CN117215940A - 智慧运维应急处理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了智慧运维技术领域的智慧运维应急处理系统，包括主控中心和如下模块：实时数据采集与监测模块：通过传感器、监测设备或与设备接口对关键运维设备的数据进行实时采集，并利用数据处理技术实现监测与分析；智能预警与诊断模块：基于采集到的实时数据，该模块利用机器学习、模式识别和辅助决策算法，实现运维应急事件的预警与诊断。本发明的有益效果是：实时数据监测和分析，能够对设备状态和运维参数进行持续追踪和监测，提前预警和诊断潜在问题，自动化处理能力，通过智能决策和自动化处理模块，系统能够快速响应、准确处理紧急事件，降低人为干预的风险。

Description

智慧运维应急处理系统

技术领域

本发明涉及智慧运维技术领域，具体是智慧运维应急处理系统。

背景技术

运维，这里指互联网运维，通常属于技术部门，与研发、测试、系统管理同为互联网产品技术支撑的4大部门，这个划分在国内和国外以及大小公司间都会多少有一些不同。

一个互联网产品的生成一般经历的过程是：项目立项、需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。

运维，本质上是对网络、服务器、服务的生命周期各个阶段的运营与维护，在成本、稳定性、效率上达成一致可接受的状态。

在现代社会，各种基础设施和关键设备的运维工作变得越来越重要。然而，由于设备故障、人为操作错误或自然灾害等原因，意外事件时常发生，给生产和业务造成严重影响。因此，一种高效的智慧运维应急处理系统对快速响应、有效处理这些突发事件至关重要。

发明内容

本发明的目的在于提供智慧运维应急处理系统，本系统通过对运维系统的实时数据采集，监控采集的数据，并对采集数据进行分析和诊断，从而对运维系统的异常处进行自动化应急处理，并对处理结果进行记录和问题点跟踪，提高智慧运维系统的运行效率和稳定性，同时节省人工成本，提高自动化，以解决上述背景技术中提出的由于设备故障、人为操作错误或自然灾害等原因，意外事件时常发生，给生产和业务造成严重影响问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：智慧运维应急处理系统，包括主控中心和如下模块：

实时数据采集与监测模块：

通过传感器、监测设备或与设备接口对关键运维设备的数据进行实时采集，并利用数据处理技术实现监测与分析；

智能预警与诊断模块：

基于采集到的实时数据，该模块利用机器学习、模式识别和辅助决策算法，实现运维应急事件的预警与诊断；

自动化应急处理模块：

一旦预警或诊断触发，系统将根据预先设定的应急处理方案进行自动化处理；

数据记录与后续跟踪模块：

系统通过记录与数据存储技术将整个应急处理过程进行可追溯化；

所述实时数据采集与监测模块能够获取各种运维关键参数，并在数据异常或预警事件发生时触发应急处理流程，所述智能预警与诊断模块通过分析数据变化趋势、异常模式和历史数据，系统可以准确预测及时响应可能出现的故障、事故或关键设备异常状况，并提供准确的诊断结果以指导后续处理工作，所述自动化应急处理模块能够自动启动备用设备、设定临时措施、调度维修人员或发送报警信息，以防止或最小化潜在损失，所述数据记录与后续跟踪模块能够保存实时数据、诊断结果、处理方案、处理记录和效果评估信息，并为后续运维分析提供支持。

作为本发明进一步的方案：所述实时数据采集与检测模块包括如下子模块：

图像识别子模块：

通过摄像头和图像、视频监控设备对设备运行状态进行实时图像采集，并利用图像处理和计算机视觉技术进行图像识别；

声音分析子模块：

通过麦克风和音频设备实时采集设备运行过程中的声音，并利用声音分析技术进行处理；

持续震动监测子模块:

