[发明专利]一种数据处理方法及相关设备

说明书

本申请实施例提供了一种数据处理方法及相关设备，用于评估运维人员的工作质量，以提高运维数据的可靠性。本申请实施例方法包括：采集运维人员的运维数据；其中，所述运维数据至少包括运维指标数据及与所述运维指标数据对应的处理时效数据；基于所述运维指标数据及所述处理时效数据生成运维趋势曲线；提取所述运维趋势曲线中的目标特征数据；将所述目标特征数据与特征阈值数据进行比较，以获取所述运维趋势曲线中的异常特征数据，并根据所述异常特征数据确定所述运维人员的运维工作状态；其中，所述异常特征数据为超过所述特征阈值数据的阈值范围的特征数据。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及相关设备。

背景技术

随着企业云的搭建与企业内部系统的信息化，企业内部信息技术(IT，informationtechnology)系统的复杂性越来越高。一般地，为了企业内部IT保障系统能够高质高效的稳定运行，企业内部都配有专职的运维人员与自有开发的运维数据采集系统，旨在对相关指标数据进行收集。

但是现有方案中，采用Excel表格形式统计数据，通常会耗费大量时间，并产生严重的滞后问题，当发现一个运维质量下降的情况后，往往都非常的滞后，且给客户造成了很不好的影响。

发明内容

本申请实施例提供了一种数据处理方法及相关设备，用于评估运维人员的工作质量，以提高运维数据的可靠性。

本申请实施例第一方面提供了一种数据处理方法，包括：

采集运维人员的运维数据；其中，所述运维数据至少包括运维指标数据及与所述运维指标数据对应的处理时效数据；

基于所述运维指标数据及所述处理时效数据生成运维趋势曲线；

提取所述运维趋势曲线中的目标特征数据；

将所述目标特征数据与特征阈值数据进行比较，以获取所述运维趋势曲线中的异常特征数据，并根据所述异常特征数据确定所述运维人员的运维工作状态；其中，所述异常特征数据为超过所述特征阈值数据的阈值范围的特征数据。

可选地，所述基于所述运维指标数据及所述处理时效数据生成运维趋势曲线包括：

根据所述处理时效数据确定所述运维指标数据中各个指标数据的处理时间数据；

将所述运维指标数据中的各个指标数据进行转换，以生成基于所述处理时间数据变化的所述运维趋势曲线。

可选地，所述将所述目标特征数据与特征阈值数据进行比较之前，所述方法还包括：

设置所述运维指标数据中各个指标数据的阈值数据，以生成所述特征阈值数据。

可选地，所述将所述目标特征数据与特征阈值数据进行比较，以获取所述运维趋势曲线中的异常特征数据包括：

计算所述目标特征数据中各个指标数据与所述特征阈值数据的差值数据；

当所述差值数据超过所述阈值范围的临界值时，确定所述目标特征数据中对应的指标数据为所述异常特征数据。

可选地，所述根据所述异常特征数据确定所述运维人员的工作状态包括：

根据各个指标数据的所述差值数据确定所述运维工作状态的异常严重值；其中，所述异常严重值为所述运维工作状态的状态参考值；

或，确定各个指标数据的所述差值数据与所述异常特征数据的比值数据；

根据所述比值数据确定所述运维工作状态的所述异常严重值。

可选地，所述根据所述异常特征数据确定所述运维人员的运维工作状态之后，所述方法还包括：