一种信息系统综合健康度计算方法与流程

1.本发明涉及一种信息系统综合健康度计算方法。


背景技术：

2.信息系统是由计算机硬件、网络和通信设备、计算机软件、信息资源、信息用户和规章制度组成的以处理信息流为目的的人机一体化系统。
3.随着技术的不断发展进步，尤其是各类开源技术的广泛推广和应用，当前信息系统呈现出关系复杂、体量庞大、维护难度大等特征，各种未知故障导致的信息系统异常的风险越来越大，如何判定信息系统的运行情况成为了当前信息系统运维人员面临的重要难题。当前，信息系统健康度评价方法，主要是通过整合各类指标，通过一定的方法得出指标的权重，再通过汇总得出健康度数值，上述方法存在以下几个问题：
4.1、对未知或不可监控参数指标对信息系统健康度的影响分析不足。现有信息系统健康度计算方法通常以已知监控参数指标为基础，结合趋势预测等技术手段，通过类似加权平均方式实现健康度分析；没有考虑对未知或不可监控参数指标对信息系统健康度的影响。
5.2、对信息系统的系统模块组成差异造成的单个指标对信息系统系统健康度影响差异分析不足。现有信息系统健康度计算方法未能考虑包含计算机硬件、网络和通信设备、计算机软件、信息资源等在内的信息系统综合架构，不能够体现在不同信息系统架构下相同指标对信息系统健康度影响的差距。
6.3、特殊状态下对信息系统健康度修正能力不足。信息系统是一个复杂系统，当前信息系统健康度评估方法虽然考虑了不同场景下各参数指标的权重差异，但是无法适应如不同运行模式、不同应用组织方式、不同备份策略下的信息系统健康度修正要求。