通过加速度传感器等设备实时采集设备的振动信号，并利用信号处理和振动分析技术对振动信号进行分析；

环境参数检测子模块：

除了监测设备本身的状态，该子模块可以通过环境传感器等设备实时检测设备周围的环境参数。

作为本发明再进一步的方案：所述智能预警与诊断模块包括如下子模块：

异常数据模式识别：

通过对实时数据进行模式识别和异常检测，能够发现设备运行中的异常行为；

风险评估和优先级排序：

结合设备的实时数据、历史数据和业务需求，对诊断结果进行风险评估和优先级排序；

智能故障诊断：

利用机器学习和人工智能算法，系统可以自动进行设备故障的诊断；

情境感知与上下文关联：

结合设备的实时数据和外部环境信息，对设备的情境感知和上下文关联进行分析。

作为本发明再进一步的方案：所述自动化应急处理模块包括如下子模块：

预设规则和动作：

允许运维人员通过此模块事先定义规则和动作，以响应不同类型的应急情况；

自动化修复措施：

通过与设备联动控制系统的集成，自动实施一系列修复措施；

自动化通知和协调：

通过集成通知系统和任务管理系统，自动发送警报、跟踪问题，并协调相关人员的行动；

智能学习和优化：

通过机器学习和数据分析技术，该功能能够基于历史数据和故障案例进行智能学习和优化。

作为本发明再进一步的方案：所述数据记录与后续跟踪模块包括如下子模块：

实时数据记录：

该子模块可以实时记录设备的运行状态和各种传感器数据；

事件日志记录：

当系统发生故障、预警和重要事件时，该功能可以记录事件的详细信息和时间戳；

故障分析和根因追踪：

通过对历史数据和事件日志的分析，可以快速定位设备故障的根本原因；

工单管理系统集成：

通过与工单管理系统的集成，该功能可以自动创建、更新和跟踪相关的工单信息；

数据可视化和报告：

该模块能够将设备运行数据、故障分析结果等信息进行可视化展示，并生成相关的报告。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、实时数据监测和分析，能够对设备状态和运维参数进行持续追踪和监测，提前预警和诊断潜在问题。

2、自动化处理能力，通过智能决策和自动化处理模块，系统能够快速响应、准确处理紧急事件，降低人为干预的风险。

3、数据记录与后续跟踪，系统提供全面的数据存储和可追溯的处理记录，为事后分析和故障排查提供重要支持。

4、利用先进的机器学习和模式识别算法，能够不断学习和优化系统性能，提高诊断准确度和处理效率。

附图说明

图1为本发明智慧运维应急处理系统的系统结构示意图。

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做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。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“一端”、“一侧”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

请参阅图1，本发明实施例中，包括：实时数据采集与监测模块

通过传感器、监测设备或与设备接口对关键运维设备的数据进行实时采集，并利用数据处理技术实现监测与分析。该模块能够获取各种运维关键参数，如设备状态、能耗、压力、温度等，并在数据异常或预警事件发生时触发应急处理流程；

为了进一步丰富实时数据采集与检测模块，其模块还搭载有下述子模块：

a.图像识别子模块：

通过摄像头等设备对设备运行状态进行实时图像采集，并利用图像处理和计算机视觉技术进行图像识别。通过比对实时图像与预设图像或特定模式，可以检测设备的异常、变形、部件磨损或损坏等问题，提供更全面的设备状态监测和故障预警。

b.声音分析子模块：

通过麦克风或其他音频设备实时采集设备运行过程中的声音，并利用声音分析技术进行处理。该子模块可以识别出异常的声音特征，例如噪音、振动、异响等，并与设定的异常声音模型进行比对，准确地判断设备是否存在故障或异常情况。

c.持续震动监测子模块：

通过加速度传感器等设备实时采集设备的振动信号，并利用信号处理和振动分析技术对振动信号进行分析。通过监测设备的持续振动模式，系统可以判断设备的运转状态是否正常、是否存在异常振动或余振等情况，以及是否需要进行修复或调整。

d.环境参数检测子模块：

除了监测设备本身的状态，该子模块可以通过环境传感器等设备实时检测设备周围的环境参数。例如，温度、湿度、气体浓度等参数的实时监测可以帮助预警和诊断系统判断是否存在环境因素导致的设备故障风险，并作出相应的应急处理措施。

