运维数据处理的方法及装置与流程
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种运维数据处理的方法及装置。
背景技术：
随着企业信息化的发展，企业越来越依赖于IT系统展开其业务运作。用户对于IT服务管理的需求日渐增长，IT运营维护工作的重要性也随之凸显出来。然而，IT运维管理问题也接踵暴露出来：IT运维管理混乱，在IT运维服务器运行过程中只会在出现故障问题，维修人员才会去查找IT运维系统所出现的问题并进行维护，并没有一个预防的机制进行监控IT运维服务器的工作情况，降低IT运维服务器的故障率。
技术实现要素：
本发明实施例提出一种运维数据处理的方法及装置，监控运维服务器的工作情况，降低运维服务器的故障率。
本发明实施例提供一种运维数据处理的方法，包括：
获取运维服务器在过去历史时间内执行运维工作的运维数据；
根据所述运维数据，统计所述运维服务器在运维工作过程中的服务数据；其中，所述服务数据包括安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据；
采用统一的标准的量化所述服务数据，获得监控所述运维服务器的运维工作的监控数据；
根据所述监控数据，预判所述运维服务器未来的工作情况。
进一步地，所述运维数据包括所述运维服务器为用户提供服务过程中所服务的信息资源能在正确授权下进行变更操作的次数和所述运维服务器为用户提供服务过程中进行变更操作的总次数、以及所述运维服务器为用户提供服务过程中受到非法访问的次数和接收访问的总次数；
则统计所述运维服务器在运维工作过程中的安全管理数据，具体为：
计算所述运维服务器为用户提供服务过程中所服务的信息资源能在正确授权下进行变更操作的次数与所述运维服务器为用户提供服务过程中进行变更操作的总次数的比值，获得第一安全比值；
计算1减去所述运维服务器为用户提供服务过程中受到非法访问的次数与接收访问的总次数的比值，获得第二安全比值；
对所述第一安全比值和所述第二安全比值进行权重求和，获得所述运维服务器在运维工作过程中的安全管理数据。
进一步地，所述运维数据包括所述运维服务器因无法提供服务给用户而拒绝用户的服务请求的次数和所述运维服务器接收到用户发送的服务请求的总次数、所述运维服务器为用户提供服务满足用户的服务请求的事件数和所述运维服务器为用户提供服务的总事件数、以及所述运维服务器为每一次用户提供服务请求过程中产生中断的时长和本次的总服务时长；
则统计所述运维服务器在运维工作过程中的可靠管理数据，具体为：
计算1减去所述运维服务器因无法提供服务给用户而拒绝用户的服务请求的次数与所述运维服务器接收到用户发送的服务请求的总次数的比值，获得第一可靠比值；
计算所述运维服务器为用户提供服务满足用户的服务请求的事件数与所述运维服务器为用户提供服务的总事件数的比值，获得第二可靠比值；
计算所述运维服务器每一次用户提供服务请求过程中产生中断的时长与本次的总服务时长的比值，并求均值，获得第三可靠比值；
对所述第一可靠比值、所述第二可靠比值和所述第三可靠比值进行权重求和，获得所述运维服务器在运维工作过程中的可靠管理数据。
进一步地，所述运维数据包括所述运维服务器每一次为用户提供服务的服务时长、所述运维服务器为用户提供服务的标准时长和所述运维服务器为用户提供服务的总事件数、所述运维服务器响应用户的服务请求的次数和所述运维服务器接收用户的服务请求的次数；
则统计所述运维服务器在运维工作过程中的服务响应数据，具体为：
通过比较所述运维服务器每一次为用户提供服务的服务时长与所述运维服务器为用户提供服务的标准时长是否能满足时长响应的要求，获得所述运维服务器为用户提供的服务能满足时长响应的要求的事件数；
计算所述运维服务器为用户提供的服务能满足时长响应的要求的事件数与所述运维服务器为用户提供服务的总事件数的比值，获得第一响应比值；
计算所述运维服务器响应用户的服务请求的次数与所述运维服务器接收用户的服务请求的次数的比值，获得第二响应比值；
对所述第一响应比值和所述第二响应比值进行权重求和，获得所述运维服务器在运维工作过程中的服务响应数据。
再进一步地，所述采用统一的标准的量化所述服务数据，获得监控所述运维服务器的运维工作的监控数据，具体包括：
