【摘 要】
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云平台运维中面临两大难题:一是日常巡检工作量大,效率不高;二是故障和数据分析高度依靠运维人员的个人经验,不可控。为解决上述问题,本文建立了一套以运维数据分析模型为核心的主动运维体系,该体系可对系统故障进行主动预警。本项目采用多种算法对系统健康状态进行量化评价,通过直观的展现、主动报警降低人员能力要求,将人力从大量简单重复性劳动中解放出来。此外,通过构建资源消耗与业务负载的关系模型,建立了可持续优化的业务资源动态适配体系,实现了技术平台对融合业务支撑能力的持续优化,全面提升了信息系统运维水平,取得了较好的应
【基金项目】
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北京市高层次创新创业人才支持计划青年拔尖人才资助项目“媒体深度融合背景下音频产业创新策略研究”阶段性成果,项目编号:2017000020044ZS10。
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云平台运维中面临两大难题:一是日常巡检工作量大,效率不高;二是故障和数据分析高度依靠运维人员的个人经验,不可控。为解决上述问题,本文建立了一套以运维数据分析模型为核心的主动运维体系,该体系可对系统故障进行主动预警。本项目采用多种算法对系统健康状态进行量化评价,通过直观的展现、主动报警降低人员能力要求,将人力从大量简单重复性劳动中解放出来。此外,通过构建资源消耗与业务负载的关系模型,建立了可持续优化的业务资源动态适配体系,实现了技术平台对融合业务支撑能力的持续优化,全面提升了信息系统运维水平,取得了较好的应
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