通过以上扩展，智慧运维应急处理系统的实时数据采集与监测模块将更加全面地获取设备状态信息，提高预警和诊断的准确性与全面性。

其中：本发明中的实时数据采集与检测模块是一种用于采集和监测设备实时数据的技术方案。下面是一个具体的实施例和实施方式的叙述：

传感器安装：在关键位置安装温度和湿度传感器。传感器可以与采集设备进行接口连接，以传递实时数据。

数据采集设备：配置一台专门的数据采集设备，该设备具备与传感器进行通信和数据采集的能力。可以选择适合环境的硬件设备，如工业级计算机或物联网网关。

采集软件开发：开发针对数据采集设备的软件程序，该程序能够与传感器进行通信，并实时采集温度和湿度数据。程序可以使用现有的通信协议(如Modbus或OPC UA)与传感器进行数据交互。

数据存储与处理：将采集到的实时数据存储在主控中心的数据库或者云平台中，以方便后续的分析和处理。可以使用关系型数据库或者分布式存储系统。

异常检测算法：开发基于实时数据的异常检测算法，用于监测温度和湿度数据是否超过设定的阈值。算法可以采用统计方法、机器学习或者深度学习技术，根据历史数据和设定的规则来实现自动的异常检测。

异常处理：当发生异常情况时，采集设备可以自动触发一系列应急处理措施，如发送警报通知相关人员、停止相关操作或调整参数等。

通过以上的实施例和实施方式，我们可以实现对温度和湿度的实时数据采集与检测。这样可以及时监测设备状态，发现异常情况并采取相应的措施，确保运维系统的正常运行和安全操作。

优选的：智能预警与诊断模块

基于采集到的实时数据，该模块利用机器学习、模式识别和辅助决策算法，实现运维应急事件的预警与诊断。通过分析数据变化趋势、异常模式和历史数据，系统可以准确预测及时响应可能出现的故障、事故或关键设备异常状况，并提供准确的诊断结果以指导后续处理工作。

为了进一步丰富智能预警与诊断模块，其模块还搭载有下述子模块：

a.异常数据模式识别：

该功能通过对实时数据进行模式识别和异常检测，能够发现设备运行中的异常行为。通过分析历史数据和设备特征，系统可以学习和建立设备正常运行的模式，并在实时数据中识别出偏离正常模式的异常数据。这样，系统可以提前预警潜在故障、事故或异常状态的发生。

b.风险评估和优先级排序：

该功能结合设备的实时数据、历史数据和业务需求，对诊断结果进行风险评估和优先级排序。通过综合考虑设备状态的严重性、故障对生产线或业务的影响程度以及处理措施的紧迫性，系统可以自动分析并为每个事件指定适当的优先级，以便运维人员能够更有针对性地进行应急处理。

c.智能故障诊断：

利用机器学习和人工智能算法，系统可以自动进行设备故障的诊断。通过对大量历史故障数据、设备参数和运行状态的分析与学习，系统可以识别特定故障模式并对潜在故障进行精确诊断。诊断结果可以提供运维人员参考并指导后续的修复措施，缩短故障排除时间。

d.情境感知与上下文关联：

该功能结合设备的实时数据和外部环境信息，对设备的情境感知和上下文关联进行分析。系统可以综合考虑设备当前的运行状态、环境条件、操作人员的行为等因素，并将这些因素与预警与诊断结果关联起来，以更准确地判断设备的风险程度和故障原因，并提供相应的应急处理建议。

通过以上丰富功能的添加，智慧运维应急处理系统的智能预警与诊断模块将能够更精准地识别潜在问题，并为运维人员提供更具针对性的应急处理指导。

其中：本发明中的实时智能预警与诊断模块是一种用于实时监测设备状态并进行智能预警和诊断的技术方案。

实时数据处理：使用数据采集设备对传感器采集到的数据进行实时处理。可以采用滤波、特征提取等算法，将原始数据转化为更具有意义和表征性的特征。

数据分析和模型建立：基于实时采集的数据，建立智能预测和诊断模型。可以使用机器学习、深度学习等算法，通过训练模型来预测可能出现的故障和故障类型。

阈值设置和预警规则：根据实际需求和设备特性，设置振动和温度的阈值。当实时数据超过阈值时，系统会触发预警并发送通知，以提前警示可能的故障。

异常诊断和故障分析：当预警触发时，系统可以进行异常诊断和故障分析。通过与历史数据的对比，系统可以定位故障原因，并提供有效的故障诊断报告，帮助维修人员迅速解决问题。