根据所述服务数据包含的安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据所属的反馈特性，选择相应的反馈测度计算公式，计算获得量化后的安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据；所述反馈特性包括正反馈特性、负反馈特性和正态分布特性；正反馈特性对应的反馈测度计算公式为C1＝(f-fk1)/(fk2-fk1)；负反馈特性对应的反馈测度计算公式为C2＝(fk2-f)/(fk2-fk1)；正态分布特性对应的反馈测度计算公式为其中，f是待量化的服务数据，fk1是量化上限值，fk2是量化下限值，fk0是量化中值；
将所述量化后的安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据进行权重求和，获得监控所述运维服务器的运维工作的监控数据。
更进一步地，根据所述监控数据，预判所述运维服务器未来的工作情况，具体为：
根据所述监控数据，判断所述监控数据是否在监控阈值区间内；
若是，则判定所述运维服务器未来出现工作异常的概率低；
若否，则判定所述运维服务器未来出现工作异常的概率高。
相应地，本发明还提供一种运维数据处理的装置，包括：
运维数据获取模块，用于获取运维服务器在过去历史时间内执行运维工作的运维数据；
服务数据统计模块，用于根据所述运维数据，统计所述运维服务器在运维工作过程中的服务数据；其中，所述服务数据包括安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据；
服务数据量化模块，用于采用统一的标准的量化所述服务数据，获得监控所述运维服务器的运维工作的监控数据；
工作预判模块，用于根据所述监控数据，预判所述运维服务器未来的工作情况。
进一步地，所述运维数据包括所述运维服务器为用户提供服务过程中所服务的信息资源能在正确授权下进行变更操作的次数和所述运维服务器为用户提供服务过程中进行变更操作的总次数、以及所述运维服务器为用户提供服务过程中受到非法访问的次数和接收访问的总次数；
则所述服务数据统计模块包括用于统计所述运维服务器在运维工作过程中的安全管理数据的单元，具体为：
第一安全计算单元，用于计算所述运维服务器为用户提供服务过程中所服务的信息资源能在正确授权下进行变更操作的次数与所述运维服务器为用户提供服务过程中进行变更操作的总次数的比值，获得第一安全比值；
第二安全计算单元，用于计算1减去所述运维服务器为用户提供服务过程中受到非法访问的次数与接收访问的总次数的比值，获得第二安全比值；
第一权重求和单元，用于对所述第一安全比值和所述第二安全比值进行权重求和，获得所述运维服务器在运维工作过程中的安全管理数据。
进一步地，所述运维数据包括所述运维服务器因无法提供服务给用户而拒绝用户的服务请求的次数和所述运维服务器接收到用户发送的服务请求的总次数、所述运维服务器为用户提供服务满足用户的服务请求的事件数和所述运维服务器为用户提供服务的总事件数、以及所述运维服务器为每一次用户提供服务请求过程中产生中断的时长和本次的总服务时长；
则所述服务数据统计模块包括用于统计所述运维服务器在运维工作过程中的可靠管理数据的单元，具体为：
第一可靠计算单元，用于计算1减去所述运维服务器因无法提供服务给用户而拒绝用户的服务请求的次数与所述运维服务器接收到用户发送的服务请求的总次数的比值，获得第一可靠比值；
第二可靠计算单元，用于计算所述运维服务器为用户提供服务满足用户的服务请求的事件数与所述运维服务器为用户提供服务的总事件数的比值，获得第二可靠比值；
第三可靠计算单元，用于计算所述运维服务器每一次用户提供服务请求过程中产生中断的时长与本次的总服务时长的比值，并求均值，获得第三可靠比值；
第二权重求和单元，用于对所述第一可靠比值、所述第二可靠比值和所述第三可靠比值进行权重求和，获得所述运维服务器在运维工作过程中的可靠管理数据。
进一步地，所述运维数据包括所述运维服务器每一次为用户提供服务的服务时长、所述运维服务器为用户提供服务的标准时长和所述运维服务器为用户提供服务的总事件数、所述运维服务器响应用户的服务请求的次数和所述运维服务器接收用户的服务请求的次数；
则所述服务数据统计模块包括用于统计所述运维服务器在运维工作过程中的服务响应数据的单元，具体为：
事件统计单元，用于通过比较所述运维服务器每一次为用户提供服务的服务时长与所述运维服务器为用户提供服务的标准时长是否能满足时长响应的要求，获得所述运维服务器为用户提供的服务能满足时长响应的要求的事件数；
第一响应计算单元，用于计算所述运维服务器为用户提供的服务能满足时长响应的要求的事件数与所述运维服务器为用户提供服务的总事件数的比值，获得第一响应比值；
第二响应计算单元，用于计算所述运维服务器响应用户的服务请求的次数与所述运维服务器接收用户的服务请求的次数的比值，获得第二响应比值；
