[发明专利]一种大数据数据中心运行监测系统在审
申请号: | 201911320007.0 | 申请日: | 2019-12-19 |
公开(公告)号: | CN111078779A | 公开(公告)日: | 2020-04-28 |
发明(设计)人: | 徐敏;胡聪;刘翠玲;张翠翠 | 申请(专利权)人: | 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 |
主分类号: | G06F16/25 | 分类号: | G06F16/25;G06Q50/06 |
代理公司: | 合肥律众知识产权代理有限公司 34147 | 代理人: | 王雷 |
地址: | 230000 *** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 数据 数据中心 运行 监测 系统 | ||
1.一种大数据数据中心运行监测系统,其特征在于:包括用于采集数据资源的源系统,以及用于对所述源系统采集数据资源进行处理存储的全业务数据中心,所述全业务数据中心包括数据缓冲区、明细数据层和数据集市层,所述数据集市层中设有数据集市服务器;
所述数据集市服务器与用于对处理后数据进行分析的数据分析模块相连,所述数据集市服务器与用于将所述数据分析模块的分析结果转换成图表的图表转换模块相连,所述数据集市服务器与用于对处理后数据进行深度挖掘的数据挖掘模块相连;
所述数据集市服务器与用于对处理后数据进行深度分析的深度分析模块相连,所述数据集市服务器与用于根据所述深度分析模块的分析结果进行故障诊断、风险评估的诊断评估模块相连,所述数据集市服务器与用于根据所述诊断评估模块的诊断评估结果对存在风险进行有效预测的风险预测模块相连,所述数据集市服务器与用于综合所述诊断评估模块、风险预测模块的预估结果以可视化形式输出辅助决策建议的辅助决策输出模块相连。
2.根据权利要求1所述的大数据数据中心运行监测系统,其特征在于:所述数据挖掘模块对处理后数据进行机器学习、神经网络计算、智能计算及关联分析。
3.根据权利要求1所述的大数据数据中心运行监测系统,其特征在于:所述图表转换模块将所述数据分析模块的分析结果转换成便于拖拽的树状数据源模型,并在所述树状数据源模型中以不同颜色标注预警数据。
4.根据权利要求1所述的大数据数据中心运行监测系统,其特征在于:所述深度分析模块利用时间序列分析、聚类分析、分类分析、非结构数据特征分析、关联分析、回归分析对数据进行深度解析,并利用日志生产器生成相应日志文件。
5.根据权利要求1所述的大数据数据中心运行监测系统,其特征在于:所述辅助决策输出模块综合所述诊断评估模块、风险预测模块的预估结果,得到风险评估数据和故障分析报告,并转换成可视化图像上报风险预警等级、故障位置。
6.根据权利要求1所述的大数据数据中心运行监测系统,其特征在于:所述数据缓冲区包括MySQL数据库、历史全量计算服务器和增量计算服务器,所述明细数据层包括由MPP计算服务器构成的Gbase数据库。
7.根据权利要求6所述的大数据数据中心运行监测系统,其特征在于:源系统采集的结构化数据通过ETL、OGG方式抽取到所述数据缓冲区,并通过ETL方式流转到明细数据层、数据集市层。
8.根据权利要求7所述的大数据数据中心运行监测系统,其特征在于:针对所述源系统中不同系统的数据库平台部署对应OGG工具,完成数据同步初始化后启用所述OGG工具实现源业务到全业务数据中心的数据同步。
9.根据权利要求7所述的大数据数据中心运行监测系统,其特征在于:根据业务要求确定所述数据缓冲区中历史全量计算服务器的全量数据集成同步机制,以及增量计算服务器的增量数据集成同步机制,所述历史全量计算服务器、增量计算服务器定时调度ETL进行数据流转。
10.根据权利要求6所述的大数据数据中心运行监测系统,其特征在于:所述MySQL数据库、Gbase数据库根据源系统业务接入情况在全业务数据中心构建对应数据表,采用ETL方式导入数据实现历史数据同步。
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