优选的：自动化应急处理模块

一旦预警或诊断触发，系统将根据预先设定的应急处理方案进行自动化处理。该模块能够自动启动备用设备、设定临时措施、调度维修人员或发送报警信息，以防止或最小化潜在损失。

要进一步丰富自动化应急处理模块，其模块还搭载有下述子模块：

a.预设规则和动作：

该功能允许运维人员事先定义规则和动作，以响应不同类型的应急情况。例如，当系统检测到设备温度超过阈值时，自动触发关机保护机制；当系统检测到设备震动异常时，自动暂停相关的操作。通过预设规则和动作，可以快速采取正确的紧急措施，减少人为干预的需求。

b.自动化修复措施：

该功能通过与设备联动控制系统的集成，自动实施一系列修复措施。例如，当系统检测到设备的某个零件损坏时，自动触发订单生成系统，以便自动订购并更换所需的零部件。通过自动化的修复措施，可以快速恢复设备的正常运行，减少故障排除时间和生产线停工的影响。

c.自动化通知和协调：

该功能通过集成通知系统和任务管理系统，自动发送警报、跟踪问题，并协调相关人员的行动。例如，当系统发现潜在的紧急情况时，自动向指定的运维人员发送警报，并将任务分配给相应的团队成员。通过自动化的通知和协调，可以快速响应应急情况，提高团队协作效率。

d.智能学习和优化：

通过机器学习和数据分析技术，该功能能够基于历史数据和故障案例进行智能学习和优化。系统可以自动分析应急处理的过程和结果，并持续改进自动化应急处理模块的规则、动作和策略。这样，系统能够不断优化应急处理的效率和准确性，提高故障响应和处理的质量。

通过以上丰富功能的添加，智慧运维应急处理系统的自动化应急处理模块将能够更加智能化和自动化地应对不同类型的应急情况，提高故障处理的效率和准确性，降低对人工干预的需求。

其中：本发明中的实时自动化应急处理模块是一种用于自动化处理设备异常情况的技术方案，其工作步骤包括：

设定异常阈值：根据系统的特性和设备要求，设定合理的异常阈值；

异常检测算法：通过基于实时数据的异常检测算法，采用统计分析、模型匹配或机器学习等技术，对实时数据进行分析，并识别出异常情况；

自动化应急响应：当检测到异常情况时，触发自动化应急处理模块。该模块可以通过与控制器或执行器的连接，发出相应指令来调整系统的工作状态；

报警与通知：在自动化应急处理过程中，可以设置报警通知功能。当异常情况发生时，系统可通过声音、短信、邮件等方式向相关人员发送警报，以便及时采取相应的应急措施；

故障记录与分析：应急处理模块可记录异常事件的各种信息，如发生时间、数值和处理措施等。这些信息有助于后续分析异常原因和改进系统性能。

优选的：数据记录与后续跟踪模块：

系统通过记录与数据存储技术将整个应急处理过程进行可追溯化。该模块能够保存实时数据、诊断结果、处理方案、处理记录和效果评估等信息，并为后续运维分析提供支持。

为了丰富数据记录与后续跟踪模块，其模块内还搭载有如下子模块：

a.实时数据记录：

该功能可以实时记录设备的运行状态和各种传感器数据。通过使用高性能的数据存储系统，可以确保对设备的实时数据进行快速、高效的记录。这样，系统可以随时追踪设备的历史数据，为后续的故障分析和决策提供依据。

b.事件日志记录：

当系统发生故障、预警或其他重要事件时，该功能可以记录事件的详细信息和时间戳。事件日志可以包含故障类型、设备状态、应急处理动作等信息，以便后续的分析和追踪。通过事件日志的记录，可以了解故障发生的背景，方便诊断和问题解决。

