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        研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用

        2016-05-14 22:11:11常宇
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

        常宇

        摘要:就目前的現(xiàn)代化信息數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域來看,基于標(biāo)準(zhǔn)CRISP DM的IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)已被社會各界廣泛應(yīng)用,它合理利用了時序性數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及預(yù)測技術(shù)實現(xiàn)了對現(xiàn)有數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的全面監(jiān)控過程,在IT基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域存在相當(dāng)高的實用價值。本文就針對該技術(shù)的特殊性,探討了它在基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用流程。

        關(guān)鍵詞:IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) CRISP DM

        中圖分類號:TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1007-9416(2016)07-0107-01

        從當(dāng)代信息技術(shù)視角來看,數(shù)據(jù)挖掘為信息技術(shù)提供了一種自然演化的過程,并轉(zhuǎn)化為積極的技術(shù)成果,它對于數(shù)據(jù)信息庫中大量數(shù)據(jù)的挖掘過程相當(dāng)擅長,也是對數(shù)據(jù)庫技術(shù)、高性能計算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)可視化、信息檢索等多項技術(shù)的綜合性匯總和應(yīng)用。基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),人們可以從數(shù)據(jù)庫中以多元化形式提取信息,并因此而制定決策、控制信息數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用和處理過程,所以將這種技術(shù)應(yīng)用于IT基礎(chǔ)設(shè)施的監(jiān)控系統(tǒng)中是具有可行性的。

        1 關(guān)于CRISP DM標(biāo)準(zhǔn)

        目前,國內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)交易與證券交易所都采用了以交易為核心的IT基礎(chǔ)設(shè)施,這其中就涵蓋了核心交易機(jī)群、遠(yuǎn)程交易網(wǎng)絡(luò)與場內(nèi)交易網(wǎng)絡(luò)。為了確保交易期間始終保持高效合理的運作機(jī)制,就必須建立并啟動IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng),實現(xiàn)對交易期間系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中諸如主機(jī)、數(shù)據(jù)庫的實時監(jiān)控,再借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析有關(guān)監(jiān)控數(shù)據(jù)。

        為此,國內(nèi)所采用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)為跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程(Cross Industry Standard Process for Data Mining),即CRISP DM標(biāo)準(zhǔn)。該標(biāo)準(zhǔn)在網(wǎng)絡(luò)、證券期貨交易業(yè)務(wù)中的具體作用就是實現(xiàn)以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為核心的IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用,并為系統(tǒng)建立一個自適應(yīng)性極強(qiáng)的迭代過程[1]。

        2 基于數(shù)據(jù)挖掘CRISP DM的IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用過程

        基于數(shù)據(jù)挖掘CRISP DM技術(shù),可以將IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用過程分為4個階段。

        2.1 項目決策

        項目決策階段的重點就在于理解系統(tǒng)中所要實現(xiàn)的項目需求及目標(biāo),利用數(shù)據(jù)挖掘轉(zhuǎn)化的技術(shù)理念來滿足這些需求與目標(biāo)。首先,要對項目初期的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行基于量化的評估分析,比如說監(jiān)控系統(tǒng)每年的監(jiān)控數(shù)據(jù)存儲量為2T,那么這些數(shù)據(jù)就應(yīng)該包括了諸如系統(tǒng)運行知識、日常運維報告等等重要數(shù)據(jù),所以就圍繞此來定義系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo),以下簡要論述三點目標(biāo)。

        第一,以定位系統(tǒng)性能瓶頸為目標(biāo)。應(yīng)該說,IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)的整體效能一定是存在瓶頸的,如果基于CRISP DM標(biāo)準(zhǔn),通過數(shù)據(jù)挖掘來定位系統(tǒng)瓶頸是可行的,因為它能夠及時補(bǔ)充系統(tǒng)中所匱乏的對應(yīng)資源。在大型交易系統(tǒng)中,就常常利用數(shù)據(jù)挖掘來擴(kuò)大系統(tǒng)內(nèi)存容量、增加磁盤列陣或直接對網(wǎng)絡(luò)設(shè)備實施升級。

        第二,以評估系統(tǒng)生命周期為目標(biāo)。隨著國民經(jīng)濟(jì)的不斷進(jìn)步,目前國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)交易的會員數(shù)量明顯在增加,交易品種也在不斷豐富完善,因此這必然會造成對系統(tǒng)負(fù)載的加大。如果基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)潛能被過分應(yīng)用直至殆盡,就必須對其進(jìn)行更新?lián)Q代。在這里,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就可以通過CRISP DM標(biāo)準(zhǔn)來評估系統(tǒng)壽命。

