[发明专利]一种基于人工智能视觉识别的计算机运维方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能视觉识别的计算机运维方法，涉及计算机运维技术领域，包括以下步骤：获取当前网络状态运行信息，其中包括当前网络连接正常或当前网络连接异常；若当前网络连接异常，采集当前运行客户端界面图像信息；进行对获取的客户端界面图像信息进行识别，获取分析报告；基于分析报告获取解决方案，并推送给用户，其中包括向用户推送协助故障处理。本发明时效性高，响应及时，满足日常运维需求且满足不同人群以及不同环境的运维，可协助用户快速解决问题。

技术领域

本发明涉及计算机运维技术领域，具体来说，涉及一种基于人工智能视觉识别的计算机运维方法。

背景技术

目前，在计算机软件的使用过程中，由于软件缺陷，网络问题，系统故障等原因发生故障时，当一般用户不能直接判断故障的成因及了解如何处理时，通常会联系运维部门进行处理，运维部门人员通常要到现场才能完全了解发生故障的系统、问题的详情以及进行问题的处置，整个过程耗时太久。

于是计算机运维系统应运而生，计算机运维系统通常包括主流在客户端电脑的前端运维应用，后台系统两部分组成，业务流程如下：用户计算机系统故障时，通过前端运维应用发起工单，填写出错的系统名称，故障信息，有条件的可以配上系统截图，由前端运维应用把上述信息回传到后台；前端运维应用会根据用户工单关键字访问运维系统的知识库，然后向用户提出解决方案；若用户自行解决则运维工作结束，若不能解决继续推进工单执行；运维部门的客服人员在运维系统后台收到工单，查看提出的问题，由客服人员电话核实后派单给运维工程师处置；运维工程师阅读工单信息后，与客户联系，通过电话或到现场处理问题；运维工程师把问题处理结果录入到运维系统后台；运维工程师事后对运维工单的处理结果进行整合完善，形成知识库，

但，目前还存在如下问题：

1、运维系统不具备网络检测能力：前端运维应用不能自动诊断用户当前的网络状态，并且对网络情况没有自检及更新能力，由于大量的系统故障来源于网络故障，因此前端运维应用不能自动诊断网络，若发生网络故障的时候需要人力介入解决问题。

2、运维系统不具备软件识别能力：由于当前大量系统都是以浏览器方式呈现，因此前端运维应用不能确定现在正在运行的软件系统，也就无法从知识库上找到对应系统的问题处理的建议。

3、运维系统不具备故障识别能力：用户运行的系统大多属于web平台，错误弹窗无法截获，因此难以定位故障原因，不具备应用级别的故障识别能力。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于人工智能视觉识别的计算机运维方法，解决目前针对运维前端应用不具备网络检测能力、不具备软件识别能力、不具备故障识别能力的技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于人工智能视觉识别的计算机运维方法，包括以下步骤：

步骤S1，获取当前网络状态运行信息，其中包括当前网络连接正常或当前网络连接异常；

步骤S2，若当前网络连接异常，采集当前运行客户端界面图像信息；

步骤S3，进行对获取的客户端界面图像信息进行识别，获取分析报告；

步骤S4，基于分析报告获取解决方案，并推送给用户，其中包括向用户推送协助故障处理。

进一步的，所述获取当前网络状态运行信息，包括以下步骤：

步骤S101，当前运行客户端加载运维前端应用；

步骤S102，运维前端应用进行对网络状态运行进行测试。

进一步的，所述网络状态运行进行测试，包括以下步骤：