摘要
本发明涉及一种基于大数据的IT运维服务管理方法,包括以下步骤:S1:收集来自日志、监控工具、用户行为的数据,并进行预处理;S2:对预处理后的数据集进异常检测,并进行二次数据清洗;S3:基于二次数据清洗后的数据,预测系统性能指标的趋势;S4:利用层次聚类聚类分析根据用户行为数据,构建静态用户画像,并基于路径动态分析,动态更新用户画像以自适应最新行为数据;S5:基于系统性能指标的趋势和用户画像,使用强化学习算法优化资源分配和任务调度;S6:集成外部安全情报,利用自适应策略调整机制。本发明不仅有效果提升系统运行效率和可靠性,能提高IT运维复杂性与动态变化的环境下的有效管理。
技术关键词
服务管理方法
画像
大数据
ARIMA模型
最小化方法
强化学习算法
动态更新
异常数据
资源分配
监控工具
异常点
日志
任务调度
聚类分析算法
预测系统
矩阵
清洗策略
系统为您推荐了相关专利信息
大数据
分布式数据存储
生态
分布式文件系统
多源异构数据
热电联产设备
燃气锅炉设备
优化调度模型
备用锅炉
功率
文案生成方法
搜索词
短视频
多维特征向量
神经网络模型
事故报警方法
风险
指数
LSTM神经网络模型
电网设备