[发明专利]运维优化方法、系统、计算机设备和存储介质

说明书

本公开提供了一种运维优化方法、系统、计算机设备和存储介质。所述运维优化方法包括：获取工作流程中的工作数据；基于所述工作数据获取影响因子；对所述影响因子进行预处理，得到量级范围统一的影响因子；通过K‑均值聚类算法对所述预处理后的影响因子进行分类，获取预定个数的簇；对所述预定个数的簇进行分析，获取其中的最优簇；以所述最优簇为基准获取所述预定个数的簇中其他簇的优化方向；基于所述优化方向进行运维优化。本公开提供的运维优化方法基于工作流程中的工作数据获取影响因子，并将聚类后的影响因子中的最优簇作为改进基准，可以分析出其他簇的改进方向，为优化运维质量指出优化方向，从而实现有效的运维优化。

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，更为具体而言，涉及一种运维优化方法、系统、计算机设备和存储介质。

背景技术

在日常参数运维评估中，大部分金融企业往往依靠运维人员的主观经验实现参数变更评估，其存在如下问题：

1)缺乏客观性

在对各个分行(银行企业的二级机构，通常属于省级)的参数运维流程数据进行分析时，主观的选择影响因子，主观的对各个因子赋予权重，再利用普通相加减的方法对各分行进行打分，最后利用分数的高低来对各分行进行排序。这种方法带有主观性色彩，评估结果无法令人信服。

2)缺乏对参数运维评估结果的细致分析

对所有分行采取统一的分析方法，没有对评估结果异常的样本进行分析，之前的分析方法所起到的效果就只能达到评估各个分行的效果，并不能依据分析的结果来优化分行的参数运维。

可见，当前的运维评估方法缺乏客观性，导致评估结果很难使各方信服，也无法实现有效的运维优化。

发明内容

为解决上述现有技术存在的问题或部分问题，本发明实施方式提供了一种运维优化方法、系统、计算机设备和存储介质，基于工作流程中的工作数据获取影响因子，并将聚类后的影响因子中的最优簇作为改进基准，可以分析出其他簇的改进方向，为优化运维质量指出优化方向，从而实现有效的运维优化。

根据本发明的第一方面，本发明实施方式提供了一种运维优化方法，其包括：获取工作流程中的工作数据；基于所述工作数据获取影响因子；对所述影响因子进行预处理，得到量级范围统一的影响因子；通过K-均值聚类算法对所述预处理后的影响因子进行分类，获取预定个数的簇；对所述预定个数的簇进行分析，获取其中的最优簇；以所述最优簇为基准获取所述预定个数的簇中其他簇的优化方向；基于所述优化方向进行运维优化。

本发明上述实施方式基于工作数据获取影响因子，并将聚类后的影响因子中的最优簇作为改进基准，可以分析出其他簇的改进方向，为优化运维质量指出优化方向，从而实现有效的运维优化。

在本发明的一些实施方式中，所述运维优化方法还包括：基于所述预定个数的簇、所述优化方向生成分析评估报告。

本发明上述实施方式通过将分析结果形成参数运维质量的分析评估报告，能够按层次、类别分别展示各行的参数运维情况，这样既能展示详细的数据分析结果，又能重点突出异常内容，并能够针对异常内容提出优化运维意见。

在本发明的一些实施方式中，基于所述工作数据获取影响因子包括：对所述工作数据进行结构化存储；根据数据属性对所述结构化存储的工作数据进行分类；从所述分类后的工作数据中抽取影响因子。

本发明上述实施方式基于工作流程中的工作数据抽取影响因子，使得挖掘信息的数据内容丰富而全面，避免影响因子的主观选择。

在本发明的一些实施方式中，所述影响因子包括：废单数、退单数、发布失败数、未关单数、未补单数、发生应急处置的事件、产生生产的事件、各单位处理时间、各单位滞留时间，处理效率。