运维管理方法、装置、设备及介质与流程

1.本公开涉及数据分析领域，更具体地涉及一种运维管理方法、装置、设备及介质，可用于金融领域或其他领域。


背景技术：

2.在金融科技发展的初级阶段，数据库运维人员总是面临着庞大的数据报警信息以及非系统化的整改方法。不仅数据库承担了极大的运行压力，运维人员也时刻承担着数以倍计的运维压力。但根据多年发生的运维事件以及总结的运维经验来看，大多数数据库面临的问题总有相似或相同之处，解决办法更是处处体现着而正是这种重复性劳动却耗费了运维人员大量的时间和精力。
3.于是，如何通过计算机来替代这种重复性劳动，提供一个专业化、平台化、自动化的解决方案，从根本上解决运维人员的痛点便成为了现在甚至是未来几年工作的重中之重。


技术实现要素：

4.鉴于上述问题，本公开提供了一种运维管理方法、装置、设备、介质和程序产品。
5.根据本公开的第一个方面，提供了一种运维管理方法，包括：获取数据库的报警信息和性能容量信息；根据报警信息确定报警信息的报警原因和报警信息的响应方式；根据性能容量信息确定数据库的运行状态；以及根据报警原因、报警信息的响应方式和运行状态对所述数据库进行运维管理。
6.根据本公开的实施例，根据报警信息确定报警信息的报警原因和报警信息的响应方式包括：对报警信息进行数据预处理，以剔除误差数据；提取预处理后的报警信息的特征值；根据特征值对报警信息进行聚类分析，以确定报警信息的问题类别、问题类别的报警原因和问题类别的响应方式；根据特征值计算权重值，权重值包含任务的紧急程度；根据权重值对问题类别的报警原因和问题类别的响应方式进行处理，确定报警信息的报警原因和报警信息的响应方式。
7.根据本公开的实施例，对报警信息进行数据预处理，以剔除误差数据包括：采用时间序列模型分析报警数据，确定拟合曲线；根据拟合曲线上的时间点和时间点的前接时间点的数据均值获得时间点的斜率；根据拟合曲线确定误差数据；根据误差数据的时间点的前后时间点的斜率的平均值替换误差数据，以剔除误差数据。
8.根据本公开的实施例，提取预处理后的报警信息的特征值包括：根据中文分词算法提取预处理后的报警信息中的网络地址、时间、内容；根据地址、时间、内容得出特征值，特征值包含网络地址、报警时间、报警内容。
9.根据本公开的实施例，根据特征值计算权重值包括：根据特征值中的网络地址和报警时间确认第一参数；根据特征值中的报警次数确认第二参数；根据历史报警信息和特征值在拓扑图的拓扑距离确定第三参数；根据第一参数、第二参数及第三参数的乘积确定
权重值。
10.根据本公开的实施例，根据权重值对问题类别的报警原因和问题类别的响应方式进行处理，确定报警信息的报警原因和报警信息的响应方式包括：根据权重值，确认优先处理的报警信息；对优先处理的报警信息、对应的问题类别、问题类别的报警原因和问题类别的响应方式采用推荐算法进行处理，确定报警信息的报警原因和报警信息的响应方式，其中，推荐算法包括内容推荐算法和协调推荐算法。
11.根据本公开的实施例，根据性能容量信息确定数据库的运行状态包括：根据性能容量信息定期检查数据库的运行环境；根据运行环境预测性能容量信息的变化趋势，确定数据库的运行状态。
12.根据本公开的实施例，获取数据库的报警信息和性能容量信息之后，运维管理方法还包括：对报警信息和性能容量信息设置多链接信息，多链接信息包括：网络地址、数据库名称、应用名称。
13.本公开的第二方面提供了一种运维管理装置，包括：收集模块，用于获取数据库的报警信息和性能容量信息；报警信息模块，用于根据报警信息确定报警信息的报警原因和报警信息的响应方式；健康检查模块，用于根据性能容量信息确定数据库的运行状态；以及运维模块，用于根据报警原因、报警信息的响应方式和运行状态对所述数据库进行运维管理。
14.本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述运维管理方法。
15.本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述运维管理方法。
16.本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述运维管理方法。
附图说明
17.通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
18.图1示意性示出了根据本公开实施例的运维管理方法、装置、设备、介质和程序产品的应用场景图；
19.图2示意性示出了根据本公开实施例的运维管理方法的流程图；
20.图3示意性示出了根据本公开实施例的报警信息分析方法的流程图；
21.图4示意性示出了根据本公开实施例的预处理方法的流程图；
22.图5示意性示出了根据本公开实施例的权重值确认方法的流程图；
23.图6示意性示出了根据本公开实施例的报警原因和报警信息的响应方式确认方法的流程图；
24.图7示意性示出了根据本公开实施例的运行状态检查方法的流程图；
25.图8示意性示出了根据本公开实施例的数据库监控管理系统的结构框图；
26.图9示意性示出了根据本公开实施例的运维管理装置的结构框图；以及
27.图10示意性示出了根据本公开实施例的适于实现运维管理方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