第三权重求和单元，用于对所述第一响应比值和所述第二响应比值进行权重求和，获得所述运维服务器在运维工作过程中的服务响应数据。
更进一步地，所述服务数据量化模块具体包括：
量化计算单元，用于根据所述服务数据包含的安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据所属的反馈特性，选择相应的反馈测度计算公式，计算获得量化后的安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据；所述反馈特性包括正反馈特性、负反馈特性和正态分布特性；正反馈特性对应的反馈测度计算公式为C1＝(f-fk1)/(fk2-fk1)；负反馈特性对应的反馈测度计算公式为C2＝(fk2-f)/(fk2-fk1)；正态分布特性对应的反馈测度计算公式为其中，f是待量化的服务数据，fk1是量化上限值，fk2是量化下限值，fk0是量化中值；
第四权重求和单元，用于将所述量化后的安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据进行权重求和，获得监控所述运维服务器的运维工作的监控数据。
再进一步地，所述工作预判模块具体包括：
阈值判断单元，用于根据所述监控数据，判断所述监控数据是否在监控阈值区间内；
第一判定单元，用于当所述监控数据在监控阈值区间内时，判定所述运维服务器未来出现工作异常的概率低；
第二判定单元，用于当所述监控数据不在监控阈值区间内时，判定所述运维服务器未来出现工作异常的概率高。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明实施例提供的运维数据处理方法和装置，通过获取运维服务器在过去历史时间内执行运维工作的运维数据；根据所述运维数据，统计所述运维服务器在运维工作过程中的服务数据；其中，所述服务数据包括安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据；采用统一的标准的量化所述服务数据，获得监控所述运维服务器的运维工作的监控数据；根据所述监控数据，预判所述运维服务器未来的工作情况，从而实现监控运维服务器的工作，降低运维服务器的故障率。
附图说明
图1是本发明提供的运维数据处理的方法的一个实施例的流程示意图；
图2是本发明提供的一种运维数据处理的装置的一个实施例的结构示意图；
图3是本发明提供的一种运维数据处理的装置的服务数据统计模块的一个实施例的结构示意图；
图4是本发明提供的一种运维数据处理的装置的服务数据统计模块的另一个实施例的结构示意图；
图5是本发明提供的一种运维数据处理的装置的服务数据统计模块的又一个实施例的结构示意图；
图6是本发明提供的一种运维数据处理的装置的服务数据量化模块的一个实施例的结构示意图；
图7是本发明提供的一种运维数据处理的装置的工作预判模块的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
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。
参见图1，是本发明提供的运维数据处理的方法的一个实施例的流程示意图，该方法包括步骤S1至S4：
S1，获取运维服务器在过去历史时间内执行运维工作的运维数据；
S2，根据所述运维数据，统计所述运维服务器在运维工作过程中的服务数据；其中，所述服务数据包括安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据；
S3，采用统一的标准的量化所述服务数据，获得监控所述运维服务器的运维工作的监控数据；
S4，根据所述监控数据，预判所述运维服务器未来的工作情况。
进一步地，所述运维数据包括所述运维服务器为用户提供服务过程中所服务的信息资源能在正确授权下进行变更操作的次数和所述运维服务器为用户提供服务过程中进行变更操作的总次数、以及所述运维服务器为用户提供服务过程中受到非法访问的次数和接收访问的总次数；
则在上述步骤S2中所包含“统计所述运维服务器在运维工作过程中的安全管理数据”的过程，具体为：
计算所述运维服务器为用户提供服务过程中所服务的信息资源能在正确授权下进行变更操作的次数与所述运维服务器为用户提供服务过程中进行变更操作的总次数的比值，获得第一安全比值；
计算1减去所述运维服务器为用户提供服务过程中受到非法访问的次数与接收访问的总次数的比值，获得第二安全比值；