c.故障分析和根因追踪：

该功能通过对历史数据和事件日志的分析，可以快速定位设备故障的根本原因。系统可以利用数据挖掘技术和机器学习算法，自动分析设备的运行状况、故障模式和相关的环境因素，以帮助运维人员准确定位故障起因，并采取合适的修复措施。

d.工单管理系统集成：

通过与工单管理系统的集成，该功能可以自动创建、更新和跟踪相关的工单信息。当出现故障或应急事件时，系统可以自动创建相应的工单，并将关联的数据和事件信息传递给相应的维修团队。通过工单管理系统的集成，可以实现对故障处理过程的监管和跟踪，确保问题得到及时解决和记录。

e.数据可视化和报告：

该功能能够将设备运行数据、故障分析结果等信息进行可视化展示，并生成相关的报告。通过直观的数据可视化和详细的报告，运维人员可以更清晰地了解设备的状态和故障情况，并做出准确的决策。同时，报告也可以用于管理层的评估和决策支持。

通过以上丰富功能的添加，数据记录与后续跟踪模块能够提供更全面、准确和可追溯的故障分析和决策支持，帮助运维人员更好地管理设备状态和应急处理过程。

其中：本发明中的实时数据记录与后续跟踪模块是一种用于记录和跟踪设备状态及相关信息的技术方案，包括如下运行步骤：

数据标注和分类：对记录的数据进行标注和分类，以便后续跟踪和分析。可以使用人工标注或自动化算法进行数据标注，将数据按照不同特征进行分类，如故障与正常状态、不同运行条件等；

数据分析和建模：进行数据分析和建模，以识别运行状态与故障之间的关系，挖掘潜在的模式和趋势。可以使用机器学习、深度学习等方法，对数据进行训练和建模，以预测潜在故障和进行运行优化；

故障跟踪与分析：当发生故障或异常情况时，通过对记录的数据进行跟踪和分析，可以快速定位故障原因，并进行合适的维修和处理。根据数据的时间戳和相关信息，可以追踪故障发生时的具体情况，辅助故障分析工作；

数据可视化与报告：将跟踪和分析的结果以可视化的形式展示给相关人员。可以使用图表、曲线等方式呈现数据的变化和趋势，为决策提供依据。同时，生成报告以记录数据的跟踪过程和分析结果，以备后续参考；

通过以上实施方式，我们可以实现对运维系统运行状态的实时数据记录与后续跟踪。这有助于全面分析运维系统性能和优化运行，及时识别故障和采取相应的维修措施，提高设备的可靠性和运行效率。

综上所述，通过本系统对运维系统进行安全监测和应急处理时，通过安装相应的监测设备，如温度、压力、震动等传感器，实时监测运维硬件支持设备运行的关键参数。设定合理的异常阈值，并利用异常检测算法对实时数据进行分析，在检测到异常情况时及时触发自动化应急响应。例如，可以通过与设备控制器或执行器的连接，发出相应指令以调整设备的工作状态，对异常状况进行处理和保护。

同时，我们也实施实时数据记录与后续跟踪模块。通过将传感器采集到的实时数据发送到数据存储平台，将数据进行清洗、处理和压缩后存储下来。对记录的数据进行标注和分类，用于后续的故障跟踪和分析。利用数据分析和建模技术，可以识别设备运行状态与故障之间的关系，发现潜在的模式和趋势。当发生故障或异常情况时，通过对记录的数据进行跟踪和分析，能够快速定位故障原因，并进行相应的维修和处理。同时，将跟踪和分析的结果以可视化的形式展示给相关人员，并生成报告作为参考。

综合实施以上两个模块，我们可以实现对生产线设备的实时监测和自动化应急处理，以及对设备状态的记录和跟踪。这样可以提高生产线设备的可靠性和稳定性，及时应对异常情况，减少停机时间。同时，通过对记录的数据进行分析和优化，可以实现设备的故障预测和运行优化，提高生产效率和质量。