28.以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
29.在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
30.在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
31.在使用类似于“a、b和c等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有a、b和c中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、具有a和b、具有a和c、具有b和c、和/或具有a、b、c的系统等)。
32.本公开提供了一种运维管理方法，用于解决数据库运维人员的痛点，主要包括报警分析链路不透明，不规范；健康检查(系统状态检查)不便捷；运维人员工作量大，效率低下。
33.需要说明的是，本公开提供的运维管理方法和装置可用于金融领域在运维方面的处理，也可用于除金融领域之外的任意领域在运维方面的处理，本公开提供的运维管理方法和装置的应用领域不做限定。
34.图1示意性示出了根据本公开实施例的运维管理方法和装置的应用场景图。
35.如图1所示，根据该实施例的应用场景100可以包括终端设备101通过网络103访问服务器103，服务器103通过本公开提供的运维管理方法进行运维管理，对其访问的数据库提供运维支持。网络102用以在终端设备101和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
36.用户可以使用终端设备101通过网络102与服务器103交互。终端设备101为访问设备，通过网络102访问服务器103上的数据库。
37.终端设备101可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于手机、平板电脑、膝上型便携计算机、台式计算机等等。
38.服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101访问的位于服务器103上的数据库进行运维管理。后台管理服务器可以对运维信息等数据进行分析处理，并将运维管理建议反馈给运维人员。
39.需要说明的是，本公开实施例所提供的运维管理方法一般可以由服务器103执行。相应地，本公开实施例所提供的运维管理装置一般可以设置于服务器103中。本公开实施例
所提供的运维管理方法也可以由不同于服务器103且能够与终端设备101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的运维管理装置也可以设置于不同于服务器103且能够与终端设备101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群中。
40.应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
41.以下将基于图1描述的场景，通过图2～图7对公开实施例的运维管理方法进行详细描述。
42.图2示意性示出了根据本公开实施例的运维管理方法的流程图。
43.如图2所示，该实施例的运维管理方法包括操作s201～操作s204。
44.在操作s201，获取数据库的报警信息和性能容量信息。
45.在操作s202，根据报警信息确定报警信息的报警原因和报警信息的响应方式。
46.在操作s203，根据性能容量信息确定数据库的运行状态。
47.在操作s204，根据报警原因、报警信息的响应方式和运行状态对数据库进行运维管理。
48.在本公开一具体的实施例中，运维人员根据该方法获取银行系统的数据库的报警信息和性能容量信息，例如报警信息为某示例异常终止，性能容量信息为数据库的系统cpu和内存等的使用情况，根据该报警信息，确认了其报警原因和响应方式，例如对于报警原因是内存不足，实例自动关闭，运维人员的响应方式为重启数据库系统，并对数据库系统的性能容量信息进行监控，确定数据库的系统状态，例如运行状态为满载运行，则运维人员需要根据报警原因和响应方式和运行状态进行数据库的运维管理，例如生成清理数据库的变更计划、重启数据库的操作。
49.在运维工作中，本公开获取数据库的报警信息和性能容量信息，数据库指的是对用户访问的资源、应用提供服务器支持的数据库，为用户提供各种服务支持。对数据库的运维是非常重要的工作，保障数据库的运行及维护。其中，报警信息和性能容量信息是运维工作中最重要的两种信息，报警信息指的是各种原始的报警信息，原始的报警信息保存了最大的信息量，例如包含报警数据库的网络地址，报警数据库的运行日志，报警数据库的报警时间等。报警信息的分析是运维人员工作量最大的工作，需要运维人员进行大量的数据清洗和数据挖掘工作，工作效率不高，且消耗系统的算力。
50.本公开获取的报警信息和性能容量信息，在存储之前，对报警信息和性能容量信息进行数据清洗。将包含报警信息和性能容量信息的数据按照一点的规则进行预处理，使其满足数据库的架构。经过数据清洗后的报警信息喝性能容量信息，具有更清晰的结构化特征，可以更好的适应实体关系以及数据库的检索和修改。