技术实现要素：

7.发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种信息系统综合健康度计算方法，实现复杂条件下信息系统运行状态的定量评估，为运维人员提供参考。
8.实现本发明目的的解决方案为：一种信息系统综合健康度计算方法，包括如下步骤：
9.步骤1，基于异常影响和系统架构分层次权重进行健康度评估；
10.步骤2，进行系统健康度的聚合；
11.步骤3，基于全局决定性故障进行健康度计算；
12.步骤4，进行健康度修正。
13.步骤1包括：依据以下计算公式计算单个分系统的健康度：
[0014][0015][0016]
其中，sig(x)是判断函数，x是中间参数；
[0017]
si代表第i个分系统，scorestep1(si)代表第i个分系统的健康度；
[0018]si,m
代表第i个分系统si的第m个分系统层级的决定性故障，p为第i个分系统si的所有决定性故障数量；当s
i,m
代表的决定性故障存在，则故障影响程度e(s
i,m
)取值为0，否则，取值为1；
[0019]
权重参数p1(si)代表第i个分系统si相对于整个信息系统的重要度，取值0～1，n表示信息系统下的分系统个数；
[0020]ei,k
表示第i个分系统si的第k个非决定性故障；故障权重p2(e
i,k
)代表故障e
i,k
占分系统健康度计算的重要程度，p2(e
i,k
)《1，q代表第i个分系统si共有q类非决定性故障.
[0021]
步骤1中，非决定性故障的重要程度采用模糊算法推导计算，设定系统的指标非决定性故障对系统的影响分为t个等级，t为大于1的整数，根据信息系统规模t取值可在20～100之间，则非决定性故障的故障权重的论域a＝{h1,h2,
…
,h
t
}，hi为第i个指标的权重的映射值，i取1～t，0《hi《1；设定系统有u项指标，故障e
i,k
的故障表征为b(e
i,k
)＝[g1,g2,
…
,gu]，其中g
x
表示第x项指标的测量值映射值，x取1～u，经过实际监控测量，通过模糊推理理论，计算模糊关系为r，r为u行t列的矩阵，则故障e
i,k
的模糊输出a
′
(e
i,k
)为：
[0022]a′
(e
i,k
)＝b(e
i,k
)。r
[0023]
其中。表示矩阵的乘积；
[0024]
通过最大隶属法进行决策，确定故障e
i,k
的故障权重p2(e
i,k
)；
[0025]
w(e
i,k
)表示第i个分系统si的第k个非决定性故障的影响程度，如果第i个分系统si的第k个非决定性故障未发生，则w(e
i,k
)为0，否则为1；
[0026]
第i个分系统si的所有非决定性故障的异常程度值表达为
[0027]
步骤2包括：采用求和的方式将各个分系统的健康度聚合在一起，公式如下：
[0028][0029]
其中，bj代表信息系统，n表示信息系统下的分系统个数，scorestep2(bj)表示聚合后的信息系统bj的健康度。
[0030]
步骤3包括：采用如下公式计算健康度scorestep3(bj)：
[0031]
scorestep3(bj)＝f(bj)
×
scorestep2(si)
[0032]
其中，函数f(bj)的取值为0或者1，当bj代表的信息系统出现决定性故障时，函数f(bj)值为0，否则为1。
[0033]
步骤4包括：引入修正系数来调整不同组织方式、备份策略下的健康度，具体公式
如下：
[0034]
hp＝scorestep3(bj) facotor(bj)
[0035]
其中，facotor(bj)代表系统bj对应的修正系数，hp表示修正后的健康度。
[0036]
步骤4中，采用如下步骤计算修正系数：
[0037]
步骤4-1，获取系统运行配置：
[0038]
从预制的信息系统配置库中获取信息系统的运行方式、备份策略；
[0039]
步骤4-2，获取修正系数计算策略：
[0040]
从预制的信息系统修正系数数据库中加载修正系数的计算策略表；
[0041]
步骤4-3，计算修正系数：
[0042]
根据信息系统的运行配置遍历计算策略表，得到相应修正系数。
[0043]
本发明方法综合考虑了所有的监控参数和决定性的故障因素，并制定了不同运行模式、不同应用组织方式、不同备份策略下的信息系统的健康度修正策略，从而在复杂条件下也能得到更加准确、合理的信息系统健康度。
[0044]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：同时考虑了决定性和未知故障原因的非决定性故障，并根据信息系统层级结构的特点赋予各个系统权重，此外还结合了系统的组织方式、运行策略等修正健康度计算，不仅考虑因素覆盖面广，可以适用更多复杂场景，且健康度的准确度也更高。
附图说明
[0045]
下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。
[0046]
图1是本发明方法示意图。
[0047]
图2是修正系数计算方法示意图。
具体实施方式
[0048]
本发明提供了一种信息系统综合健康度计算方法，执行如下步骤，流程图参考图1：
[0049]
步骤1，基于异常影响和系统架构分层次权重的健康度评估。依据以下计算公式计算单个分系统的健康度：
[0050][0051][0052]
其中，si代表第i个分系统，s
i,m
代表第i个分系统的第m个分系统层级的决定性故障。由于发生如断电、断网等任意决定性故障时系统均无法正常运行，因此，采用乘积的形式聚合所有决定性故障。当s
i,m
代表的决定性故障存在，则e(s
i,m
