚机后，执行虚机内的诊断脚本，获取虚机的实时CPU、内存、存储、I/O吞吐量、系统日志、数据库日志的详细信息。
4.根据权利要求3所述的一种云平台的数据库诊断方法，其特征在于，连接数据库获取管理信息时，通过jdbc连接池，使用数据库访问ip、数据库端口号、数据库密码，连接数据库获取数据库用户配置和高可用同步状态；
若为高可用实例，则会连接从节点获取从节点状态信息。
5.根据权利要求4所述的一种云平台的数据库诊断方法，其特征在于，从云日志和云监控平台组件获取实例状态信息中包括数据库实例云监控和数据库实例云日志，所述数据库实例云监控为云平台CMS组件，存储云数据库实例的过去一段时间的运行状态信息，通过数据库实例id，查询诊断的数据库实例的历史监控信息；
所述数据库实例云日志也为云平台的CLS组件，存储云数据库实例的过去一段时间的审计日志、慢日志和服务日志，通过数据库实例id，查询诊断的数据库实例的历史日志信息。
6.根据权利要求5所述的一种云平台的数据库诊断方法，其特征在于，在进行实时诊断分析时，自动对接入的不同数据库提供不同的诊断任务，通过DiagTask方法对诊断请求进行分流，诊断任务不会立即请求诊断数据进行分析，而是先将任务加入ThreadFactory任务工厂进行处理，当任务获取到空闲线程，诊断任务会异步进行诊断，先请求诊断数据，并通过各自的task任务分析数据库的实时运行状况和历史趋势，并最终存入DiagReport对象中。
7.根据权利要求6所述的一种云平台的数据库诊断方法，其特征在于，所述任务工厂配置常驻线程CoreThreads、最大线程MaxThreads和超时时间TimeOutSec；
当空闲时，任务会先使用常驻的线程，当任务数量超过常驻线程数时，则会增加线程数量来处理不断增加的诊断任务，当任务数量超过最大线程数量时，则会将诊断任务放入队列BlockingQueue中，等待前面诊断任务结束，当有空闲线程被释放时，队列中等待的诊断任务才会被处理；
通过集成父类WebDiagReport，创建不同数据库的诊断子类，为云平台新纳管的云数据库提供诊断服务，DiagTask方法进行自动匹配不同数据库的诊断内容。
8.根据权利要求7所述的一种云平台的数据库诊断方法，其特征在于，异步进行诊断任务时，将诊断任务信息先写入诊断概览文件中，诊断任务开始诊断，此时可视化展示诊断任务为诊断进行中，当异步诊断任务结束时，根据诊断任务执行的结果，当诊断任务执行成功时，会将管理数据和诊断数据写入诊断报告，当诊断任务执行失败时，则将管理数据和失败日志写入诊断报告，再写入概览文件；
概览文件会进行加锁，写入概览文件前，会先通过LockByKey获取锁，当概览文件为未加锁状态时，才会将诊断任务结果写入；
当概览文件为加锁状态时，会等待解锁之后，再将管理信息写入概览文件。
9.根据权利要求8所述的一种云平台的数据库诊断方法，其特征在于，在诊断结果的可视化展示中，诊断任务概览的展示数据，由WebOverviewDiagService类进行处理，加载到Overview对象，同时也是概览文件中管理信息的内容；
诊断数据的展示，以报告的形式提供可视化展示；
诊断结果中包括诊断结果告警，当数据库运行状态出现异常，超过设置的阈值时，会通过云平台的组件发起告警。
10.一种云平台的数据库诊断装置，其特征在于，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行权利要求1至9中任一所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410517001.7A CN118093252B (zh) | 2024-04-28 | 2024-04-28 | 一种云平台的数据库诊断方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410517001.7A CN118093252B (zh) | 2024-04-28 | 2024-04-28 | 一种云平台的数据库诊断方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN118093252A true CN118093252A (zh) | 2024-05-28 |
| CN118093252B CN118093252B (zh) | 2024-08-09 |
Family
ID=91148123
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410517001.7A Active CN118093252B (zh) | 2024-04-28 | 2024-04-28 | 一种云平台的数据库诊断方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN118093252B (zh) |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002140448A (ja) * | 2000-11-01 | 2002-05-17 | Toshiba Corp | 劣化診断方法及び診断サーバ並びにプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| US20130304695A1 (en) * | 2012-03-22 | 2013-11-14 | Lg Cns Co., Ltd. | Method for providing database management and the database management server thereof |
| CN107220178A (zh) * | 2017-05-26 | 2017-09-29 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种服务器诊断测试结果准实时展现的方法 |
| CN107465661A (zh) * | 2017-07-04 | 2017-12-12 | 重庆邮电大学 | 一种基于Docker虚拟化的云数据库安全审计方法 |
| CN110278122A (zh) * | 2018-03-16 | 2019-09-24 | 厦门靠谱云股份有限公司 | 一种云数据库流量数据采样分析方法 |
| WO2022151776A1 (zh) * | 2021-01-12 | 2022-07-21 | 华云数据控股集团有限公司 | 一种云平台虚拟机回收方法及计算机设备 |
| CN115048374A (zh) * | 2022-05-07 | 2022-09-13 | 中铁第四勘察设计院集团有限公司 | 基于时序数据库的边缘数据处理方法及平台、存储介质 |
| US20230169126A1 (en) * | 2021-11-29 | 2023-06-01 | Goldman Sachs & Co. LLC | System and method for managed data services on cloud platforms |
| WO2023123078A1 (zh) * | 2021-12-27 | 2023-07-06 | 中国电子技术标准化研究院华东分院 | 一种基于智能制造诊断评估的监理系统及方法 |