51.在获取数据库的报警信息和性能容量信息之后，运维管理方法还包括：对报警信息和性能容量信息设置多链接信息，多链接信息包括：网络地址、数据库名称、应用名称。本公开对存入数据库的报警信息和性能容量信息进行归纳整理，在数据库中留存整理后的数据库台账，以供运维人员随时查找所需信息。同时，对报警信息和性能容量信息设置多链接信息，使运维人员可以轻易地根据网络地址、数据库名称、应用名称等关键信息跳转至查询页面，方便运维人员查询报警信息和数据库的环境的性能容量相关指标。可选地，数据库台
账的整理与归纳采用自发现的方式，数据库配置每次做出更改时，将自动修改数据库台账信息，以减少手工操作，为运维人员减轻负担。
52.图3示意性示出了根据本公开实施例的报警信息分析方法的流程图。
53.如图3所示，操作s202根据报警信息确定报警信息的报警原因和报警信息的响应方式包括操作s301～操作s304：
54.在操作s301，对报警信息进行数据预处理，以剔除误差数据。
55.在操作s302，提取预处理后的报警信息的特征值。
56.在操作s303，根据特征值对报警信息进行聚类分析，以确定报警信息的问题类别、问题类别的报警原因和问题类别的响应方式,。
57.在操作s304，根据特征值计算权重值，权重值包含任务的紧急程度；根据权重值对问题类别的报警原因和问题类别的响应方式进行处理，确定报警信息的报警原因和报警信息的响应方式。
58.本公开通过上述对报警信息的分析处理，通过聚类分析确定报警信息对应的报警原因和响应方式，例如监控收集到运维数据库发出报警信息，通过确认发现报警原因为某实例异常关闭，其响应方式为忽略该报警信息。通过本技术提供的对报警信息的分析，解决了运维人员的工作陷入到无尽的数据清洗和数据挖掘问题，节约了时间和算力，增加了数据库的维护工作的便利性。
59.其中，聚类分析又称群分析，是研究样品或指标分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类分析是由若干模式组成的。通常，模式是一个向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。聚类算法在本公开中主要用于对具有相似或相同内容的报警信息进行归纳和整理。当遇到相似的问题类别时，本发明将通过模型搜寻该问题类别的多种具体问题，并提供该问题类别的解决办法。并对该问题类别的解决办法进一步分析，确认报警信息的报警原因和报警信息的响应方式，以此来为运维人员提供帮助。
60.进一步地，图4示意性示出了根据本公开实施例的预处理方法的流程图。
61.如图4所示，对报警信息进行数据预处理，以剔除误差数据包括操作s401～s404：
62.在操作s401，采用时间序列模型分析报警数据，确定拟合曲线。
63.在操作s402，根据拟合曲线上的时间点和时间点的前接时间点的数据均值获得时间点的斜率。
64.在操作s403，根据拟合曲线确定误根据差数据,。
65.在操作s404，根据误差数据的时间点的前后时间点的斜率的平均值替换误差数据，以剔除误差数据。
66.本公开采用了时间序列模型处理数据，时间序列模型分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法，即对某一个或一组变量进行观察测量，将在一系列时刻按照时间次序排列，并用于解释变量和相互关系的数据表达式。本公开对报警信息采用时间序列模型进行处理，确定一条拟合曲线。根据拟合曲线上的时间点和该时间点的前接时间点的数据均值获得时间点的斜率，例如时间点为13点，时间间隔为1小时，其前接时间点为12点，通过这两个时间点数据的均值来计算该时间点的斜率。对于远离拟合曲线预设距离的时间点，其被确认为异常值，即误差数据。根据误
差数据的时间点的前后时间点的斜率的平均值替换误差数据，前后时间点即相邻的位于时间轴在该时间点前方和后方的时间点，可选为误差数据的时间点前两个时间点和后两个时间点的斜率来计算斜率的平均值来替换误差数据，例如误差数据的时间点为14点，其前后时间点为12点、13点、15点、16点，则14点的数据则被12点、13点、15点、16点的斜率的平均值所替代。
67.可选地，对于部分有周期性的数据，需要将周期性特征从数据序列中提取出来，本公开采用加法序列分解的方式提取周期性数据，减少周期性数据中的重复的工作量，进一步提高运维效率。
68.在本公开一实施例中，提取预处理后的报警信息的特征值包括：根据中文分词算法提取预处理后的报警信息中的网络地址、时间、内容；根据地址、时间、内容得出特征值，特征值包含网络地址、报警时间、报警内容。本公开通过中文分词算法提取报警信息中的特征值，简化报警信息以便于分析。特征值主要可分为：
69.1)网络地址：表示报警是哪台设备上的数据库上发生的
70.2)发生时间：表示报警是在什么时间发生的
71.3)报警内容：其中包含报警级别、报警类型、报警定位、以及具体的报警数据。
72.进一步地，本发明选择划分法中的均值漂移聚类算法对特征值进行处理。均值漂移聚类算法是一种基于滑动窗口的算法，对于给定的样本集，按照窗口内的数据点计算质心，并将中心点更新为质心并重新选定滑动窗口范围。
73.图5示意性示出了根据本公开实施例的权重值确认方法的流程图。
74.如图5所示，根据特征值计算权重值包括操作s501～s504：
75.在操作s501，根据特征值中的网络地址和报警时间确认第一参数。
76.在操作s502，根据特征值中的报警次数确认第二参数。