对所述第一安全比值和所述第二安全比值进行权重求和，获得所述运维服务器在运维工作过程中的安全管理数据。
需要说明的是，第二安全比值的计算，是衡量运维服务器对安全管理过程的完备性，即衡量运维服务器在为用户提供服务过程中是否能在正确的授权下进行变更操作；第一安全比值的计算，是衡量运维服务器对安全管理过程的可用性，即衡量用户对运维服务器的信息资源的访问权限是否能够匹配业务要求。
进一步地，所述运维数据包括所述运维服务器因无法提供服务给用户而拒绝用户的服务请求的次数和所述运维服务器接收到用户发送的服务请求的总次数、所述运维服务器为用户提供服务满足用户的服务请求的事件数和所述运维服务器为用户提供服务的总事件数、以及所述运维服务器为每一次用户提供服务请求过程中产生中断的时长和本次的总服务时长；
则在上述步骤S2中所包含“统计所述运维服务器在运维工作过程中的可靠管理数据”的过程，具体为：
计算1减去所述运维服务器因无法提供服务给用户而拒绝用户的服务请求的次数与所述运维服务器接收到用户发送的服务请求的总次数的比值，获得第一可靠比值；
计算所述运维服务器为用户提供服务满足用户的服务请求的事件数与所述运维服务器为用户提供服务的总事件数的比值，获得第二可靠比值；
计算所述运维服务器每一次用户提供服务请求过程中产生中断的时长与本次的总服务时长的比值，并求均值，获得第三可靠比值；
对所述第一可靠比值、所述第二可靠比值和所述第三可靠比值进行权重求和，获得所述运维服务器在运维工作过程中的可靠管理数据。
需要说明的是，第一可靠比值，是衡量运维服务器为用户提供的服备是否具备了服务协议中所有功能，即第二可靠比值可看作为信息化覆盖率。第二可靠比值是衡量运维服务器的工作有效性，即通过解决用户的服务请求的及时解决率作为衡量指标。第三可靠比值，是衡量运维服务器支撑关键业务的信息技术服务的连续服务的能力，通过服务连接可用率作为衡量指标，即统计所述运维服务器每一次用户提供服务请求过程中产生中断的时长与本次的总服务时长的比值。
进一步地，所述运维数据包括所述运维服务器每一次为用户提供服务的服务时长、所述运维服务器为用户提供服务的标准时长和所述运维服务器为用户提供服务的总事件数、所述运维服务器响应用户的服务请求的次数和所述运维服务器接收用户的服务请求的次数；
则在上述步骤S2中所包含“统计所述运维服务器在运维工作过程中的服务响应数据”的过程，具体为：
通过比较所述运维服务器每一次为用户提供服务的服务时长与所述运维服务器为用户提供服务的标准时长是否能满足时长响应的要求，获得所述运维服务器为用户提供的服务能满足时长响应的要求的事件数；
计算所述运维服务器为用户提供的服务能满足时长响应的要求的事件数与所述运维服务器为用户提供服务的总事件数的比值，获得第一响应比值；
计算所述运维服务器响应用户的服务请求的次数与所述运维服务器接收用户的服务请求的次数的比值，获得第二响应比值；
对所述第一响应比值和所述第二响应比值进行权重求和，获得所述运维服务器在运维工作过程中的服务响应数据。
需要说明的是，及时性是衡量运维服务器对用户的服务请求的解决速度，通过统计运维服务器的及时响应率作为衡量指标。数据通过运维服务系统自动采集，将运维服务器为用户提供服务的服务时长与服务协议要求的时间，即运维服务器为用户提供服务的标准时长，进行比对，进而统计事件响应时间符合要求的数量与总事件数之比，即为上述第一响应比值。互动性是衡量运维服务器对客户呼叫的回应程度，通过运维服务器记录的响应用户的服务请求的次数与用户的服务请求的次数之比作为衡量指标，即为上述第二响应比值。
另外，上述所获得的比值，即利用采集给单生成器将上述运维数据记录下来，并关联与其相对应的计算比值，形成专项采集表单。
由于上述提供的服务数据包含多指标评价，各个指标的单位不同、量纲不同、数量级不同，不便于用于分析所述运维服务器的运维工作，甚至会影响评价的结果。因此，为统一标准，首先要对所有评价指标进行标准量化处理，以消除量纲，将其转化成无量纲、无数量级差别的标准分，然后再进行分析评价。具体可差考以下步骤S3的具体实施过程：
根据所述服务数据包含的安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据所属的反馈特性，选择相应的反馈测度计算公式，计算获得量化后的安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据；所述反馈特性包括正反馈特性、负反馈特性和正态分布特性；正反馈特性对应的反馈测度计算公式为C1＝(f-fk1)/(fk2-fk1)；负反馈特性对应的反馈测度计算公式为C2＝(fk2-f)/(fk2-fk1)；正态分布特性对应的反馈测度计算公式为其中，f是待量化的服务数据，fk1是量化上限值，fk2是量化下限值，fk0是量化中值；
将所述量化后的安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据进行权重求和，获得监控所述运维服务器的运维工作的监控数据。
需要说明的是，正反馈特性是指服务数据要求“越大越好”而采用C1公式进行对服务数据进行量化，负反馈特性是指服务数据要求“越小越好”而采用C2公式对服务数据进行量化，正态分布特征是指服务数据要求“适中为宜”而采用C3公式对服务数据进行量化。例如：上述的及时响应率，可认为及时响应的量化上限值fk1为1和量化下限值范围fk2为0，若实际计算出90％，则根据及时响应率越大越好，采取对应的量化操作，标准量化的及时响应率为0.9。
更进一步地，根据所述监控数据，预判所述运维服务器未来的工作情况，具体为：
根据所述监控数据，判断所述监控数据是否在监控阈值区间内；
若是，则判定所述运维服务器未来出现工作异常的概率低；
若否，则判定所述运维服务器未来出现工作异常的概率高。
在获得上述运维服务器的未来工作情况，可通过一人机交互界面，显示上述结果，以供过运维人员进行下一步的维护工作。另外，该人机交互模块还可以上述统计的数据通过报表生成器自定义设置报表，针对某一个指标从多个维度生成交叉表，也可以针对多个指标形成一般静态报表和动态报表。系统报表可按需求生成包括柱状图、饼状图、曲线图等图形方式的多样化图形报表展现，并提供HTML、EXCEL、PDF、WORD、XML等格式输出实用化质量评价指标。
本发明实施例提供的运维数据处理方法和装置，通过获取运维服务器在过去历史时间内执行运维工作的运维数据；根据所述运维数据，统计所述运维服务器在运维工作过程中的服务数据；其中，所述服务数据包括安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据；采用统一的标准的量化所述服务数据，获得监控所述运维服务器的运维工作的监控数据；根据所述监控数据，预判所述运维服务器未来的工作情况，从而实现监控运维服务器的工作，降低运维服务器的故障率。
请参阅图2，是本发明提供的一种运维数据处理的装置的一个实施例的结构示意图，能执行上述提供的运维数据处理的方法的全部流程。该运维数据处理装置包括：
运维数据获取模块10，用于获取运维服务器在过去历史时间内执行运维工作的运维数据；
服务数据统计模块20，用于根据所述运维数据，统计所述运维服务器在运维工作过程中的服务数据；其中，所述服务数据包括安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据；
服务数据量化模块30，用于采用统一的标准的量化所述服务数据，获得监控所述运维服务器的运维工作的监控数据；
工作预判模块40，用于根据所述监控数据，预判所述运维服务器未来的工作情况。
进一步地，所述运维数据包括所述运维服务器为用户提供服务过程中所服务的信息资源能在正确授权下进行变更操作的次数和所述运维服务器为用户提供服务过程中进行变更操作的总次数、以及所述运维服务器为用户提供服务过程中受到非法访问的次数和接收访问的总次数；
则所述服务数据统计模块包括用于统计所述运维服务器在运维工作过程中的安全管理数据的单元，参见图3，是本发明提供的一种运维数据处理的装置的服务数据统计模块的一个实施例的结构示意图，具体包括：
第一安全计算单元211，用于计算所述运维服务器为用户提供服务过程中所服务的信息资源能在正确授权下进行变更操作的次数与所述运维服务器为用户提供服务过程中进行变更操作的总次数的比值，获得第一安全比值；
第二安全计算单元212，用于计算1减去所述运维服务器为用户提供服务过程中受到非法访问的次数与接收访问的总次数的比值，获得第二安全比值；
第一权重求和单元213，用于对所述第一安全比值和所述第二安全比值进行权重求和，获得所述运维服务器在运维工作过程中的安全管理数据。
进一步地，所述运维数据包括所述运维服务器因无法提供服务给用户而拒绝用户的服务请求的次数和所述运维服务器接收到用户发送的服务请求的总次数、所述运维服务器为用户提供服务满足用户的服务请求的事件数和所述运维服务器为用户提供服务的总事件数、以及所述运维服务器为每一次用户提供服务请求过程中产生中断的时长和本次的总服务时长；
则所述服务数据统计模块包括用于统计所述运维服务器在运维工作过程中的可靠管理数据的单元，参见图4，是本发明提供的一种运维数据处理的装置的服务数据统计模块的另一个实施例的结构示意图，具体包括：
