[发明专利]智能运维云平台系统及其控制方法

说明书

本发明提供了一种智能运维云平台系统及其控制方法，涉及智能运维技术领域。本申请实施例中的智能运维云平台，通过调用前端设备对应的测试环境，实现对前端设备运行状态信息的测试，从而可以通过运行状态信息确认前端设备是否出现故障。该智能运维云平台系统可以同时处理大量前端设备的运行状态信息，提高设备运维效率。

技术领域

本发明涉及系统运维技术领域，具体而言，涉及一种智能运维云平台系统及其控制方法。

背景技术

在各种设备的运行维护过程中，经常需要根据设备的运行状态确定设备是否出现了故障。对于大量设备的运维工作就会更加繁琐，无法及时的处理大量的运行信息，降低设备运行维护的效率。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种智能运维云平台系统及其控制方法。

本发明提供的技术方案如下：

一种智能运维云平台系统的控制方法，所述智能运维云平台系统与至少一个前端设备连接，该控制方法包括：

获取至少一个前端设备的运行状态信息；

根据所述前端设备的标识信息，建立与所述前端设备对应的状态信息集合；

调用与所述前端设备相对应的测试环境，对所述状态信息集合进行测试；

确定所述运行状态信息是否存在故障信息，以确定所述前端设备是否出现故障。

进一步地，所述智能运维云平台系统预先采用小型卷积神经网络建立与每个前端设备相对应的故障信息集合，根据预设的深度学习算法对所述状态信息集合进行处理的步骤包括：

基于所述故障信息集合，采用大型卷积神经网络对所述状态信息集合进行识别；

确定所述状态信息集合中是否存在故障信息。

进一步地，所述智能运维云平台系统包括多个集群服务器，所述智能运维云平台系统预先采用小型卷积神经网络建立与每个前端设备相对应的故障信息集合的方法包括：

搭建卷积神经网络模型；

利用所述集群服务器对所述卷积神经网络模型进行训练，以获取所述小型卷积神经网络和大型卷积神经网络。

进一步地，所述卷积神经网络模型包括第一卷积层、第一最大池化层、第一局部响应归一化层、第二卷积层、第二局部响应归一化层、第二最大池化层、第一基于修正线性激活的全连接层、第二基于修正线性激活的全连接层和输出函数层；其中：

所述第一卷积层用于实现卷积和整流线性激活，所述第一卷积层用于通过过滤器过滤所述状态信息集合中的各条状态信息，得到每条状态信息的特征值；

所述第一最大池化层用于在预设数量的状态信息中，选取特征值最大的值作为输出值；

所述第一局部响应归一化层用于进行局部响应归一化；

所述第二卷积层用于对经过归一化处理的数据进行卷积和整流线性激活；

所述第二局部响应归一化层用于对经过所述第二卷积层处理后的数据进行局部响应归一化；

所述第二最大池化层用于从经过所述第二局部响应归一化层处理后的数据中选择特征值最大的值作为输出值；

所述第一卷积层、第一最大池化层、第一局部响应归一化层、第二卷积层、第二局部响应归一化层通过所述第一基于修正线性激活的全连接层和第二基于修正线性激活的全连接层与所述输出函数层连接；

所述输出函数层用于对数据进行线性变换以输出结果。

进一步地，所述智能运维云平台系统还包括与所述集群服务器连接的客户端，该方法还包括：