)取值为0，否则，取值为1。考虑到不同分系统在整个信息系统中的重要程度不同，因此，引入权重参数p1(x)代表分系统si的重要度，并与e(s
i,m
)的乘积结果做乘法。此外，对于非决定性故障，由于不能确定该
故障的确切产生因素，因此使用减法的形式从分系统的健康度中去除这部分故障异常的影响。使用e
i,k
表示第i个分系统的第k个非决定性故障，w(e
i,k
)为第i个分系统的第k个非决定性故障发生情况，若发生为1，否则为0，由于相同故障在不同子系统的健康状况的影响程度不同，因此引入故障权重p2(e
i,k
)代表该故障占该分系统健康度计算的重要程度p2(e
i,k
)《1，q代表第i个分系统si共有q类非决定性故障；非决定性故障的重要程度可采用模糊算法推导计算，假设系统的指标非决定性故障对系统的影响分为t个等级(t》1)，则非决定性故障的故障权重的论域a＝{h1,h2,
…
,h
t
}，hi(i取1～t)为权重的映射值(0《hi《1)；假设系统有u项指标，故障e
i,k
的故障可表征为b(e
i,k
)＝[g1,g2,
…
,gu]，其中g
x
表示第x项指标的测量值映射值(i取1～u)，经过实际监控测量，通过模糊推理理论，计算模糊关系为r，r为u行t列的矩阵，则故障e
i,k
的模糊输出a
′
(e
i,k
)为：
[0053]a′
(e
i,k
)＝b(e
i,k
)。r
[0054]
通过最大隶属法，进行决策，确定故障e
i,k
的故障权重p2(e
i,k
)。
[0055]
则该分系统的非决定性故障的异常程度值表达为考虑到减法的结果可能是负数，因此，使用sig(x)函数将值规范为非负数。
[0056]
其中，确定故障e
i,k
的故障权重p2(e
i,k
)的具体实施例子如下：
[0057]
某信息系统的非决定性故障的权重论域为{1,2,3,4,5}，对应的权重(0.1,0.25,0.63,0.76,0.82}，系统指标值为(1,2,3,4,5}，通过实际检测和专家评估，将“故障1”和“故障概率1”的模糊量表示为
[0058][0059][0060]
现已知“故障n”可表示为：
[0061][0062]
要推论“故障n”对应的故障权重，先确定模糊关系r：
[0063][0064]
然后进行模糊推理，“故障n”对应的模糊量：
[0065][0066]
基于最大隶属度法进行决策，得到对应的权重为0.82。
[0067]
步骤2，多个系统健康度的聚合。依据步骤1计算得到的各个分系统的健康度，采用求和的方式将其聚合在一起，具体公式如下：
[0068][0069]
其中，bj代表信息系统，n表示该信息系统下的分系统个数。
[0070]
步骤3，基于全局决定性故障的健康度计算。依据步骤2计算得到的初步的信息系统健康度，乘上全局决定性故障因子，从而处理如全局断电、断网等影响系统状态、对于信息系统的正常运行有着决定性影响的故障，具体公式如下：
[0071]
scorestep3(bj)＝f(bj)
×
scorestep2(si)
[0072]
其中，f(x)的取值为0或者1。当出现决定性故障时，该值为0，否则该值为1。
[0073]
步骤4，基于综合状态的健康度修正。截止步骤3计算得到的健康度仅仅考虑了分系统各自的健康状况，然而在不同的组织方式、备份策略的情况下，即使具有相同的分系统健康状况，信息系统整体的健康值也应不同。以备份策略为例，好的备份策略会增强系统整体的容灾能力，因此其总体的健康度分数应该更高。所以，引入了修正系数来调整不同组织方式、备份策略下的健康度，具体公式如下：
[0074]
hp＝scorestep3(bj) facotor(bj)
[0075]
其中，facotor(bj代表系统bj对应的修正系数。修正系数与系统的组织方式、备份策略等强相关，因此其计算方式采用多重判断的方法，具体流程如图2所示，主要包含以下三个步骤：
[0076]
(1)获取系统运行配置
[0077]
从预制的信息系统配置库中获取信息系统的运行方式、备份策略等。
[0078]
(2)获取修正系数计算策略
[0079]
从预制的信息系统修正系数数据库中加载修正系数的计算策略表。计算策略以(系统运行配置，修正系数值)的格式存储在数据库中，方便后续计算策略的调整和扩展。
[0080]
(3)修正系数计算
[0081]
根据信息系统的运行配置遍历计算策略表，得到相应修正系数。
[0082]
基于以上四个步骤的公式整合，可以得到信息系统健康度计算的完整公式，如下：
[0083][0084]
其中，facotor(bj)的获取实现方式实施例子如下：
[0085]
(1)获取系统运行配置
[0086]
从预制的信息系统配置库中获取信息系统的运行方式、备份策略等。
[0087]
信息系统配置库示例如下：
[0088][0089]
(2)获取修正系数计算策略
[0090]
从预制的信息系统修正系数数据库中加载修正系数的计算策略表。计算策略以(系统运行配置，修正系数值)的格式存储在数据库中，方便后续计算策略的调整和扩展。
[0091]
信息系统修正系数数据库示例如下：
[0092][0093]
(3)修正系数计算
[0094]
根据信息系统的运行配置遍历计算策略表，得到相应修正系数。
[0095]
计算策略表示例如下：
[0096]
假设当前为运行方式为“多系统联合运行”，备份方式为“实时备份”，查上表可得修正系数为0.6，则facotor(bj)＝(1-t(bj))
×
0.6。
[0097]
本发明提供了一种信息系统综合健康度计算方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。