77.在操作s503，根据历史报警信息和特征值在拓扑图的拓扑距离确定第三参数。
78.在操作s504，根据第一参数、第二参数及第三参数的乘积确定权重值。
79.本公开根据报警信息的各个特征计算权重值。权重值衡量报警级别。报警级别相较于其他特征，在报警信息分析系统中拥有更重要的地位，对于级别更高的报警应该被更迅速的处理。其次，具有相同报警类型的报警在经验上讲应该具有更相近的处理方案。
80.在此基础上，根据特征值中的网络地址和报警时间确认第一参数，可记为参数a，例如当发生时间和网络地址两个特征值都与某个发生过的历史报警信息重合时，a的值置为0；否则a的值将被置为1。
81.根据特征值中的报警次数确认第二参数，其中，报警次数记为χ，第二参数记为参数b，该参数主要体现报警次数χ为权重所带来的影响。但在实际过程中需要注意过于高等级的报警由于出现的次数太少而不应该获得较高的权重，过于低等级的报警由于出现的较频繁且多为提示性信息也不应该获得较高的权重。由此确定计算公式可为：
[0082][0083]
根据历史报警信息和特征值在拓扑图的拓扑距离确定第三参数。其中，第三参数记为参数c，该参数体现报警信息中更加细化的内容对权重值的影响。本公开通过对历史报警信息、特征值计算拓扑结构形成拓扑图，并通过拓扑图的方式计算历史报警信息与当前
处理的报警信息的距离，参数c的值为该拓扑距离取对数的倒数。
[0084]
根据第一参数、第二参数及第三参数的乘积确定权重值，例如权重值为参数a、b、c为三者之积。本公开通过权重值管理任务优先级，保证紧急任务优先执行，提高运维效率。
[0085]
图6示意性示出了根据本公开实施例的报警原因和报警信息的响应方式确认方法的流程图。
[0086]
如图6所示，根据权重值对问题类别的报警原因和问题类别的响应方式进行处理，确定报警信息的报警原因和报警信息的响应方式包括操作s601～操作s602：
[0087]
在操作s601，根据权重值，确认优先处理的报警信息。
[0088]
在操作s602，对优先处理的报警信息、对应的问题类别、问题类别的报警原因和问题类别的响应方式采用推荐算法进行处理，确定报警信息的报警原因和报警信息的响应方式，其中，推荐算法包括内容推荐算法和协调推荐算法。
[0089]
在本公开中，推荐算法主要用于对具有不同内容的报警信息，但从时间维度、环境信息等方面有关联的报警信息进行归纳和整理。在实际运维过程中，根据事后的原因分析可以证明，同一时间段内出现的多次报警信息其实是一个因素导致的。对于上述情况，通过手工的方式总结和归纳这类报警比上述报警更具有复杂性和挑战性。因此，本技术提供了2种推荐算法，并且通过不断学习强化的推荐算法可以更加便捷且迅速的为运维人员提供相关问题的几组可能解。
[0090]
本公开设计2种推荐算法以满足平台在不同生命周期中的使用。采用两种推荐算法，包括内容推荐算法和协调推荐算法，满足不同的平台的使用需求，扩展使用的范围。
[0091]
内容推荐算法包括：项目或对象是通过相关特征的属性来定义的，系统基于对解决报警的响应方式和报警原因的特征、学习报警的故障域，考察报警信息与待预测项目的匹配程度。在数据治理平台建设初期，由于系统本身并不具有报警信息、响应方式和报警原因之间的关联与匹配，且大多数的响应方式和报警原因仍需要运维人员提供给系统，因此基于内容的推荐算法在该阶段将被大量使用，并逐渐积累原始信息，帮助平台的茁壮成长。
[0092]
协调推荐算法包括：采用最近邻技术，利用报警信息的历史统计信息计算不同报警信息之间的距离，然后利用目标报警信息的最近邻居报警信息对响应方式和报警原因的评价的加权评价值来预测目标报警对特定响应方式和报警原因的偏好程度，从而根据其程度来对目标报警进行推荐。当平台经历了一段时间的使用，已经具备了成规模的报警信息、响应方式和报警原因之间的匹配信息。此时，本发明将使用此协调推荐算法替代内容推荐算法。当运维人员遇到报警信息时，此推荐算法将给出关联度较高的前几个处理方案，供运维人员的下一步分析使用。
[0093]
图7示意性示出了根据本公开实施例的运行状态检查方法的流程图。
[0094]
如图7所示，根据性能容量信息确定数据库的运行状态包括操作s701～操作s702：
[0095]
在操作s701，根据性能容量信息定期检查数据库的运行环境。
[0096]
在操作s702，根据运行环境预测性能容量信息的变化趋势，确定数据库的运行状态。
[0097]
健康检查指的是对数据库的运行环境进行检查预测，定期检查现存环境中存在问题的环境与数据库信息，包括各项性能容量信息，例如cpu使用情况，内存使用情况等等，以预防可能的报警事件发生。
[0098]
可选地，健康检查将通过控制台脚本定时监控各项性能容量信息，通过收集的历史数据预测未来一段时间内性能容量信息的走势，并生成健康检查报告，提供环境整改建议，保证数据库的系统的良好运行。
[0099]
在本公开一实施例中，操作s204根据报警原因和报警信息的响应方式和运行状态进行运维管理。其中，运维管理主要包括以下六方面内容：运维手册、变更步骤、变更计划、事件跟踪、交接手册、计划安排。
[0100]