| WO2023179708A1 (zh) * | 2022-03-25 | 2023-09-28 | 诺正集团股份有限公司 | 个性化云数据库的建立方法、装置、设备及存储介质 |
| WO2024060508A1 (zh) * | 2022-09-20 | 2024-03-28 | 浙江大学 | 知识驱动的罕见病可视化问答式辅助鉴别诊断系统及方法 |
-
2024
- 2024-04-28 CN CN202410517001.7A patent/CN118093252B/zh active Active
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002140448A (ja) * | 2000-11-01 | 2002-05-17 | Toshiba Corp | 劣化診断方法及び診断サーバ並びにプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| US20130304695A1 (en) * | 2012-03-22 | 2013-11-14 | Lg Cns Co., Ltd. | Method for providing database management and the database management server thereof |
| CN107220178A (zh) * | 2017-05-26 | 2017-09-29 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种服务器诊断测试结果准实时展现的方法 |
| CN107465661A (zh) * | 2017-07-04 | 2017-12-12 | 重庆邮电大学 | 一种基于Docker虚拟化的云数据库安全审计方法 |
| CN110278122A (zh) * | 2018-03-16 | 2019-09-24 | 厦门靠谱云股份有限公司 | 一种云数据库流量数据采样分析方法 |
| WO2022151776A1 (zh) * | 2021-01-12 | 2022-07-21 | 华云数据控股集团有限公司 | 一种云平台虚拟机回收方法及计算机设备 |
| US20230169126A1 (en) * | 2021-11-29 | 2023-06-01 | Goldman Sachs & Co. LLC | System and method for managed data services on cloud platforms |
| WO2023123078A1 (zh) * | 2021-12-27 | 2023-07-06 | 中国电子技术标准化研究院华东分院 | 一种基于智能制造诊断评估的监理系统及方法 |
| WO2023179708A1 (zh) * | 2022-03-25 | 2023-09-28 | 诺正集团股份有限公司 | 个性化云数据库的建立方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115048374A (zh) * | 2022-05-07 | 2022-09-13 | 中铁第四勘察设计院集团有限公司 | 基于时序数据库的边缘数据处理方法及平台、存储介质 |
| WO2024060508A1 (zh) * | 2022-09-20 | 2024-03-28 | 浙江大学 | 知识驱动的罕见病可视化问答式辅助鉴别诊断系统及方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 贾志淳等: ""一个开放共享的云服务诊断架构"", 《渤海大学学报(自然科学版)》, 15 September 2018 (2018-09-15), pages 60 - 66 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN118093252B (zh) | 2024-08-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7912820B2 (en) | Automatic task generator method and system | |
| WO2019182671A1 (en) | System and method for process state processing | |
| CN105068920B (zh) | 一种基于shell测试rack资产信息稳定性的方法 | |
| CN100461130C (zh) | 测试软件应用的方法 | |
| EP3591485B1 (en) | Method and device for monitoring for equipment failure | |
| US7685471B2 (en) | System and method for detecting software defects | |
| CN111679955B (zh) | 用于应用服务器的监控诊断和快照分析系统 | |
| CN113242157B (zh) | 一种分布式处理环境下的集中式数据质量监测方法 | |
| CN111368165A (zh) | 时空流数据集成平台 | |
| CN105930947B (zh) | 用于控制在离散生产线中的制造过程的方法和系统 | |
| CN109992476B (zh) | 一种日志的分析方法、服务器及存储介质 | |
| CN118093252B (zh) | 一种云平台的数据库诊断方法及装置 | |
| CN110750416A (zh) | 一种故障信息自动化处理的方法及装置 | |
| CN111124809A (zh) | 一种服务器传感器系统的测试方法及装置 | |
| CN111654553B (zh) | 基于中间件的管控操作方法、装置、计算机设备及介质 | |
| CN116737736A (zh) | 数据一致性检查及修复方法、装置、设备、介质及产品 | |
| CN113386976B (zh) | 一种大型飞机燃油系统全模试验方法 | |
| CN115114284A (zh) | 一种表变更处理方法及系统 | |
| CN109992475B (zh) | 一种日志的处理方法、服务器及存储介质 | |
| CN115794574A (zh) | 多种平台参数比对的方法、系统、终端设备及存储介质 | |
| CN118331843B (zh) | 分层数据自动化测试方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN112559238B (zh) | 用于Oracle数据库的排障策略生成方法装置、处理器和存储介质 | |
| CN113204360B (zh) | 系统的升级方法和装置 | |
| CN113010566B (zh) | 批处理结果的检查方法及装置 | |
| CN117891679A (zh) | 基于大数据分析的地铁安防集成平台通用分析方法及系统 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |