申请/专利权人：浪潮软件科技有限公司

申请日：2024-01-08

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117931570A

主分类号：G06F11/30

分类号：G06F11/30;G06F11/32;G06F16/2458;G06F16/248;G06F18/24;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开一种面向监控数据的采集、检索分析及故障预测方法和系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：在监控对象上设置监控数据采集任务；给监控对象的每条监控数据打上时间标签和权重因子，并根据权重因子分层存储到时序数据库中；读取时序数据库的监控数据，采用数据可视化工具grafana对监控对象的监控状态信息进行实时直观展现，同时，提供自定义时间维度的监控数据快速检索，提供监控状态综合查询；获取历史运维监控数据，利用无监督和有监督的机器学习算法构建并训练异常检测模型，将实时监控数据载入训练完成的异常检测模型，进行故障预测及诊断。本发明可以提升海量监控数据的采集存储和检索查询效率，实现故障信息的及时预测及诊断。

主权项：1.一种面向监控数据的采集、检索分析及故障预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、在监控对象上设置监控数据采集任务，实现监控数据的并行采集和处理；S2、给监控对象的每条监控数据打上时间标签和权重因子，并根据权重因子将监控数据分层存储到时序数据库中；S3、读取时序数据库中不同存储区域的监控数据，并采用数据可视化工具grafana对监控对象的监控状态信息进行实时直观展现，同时，提供自定义时间维度的监控数据快速检索，提供监控状态综合查询；S4、获取历史运维监控指标的原始数据，利用无监督和有监督的机器学习算法构建并训练异常检测模型，将实时监控数据载入训练完成的异常检测模型，进行故障预测及诊断。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浪潮软件科技有限公司 面向监控数据的采集、检索分析及故障预测方法和系统

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