        第三,以優(yōu)化人力資源配置為目標(biāo)。圍繞人力資源配置展開的系統(tǒng)維護(hù)任務(wù)主要有3個部分:主機(jī)、數(shù)據(jù)庫與網(wǎng)絡(luò),系統(tǒng)維護(hù)人員的配置完全根據(jù)系統(tǒng)技術(shù)實施難度和故障頻率來確定。在這里采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),就能及早發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中可能存在故障的基本發(fā)生規(guī)律,從而對人力資源配置實現(xiàn)優(yōu)化[2]。

        2.2 模型建立

        模型建立階段要采用多種建模技術(shù),并將模型參數(shù)校準(zhǔn)到最佳值。具體來說,相同數(shù)據(jù)挖掘問題下是存在多種建模技術(shù)的,這些建模技術(shù)都可以圍繞數(shù)據(jù)格式來提出其對應(yīng)的要求,所以在這一階段首先要準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。

        以負(fù)載模型為例,它其中就包括了對網(wǎng)絡(luò)設(shè)備CPU的利用率和緩存利用率分析,基于CRISP DM為其進(jìn)行時序數(shù)據(jù)定位,根據(jù)時間變化序列值來檢測CPU的程序端口實時狀態(tài),并對其數(shù)據(jù)進(jìn)行現(xiàn)場處理。

        為了降低IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)中由于數(shù)據(jù)信息波動而造成的模型準(zhǔn)確度偶然負(fù)面影響,就要對數(shù)據(jù)實施平滑處理,消除平滑效果,并同時保留負(fù)載曲線的趨勢變化,選擇3階加權(quán)移動平均算法,假設(shè)加權(quán)系數(shù)分別為1、4、1其設(shè)計算式為:

        除此之外,負(fù)載模型也能實現(xiàn)對系統(tǒng)瓶頸的定位、對系統(tǒng)總體負(fù)載趨勢變化的獲取等等。它最終應(yīng)該有5項負(fù)載指標(biāo)來組成負(fù)載模型曲線圖,對IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行總體負(fù)載趨勢的有效規(guī)劃[3]。

        2.3 模型評價

        在模型已經(jīng)建立后,就進(jìn)入模型的最終部署——評價階段。一般情況下網(wǎng)絡(luò)交易所為了保證自身的商業(yè)目的得以實現(xiàn),都會通過模型來對市場進(jìn)行全面評估,并審查模型中的每一個具體操作步驟,根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果來得出相應(yīng)結(jié)論,提出決策。

        以故障模型為例,如果發(fā)現(xiàn)IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)故障要多于主機(jī)故障數(shù)量,則必須首先針對網(wǎng)絡(luò)故障實施維護(hù)。另外,系統(tǒng)維護(hù)人員也可以根據(jù)一元性回歸方程來預(yù)測系統(tǒng)的生命周期,確定其是否與預(yù)期評估相符。

        2.4 實際部署

        實際部署階段就是將所建立的模型運用于真實的環(huán)境當(dāng)中,所以基于數(shù)據(jù)挖掘的模型應(yīng)用可以描述IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)的可行性。如果系統(tǒng)中的操作有需要改進(jìn)的地方則要根據(jù)CRISP DM流程標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn),以確保監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用的長期穩(wěn)定。

        3 結(jié)語

        利用時序性數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以解決IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)中對歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)有數(shù)據(jù)的深度挖掘,并建立模型實現(xiàn)對系統(tǒng)性能的高效發(fā)揮和維護(hù)。目前許多行業(yè)已經(jīng)在采用這種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng),這也證明了數(shù)據(jù)挖掘在當(dāng)今社會各行各業(yè)發(fā)展的重要技術(shù)地位。

        參考文獻(xiàn)

        [1]宋應(yīng)湃,汪林林.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].計算機(jī)科學(xué),2007,34(5):205-207.

        [2]宋應(yīng)湃,汪林林,宋華等.數(shù)據(jù)預(yù)處理在IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].計算機(jī)工程與設(shè)計,2007,28(15):3770-3772.

        [3]羅美淑,劉世勇,夏春艷等.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)評價中的應(yīng)用研究[J].教育探索,2013(2):81-82.

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