总之，本发明的综合实施例可以在制造业等领域中应用，提供全面的实时监测、应急处理和数据记录与分析的解决方案，帮助提升设备性能和生产效率。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.智慧运维应急处理系统，其特征在于：包括主控中心和如下模块：

实时数据采集与监测模块：

通过传感器、监测设备或与设备接口对关键运维设备的数据进行实时采集，并利用数据处理技术实现监测与分析；

智能预警与诊断模块：

基于采集到的实时数据，该模块利用机器学习、模式识别和辅助决策算法，实现运维应急事件的预警与诊断；

自动化应急处理模块：

一旦预警或诊断触发，系统将根据预先设定的应急处理方案进行自动化处理；

数据记录与后续跟踪模块：

系统通过记录与数据存储技术将整个应急处理过程进行可追溯化；

所述实时数据采集与监测模块能够获取各种运维关键参数，并在数据异常或预警事件发生时触发应急处理流程，所述智能预警与诊断模块通过分析数据变化趋势、异常模式和历史数据，系统可以准确预测及时响应可能出现的故障、事故或关键设备异常状况，并提供准确的诊断结果以指导后续处理工作，所述自动化应急处理模块能够自动启动备用设备、设定临时措施、调度维修人员或发送报警信息，以防止或最小化潜在损失，所述数据记录与后续跟踪模块能够保存实时数据、诊断结果、处理方案、处理记录和效果评估信息，并为后续运维分析提供支持。

2.根据权利要求1所述的智慧运维应急处理系统，其特征在于：所述实时数据采集与检测模块包括如下子模块：

图像识别子模块：

通过摄像头和图像、视频监控设备对设备运行状态进行实时图像采集，并利用图像处理和计算机视觉技术进行图像识别；

声音分析子模块：

通过麦克风和音频设备实时采集设备运行过程中的声音，并利用声音分析技术进行处理；

持续震动监测子模块:

通过加速度传感器等设备实时采集设备的振动信号，并利用信号处理和振动分析技术对振动信号进行分析；

环境参数检测子模块：

除了监测设备本身的状态，该子模块可以通过环境传感器等设备实时检测设备周围的环境参数。

3.根据权利要求1所述的智慧运维应急处理系统，其特征在于：所述智能预警与诊断模块包括如下子模块：

异常数据模式识别：

通过对实时数据进行模式识别和异常检测，能够发现设备运行中的异常行为；

风险评估和优先级排序：

结合设备的实时数据、历史数据和业务需求，对诊断结果进行风险评估和优先级排序；

智能故障诊断：

利用机器学习和人工智能算法，系统可以自动进行设备故障的诊断；

情境感知与上下文关联：

结合设备的实时数据和外部环境信息，对设备的情境感知和上下文关联进行分析。

4.根据权利要求1所述的智慧运维应急处理系统，其特征在于：所述自动化应急处理模块包括如下子模块：

预设规则和动作：

允许运维人员通过此模块事先定义规则和动作，以响应不同类型的应急情况；

自动化修复措施：

通过与设备联动控制系统的集成，自动实施一系列修复措施；

自动化通知和协调：

通过集成通知系统和任务管理系统，自动发送警报、跟踪问题，并协调相关人员的行动；

智能学习和优化：

通过机器学习和数据分析技术，该功能能够基于历史数据和故障案例进行智能学习和优化。

5.根据权利要求1所述的智慧运维应急处理系统，其特征在于：所述数据记录与后续跟踪模块包括如下子模块：

实时数据记录：

该子模块可以实时记录设备的运行状态和各种传感器数据；

事件日志记录：

当系统发生故障、预警和重要事件时，该功能可以记录事件的详细信息和时间戳；

故障分析和根因追踪：

通过对历史数据和事件日志的分析，可以快速定位设备故障的根本原因；

工单管理系统集成：

通过与工单管理系统的集成，该功能可以自动创建、更新和跟踪相关的工单信息；

数据可视化和报告：

该模块能够将设备运行数据、故障分析结果等信息进行可视化展示，并生成相关的报告。