第一可靠计算单元221，用于计算1减去所述运维服务器因无法提供服务给用户而拒绝用户的服务请求的次数与所述运维服务器接收到用户发送的服务请求的总次数的比值，获得第一可靠比值；
第二可靠计算单元222，用于计算所述运维服务器为用户提供服务满足用户的服务请求的事件数与所述运维服务器为用户提供服务的总事件数的比值，获得第二可靠比值；
第三可靠计算单元223，用于计算所述运维服务器每一次用户提供服务请求过程中产生中断的时长与本次的总服务时长的比值，并求均值，获得第三可靠比值；
第二权重求和单元224，用于对所述第一可靠比值、所述第二可靠比值和所述第三可靠比值进行权重求和，获得所述运维服务器在运维工作过程中的可靠管理数据。
进一步地，所述运维数据包括所述运维服务器每一次为用户提供服务的服务时长、所述运维服务器为用户提供服务的标准时长和所述运维服务器为用户提供服务的总事件数、所述运维服务器响应用户的服务请求的次数和所述运维服务器接收用户的服务请求的次数；
则所述服务数据统计模块包括用于统计所述运维服务器在运维工作过程中的服务响应数据的单元，参见图5，是本发明提供的一种运维数据处理的装置的服务数据统计模块的又一个实施例的结构示意图，具体包括：
事件统计单元231，用于通过比较所述运维服务器每一次为用户提供服务的服务时长与所述运维服务器为用户提供服务的标准时长是否能满足时长响应的要求，获得所述运维服务器为用户提供的服务能满足时长响应的要求的事件数；
第一响应计算单元232，用于计算所述运维服务器为用户提供的服务能满足时长响应的要求的事件数与所述运维服务器为用户提供服务的总事件数的比值，获得第一响应比值；
第二响应计算单元233，用于计算所述运维服务器响应用户的服务请求的次数与所述运维服务器接收用户的服务请求的次数的比值，获得第二响应比值；
第三权重求和单元234，用于对所述第一响应比值和所述第二响应比值进行权重求和，获得所述运维服务器在运维工作过程中的服务响应数据。
更进一步地，参见图6，是本发明提供的一种运维数据处理的装置的服务数据量化模块的一个实施例的结构示意图，所述服务数据量化模块30具体包括：
量化计算单元31，用于根据所述服务数据包含的安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据所属的反馈特性，选择相应的反馈测度计算公式，计算获得量化后的安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据；所述反馈特性包括正反馈特性、负反馈特性和正态分布特性；正反馈特性对应的反馈测度计算公式为C1＝(f-fk1)/(fk2-fk1)；负反馈特性对应的反馈测度计算公式为C2＝(fk2-f)/(fk2-fk1)；正态分布特性对应的反馈测度计算公式为其中，f是待量化的服务数据，fk1是量化上限值，fk2是量化下限值，fk0是量化中值；
第四权重求和单元32，用于将所述量化后的安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据进行权重求和，获得监控所述运维服务器的运维工作的监控数据。
再进一步地，参见图7，是本发明提供的一种运维数据处理的装置的工作预判模块的一个实施例的结构示意图，所述工作预判模块40具体包括：
阈值判断单元41，用于根据所述监控数据，判断所述监控数据是否在监控阈值区间内；
第一判定单元42，用于当所述监控数据在监控阈值区间内时，判定所述运维服务器未来出现工作异常的概率低；
第二判定单元43，用于当所述监控数据不在监控阈值区间内时，判定所述运维服务器未来出现工作异常的概率高。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明实施例提供的运维数据处理方法和装置，通过获取运维服务器在过去历史时间内执行运维工作的运维数据；根据所述运维数据，统计所述运维服务器在运维工作过程中的服务数据；其中，所述服务数据包括安全管理数据、可靠管理数据和服务响应数据；采用统一的标准的量化所述服务数据，获得监控所述运维服务器的运维工作的监控数据；根据所述监控数据，预判所述运维服务器未来的工作情况，从而实现监控运维服务器的工作，降低运维服务器的故障率。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
- 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞！