试论基于信息运维大数据的IT设施运行状态智能分析方法

试论基于信息运维大数据的IT设施运行状态智能分析方法

王林

（云南电网有限责任公司曲靖供电局云南曲靖655000）

摘要：IT设施运行状态智能分析方法，是维护电网企业信息安全与信息管理有效性的重要方法。基于此，本文简要介绍了IT设施运行状态智能分析方法的主要内容。在此基础上分析目前IT设施运行状态智能分析方法需要解决的问题。并针对这些问题，分析基于信息运维大数据，优化IT设施运行状态智能分析方法的对策。

关键词：信息运维大数据；IT设施；智能分析

引言：计算机技术，是目前全球发展速度最快的技术之一，很多电网企业的信息运维，都无法跟上信息技术的发展脚步，出现了不同程度的滞后性。近些年，我国的主要电网企业开展了较为深入的结构调整改革，重新配置了企业发展的资源，建设了比较完善的计算机信息与运行与维护系统。目前，在信息运维大数据的基础上，IT设施运行状态分析正朝着智能化、标准化、高速化的方向发展。

IT设施运行状态智能分析方法需要解决的问题

当前电网信息运行与维护的过程中，使用了大量的IT设施，这些设施的运行状态分析，需要投入大量的时间、人力和物力。因而，在运行分析的过程中，也不可避免的出现了一些问题：

当前IT设施运行监控系统，仍然比较混乱，监控系统的运行效率较低，当突发事件发生时，事件中的IT设施很容易成为信息孤岛。

IT设施运行分析的可视化程度较低，很多地区的IT设施分析，仍然是以数据和图表的方式呈现，技术人员缺乏对运行维护过程的动态监督。

优化IT设施运行状态智能分析方法的对策

应用运维大数据，加强对IT设施的运行监控

加强数据统技术的应用

IT设施运行状态分析技术人员，要学会利用数学统计分析算法，对IT设施运行过程中产生的大量数据信息，进行统计与分析，并根据统计分析的结果，对后期的决策与管理进行指导[1]。例如,中国超市龙头企业大润发，成功运用了沃尔玛超市,对“啤酒”与“尿布”的经典销售数据的统计结果，对超市中的千余种商品的销售信息，进行了智能统计，将关联程度高的商品安排在一起，并注意运用销售数据，调整商品在货架上的位置，促进了销售销量的提升。

加强对数据关联性的整理

技术人员要运用关联规则，对电网企业IT设施运行中的信息，进行本质分析与关联程度分析，推进IT设施运行分析的科学化。一方面，技术人员要获取IT设施运行交易数据库中的信息，对已有信息进行假设检验，验证不同IT设施数据之间的关联程度，找到IT设施数据发展的本质规律。另一方面，技术人员要充分应用概率理论和集合理论，验证IT设施运行数据的条件支持概率，应用计算结果，对最小置信区间进行计算，分析IT设施运行数据的置信度。

优化IT设施运行数据算法

技术人员可以采用决策树算法，对IT设施运行数据进行假设检验分析和模拟统计分析。从IT设施运行的具体数据产生环节入手，将多个数据判断节点产生的信息，统计为一棵信息树，应用运维大数据，对IT设施每个事务(Transaction)数据进行模型分析。例如，将不同IT设施的参数输入到决策树算法当中，对各个判断节点进行数据判断游走，将叶子节点产生的子系统数据，进行收集与分析，并将最终的分析结构进行优化，与预测结果进行比对。

建立IT设施运行状态事件化处理模型

第一，扩大IT设施运行状态分析的业务覆盖面积，将电网企业的设施融入到分析系统中来，运用运维大数据的数据库，对不同设备、不同产品、不同部门之间的数据进行差异化分析。第二，提高IT设施运行状态分析的重要程度，重新设置分析技术人员的安全密保等级，向技术人员部分开放运维大数据库的权限，为技术人员的运行与维护创造便利。第三，降低IT设施运行状态分析的配置难度，丰富分析的内容，提高信息运维的稳定性，提高分析的智能化程度。

应用运维大数据，提高IT设施运行维护的可视化程度

设置IT设施运行状态信息分析的数据阈值

数据阈值指标，是指针对电网企业的网络信息数据，进行身份识别与流量识别。一方面，这种技术可以减少信息传输过程中的丢包率，提高信息打开的速度与质量，减少信息传输的误码率，扩大IT设施运行状态分析数据传输的形式，提高数据传输与打开的质量。另一方面，这种技术可以减少信息传输过程中的延时现象，提高信息传输速度，减少信息传输过程中的信号冗余，及时对冗余信息进行处理，减少通道的资源浪费，提高传输通道的利用效率，诊断网络断面特征，对离散数据进行有效的控制，分析IT设施运行状态中的业务性事件。

构建触发式的信息处理体系

触发式信息处理体系的建立，主要依据以下计算分析模型：

N=A-Ds（Dk-Dr）

这里的N是指被检测节点数，这个节点主要根据IT设施运行状态的触发点数量而定，触发点的数量越多，信息运维的难度就越高。A是指IT设施运行状态数据的初始统计值，这个数值可以在运维大数据系统中查询到。通常这个数值是一个不变的常数，由电网企业的设备量和网络带宽决定。目前多数企业应用的都是千兆光纤网络，随着网络带宽的升级，触发式信息处理系统的分析节点，也将越来越多。模型中Dk-Dr的计算结果，就是IT设施运行状态中的信息延迟结果。

检测IT设施运行状态的故障频率

设施故障频率，是衡量触发指标设置科学性的重要依据，技术人员要应用运维大数据，对电网企业的IT设施运行状态进行故障检测，确定故障检修的难度等级，依据信息系统发生故障的时间节点，将故障数据转化为运维大数据中的业务事件。再按照触发式信息分析模型，对IT设施运行检修系统的工作效率进行分析，对故障发生的可能性进行预判[2]。

结论：综上所述，运维人员要加强对大数据技术的应用，优化IT设施运行状态分析算法，推进电网企业计算机技术升级。从本文的分析可知，研究基于信息运维大数据的IT设施运行状态智能分析方法，有助于技术人员从问题的角度入手，进行技术思考，有针对性的进行技术调整。因而，技术人员要加强对运维大数据的理论学习，在分析中，探索优化IT设施运行状态智能分析的方法。

参考文献：

[1]孙章才,曹权林,吴秋玫.IT设施智能化管理应用研究[J].电子技术与软件工程,2016(17):258-261.

[2]秦平彦,林伟明,肖原.大型游乐设施运行状态测试系统及关键技术研究[J].中国安全科学学报,2008,18(12):166-171+26.