在本公开一具体是实施例中，参见图8，图8示意性示出了根据本公开实施例的数据库监控管理系统的结构框图。本公开可通过react编写前端代码，配合python编写后段代码构建该数据库监控管理系统，执行上述运维管理方法。其中，数据库台账部分指的是对数据进行归纳整理和预处理，设置多链接信息。报警监控指的是对报警信息的分析，确定对应的响应方式和报警原因。根据上述系统，本公开提供的运维管理方法还用于在运维工作流程中的健康检查，对数据库系统的性能容量指标进行定期检查并预测趋势。并根据上述的报警分析和健康检查的工作，对运维管理的六个方面提供支持，包括：
[0101]
运维手册为运维人员提供电子化文档的存储方法及关键字检索的查询方法。将报警原因和报警信息的响应方式记录在电子手册中，极大的提高工作效率，不仅更加便于合作文档开发，同时使得信息检索的便捷性得到数以倍计的提升。
[0102]
变更步骤为运维人员提供电子化变更步骤模板以及智能化变更步骤生成的解决方案。运维人员需要填入相关环境的网络地址及选择合适的变更模板，根据运维人员提供的上述信息前往相关环境进行查询验证健康检查结果，确信的系统状态信息，并返回给运维人员一份完整的变更步骤。
[0103]
变更计划为运维人员提供自动化变更计划的申请与填写。运维人员只需要对关键信息进行核对，并在智能建议的基础上对有问题的项目进行纠错即可，系统模型将进一步根据运维人员的修改进行学习，不断提供更优质的建议，从而为运维人员减轻负担，提供帮助。
[0104]
事件跟踪为运维人员提供生产事件的跟踪与整理功能。运维人员在此模块中可以获得历史中报警信息的处理方法(响应方式)，以辅助其对现在的事件进行跟踪分析，简化运维人员的工作流程以提供便利性。
[0105]
交接手册为运维人员提供任务流转的功能。运维人员可以将需要委托的任务附以详细的步骤流程、代码操作等信息，主要包括报警原因和报警信息的响应方式，交接给其他的同事及伙伴，为运维人员提供更有保障的互动与交流。
[0106]
计划安排为运维人员提供个性化的工作日历，工作内容可以由他人委托，也可以由运维人员为自己做备注提醒，减少因运维人员的遗忘而产生的非系统性风险。
[0107]
基于此，本公开可以友好的支持运维人员查询数据库及其环境的性能容量相关指标，并帮助运维人员进行报警分析，从而提供平台化的操作界面和帮助建议，解决运维人员工作的痛点，提高了运维工作效率。
[0108]
基于上述运维管理方法，本公开还提供了一种运维管理装置。以下将结合图9对该装置进行详细描述。
[0109]
图9示意性示出了根据本公开实施例的运维管理装置的结构框图。
[0110]
如图9所示，该实施例的运维装置900包括收集模块901、报警信息模块902、健康检
查模块903和运维模块904。
[0111]
收集模块901，用于获取数据库的报警信息和性能容量信息。在一实施例中，收集模块901可以用于执行前文描述的操作s201，在此不再赘述。
[0112]
报警信息模块902，用于根据报警信息确定报警信息的报警原因和报警信息的响应方式。在一实施例中，报警信息模块902可以用于执行前文描述的操作s202，在此不再赘述。
[0113]
健康检查模块903，用于根据性能容量信息确定数据库的运行状态。在一实施例中，健康检查模块903可以用于执行前文描述的操作s203，在此不再赘述。
[0114]
运维模块904，用于根据报警原因、报警信息的响应方式和运行状态对数据库进行运维管理。在一实施例中，运维模块904可以用于执行前文描述的操作s204，在此不再赘述。
[0115]
根据本公开的实施例，收集模块901、报警信息模块902、健康检查模块903和运维模块904中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，收集模块901、报警信息模块902、健康检查模块903和运维模块904中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑阵列(pla)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(asic)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，收集模块901、报警信息模块902、健康检查模块903和运维模块904中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
[0116]
图10示意性示出了根据本公开实施例的适于实现运维管理方法的电子设备的方框图。
[0117]
如图10所示，根据本公开实施例的电子设备1000包括处理器1001，其可以根据存储在只读存储器(rom)1002中的程序或者从存储部分1008加载到随机访问存储器(ram)1003中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器1001例如可以包括通用微处理器(例如cpu)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(asic))等等。处理器1001还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器1001可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
[0118]
在ram 1003中，存储有电子设备1000操作所需的各种程序和数据。处理器1001、rom 1002以及ram 1003通过总线1004彼此相连。处理器1001通过执行rom 1002和/或ram 1003中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除rom 1002和ram 1003以外的一个或多个存储器中。处理器1001也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
[0119]
根据本公开的实施例，电子设备1000还可以包括输入/输出(i/o)接口1005，输入/输出(i/o)接口1005也连接至总线1004。电子设备1000还可以包括连接至i/o接口1005的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分1006；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分1007；包括硬盘等的存储部分1008；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1009。通信部分1009经由诸如因特网的网
络执行通信处理。驱动器1010也根据需要连接至i/o接口1005。可拆卸介质1011，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1010上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1008。
[0120]
本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。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执行时，实现根据本公开实施例的方法。
[0121]
根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：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)、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。在本公开中，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、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的rom 1002和/或ram 1003和/或rom 1002和ram 1003以外的一个或多个存储器。
[0122]
本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，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。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的运维管理方法。
[0123]
在该计算机程序被处理器1001执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
[0124]
在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分1009被下载和安装，和/或从可拆卸介质1011被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
[0125]
在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1009从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1011被安装。在该计算机程序被处理器1001执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
[0126]
根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如java，c++，python，“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设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0127]
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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，上述模块、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，框图或流程图中的每个方框、以及框图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。
[0128]
本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
[0129]
以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。