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一种终端运行监控系统及方法

阅读:161发布:2023-06-11

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1.一种终端运行监控系统,其特征在于,包括:数据采集、数据判断模块、数据处理模块、数据显示模块和数据库
所述数据库储存有数据规则词库,所述数据规则词库用于对不同数据类型的运行数据分别设置不同的参数阈值和计算规则;
所述数据采集模块用于对终端设备的运行数据进行采集得到运行数据;
所述数据判断模块用于获取所述运行数据后对所述运行数据的数据类型进行判断,并根据得到的数据类型通过数据规则词库进行识别选择相应的参数阈值和计算规则;
所述数据处理模块用于根据所述运行数据及其对应的参数阈值和计算规则进行计算处理,得到所述运行数据的分析结果;
所述数据显示模块用于接收所述分析结果并进行显示。
2.如权利要求1所述的终端运行监控系统,其特征在于,所述数据采集模块包括软件采集单元和硬件采集单元;所述软件采集单元用于对在终端设备中运行的软件程序的软件运行数据进行采集得到软件运行数据;所述硬件采集单元用于对终端设备中运行的硬件设备的硬件运行数据进行采集得到硬件运行数据。
3.如权利要求1所述的终端运行监控系统,其特征在于,所述数据库还储存有数据类型词库,所述数据类型词库用于储存不同的运行数据类型所对应的识别规则,以使所述数据判断模块根据所述数据类型词库对所述运行数据的数据类型进行判断。
4.如权利要求1所述的终端运行监控系统,其特征在于,所述数据采集模块通过预设的时间段对运行数据进行周期分段采集。
5.如权利要求1所述的终端运行监控系统,其特征在于,所述数据处理模块包括:
系数运算单元,用于根据所述运行数据所对应的计算规则对所述运行数据进行计算,得到所述运行数据的实际系数;
阈值对比单元,用于根据所述运行数据所对应的参数阈值与所述实际系数进行对比;
预警分析单元,用于根据所述实际系数与所述参数阈值的数值大小判断得到所述运行数据的状态类型,并根据所述状态类型进行预警分析得到分析结果。
6.如权利要求5所述的终端运行监控系统,其特征在于,所述预警分析单元包括:
第一分析子单元,用于当所述实际系数小于所述参数阈值时确定所述运行数据为正常状态,将当前正常状态下的运行数据作为分析结果;
第二分析子单元,用于当所述实际系数等于所述参数阈值时确定所述运行数据为一般异常状态,将当前一般异常状态下的运行数据进行标记预警信号后作为分析结果;
第三分析子单元,用于当所述实际系数大于所述参数阈值时确定所述运行数据为特别异常状态,将当前特别异常状态下的运行数据进行标记预警信号并进行推算预测该运行数据下的软件程序或硬件设备即将产生的故障可能,将所述推算预测结果结合标记预警信号的运行数据作为分析结果。
7.如权利要求6所述的终端运行监控系统,其特征在于,所述数据显示模块包括:
状态分类单元,用于实时接收所述运行数据的分析结果,对所述分析结果进行正常运行状态和异常类型运行状态分类;
第一集合单元,用于对所述正常运行状态的运行数据进行归类整合并设置关联的分析结果,集合得到第一数据集;
第二集合单元,用于对所述异常运行状态的运行数据进行归类整合后设置关联的分析结果并进行标记警告,集合得到第二数据集;
图形处理单元,用于对所述第一数据集和所述第二数据集分别进行图形化处理,得到正常运行图形化数据和异常运行图形化数据;
图形显示单元,用于将所述正常运行图形化数据和异常运行图形化数据上传至控制中心并进行显示。
8.一种终端运行监控方法,其特征在于,包括:
设置数据规则词库,所述数据规则词库包括对不同数据类型的运行数据分别设置不同的参数阈值和计算规则;
对终端设备的运行数据进行采集得到运行数据;
获取所述运行数据后对所述运行数据的数据类型进行判断,并根据得到的数据类型通过数据规则词库进行识别选择相应的参数阈值和计算规则;
根据所述运行数据及其对应的参数阈值和计算规则进行计算处理,得到所述运行数据的分析结果;
接收所述分析结果并进行显示。
9.如权利要求8所述的终端运行监控方法,其特征在于,所述根据所述运行数据及其对应的参数阈值和计算规则进行计算处理,得到所述运行数据的分析结果,包括:
根据所述运行数据所对应的计算规则对所述运行数据进行计算,得到所述运行数据的实际系数;
根据所述运行数据所对应的参数阈值与所述实际系数进行对比;
根据所述实际系数与所述参数阈值的数值大小判断得到所述运行数据的状态类型,并根据所述状态类型进行预警分析得到分析结果;
其中,所述根据所述实际系数与所述参数阈值的数值大小判断得到所述运行数据的状态类型,并根据所述状态类型进行预警分析得到分析结果,具体包括如下步骤:
当所述实际系数小于所述参数阈值时确定所述运行数据为正常状态,将当前正常状态下的运行数据作为分析结果;
当所述实际系数等于所述参数阈值时确定所述运行数据为一般异常状态,将当前一般异常状态下的运行数据进行标记预警信号后作为分析结果;
当所述实际系数大于所述参数阈值时确定所述运行数据为特别异常状态,将当前特别异常状态下的运行数据进行标记预警信号并进行推算预测该运行数据下的软件程序或硬件设备即将产生的故障可能,将所述推算预测结果结合标记预警信号的运行数据作为分析结果。
10.如权利要求9所述的终端运行监控方法,其特征在于,所述接收所述分析结果并进行显示,包括:
实时接收所述运行数据的分析结果,对所述分析结果进行正常运行状态和异常类型运行状态分类;
对所述正常运行状态的运行数据进行归类整合并设置关联的分析结果,集合得到第一数据集;
对所述异常运行状态的运行数据进行归类整合后设置关联的分析结果并进行标记警告,集合得到第二数据集;
对所述第一数据集和所述第二数据集分别进行图形化处理,得到正常运行图形化数据和异常运行图形化数据;
将所述正常运行图形化数据和异常运行图形化数据上传至控制中心并进行显示。

说明书全文

一种终端运行监控系统及方法

技术领域

[0001] 本发明涉及系统监控技术领域,尤其涉及一种终端运行监控系统及方法。

背景技术

[0002] 对系统终端进行运行监控是实现系统稳定性检测,为系统安全运行提供必要支撑数据的重要途径。目前,对系统终端的运行监控方式是通过监测终端的运行结果进行判断,当终端运行失败时,再通过分析终端的故障原因,排出故障;但是这种传统的运行监控方法不能及时发现终端在运行过程中可能出现的故障问题,不能做到提前预测故障并避免故障的发生。
[0003] 政府办公信息系统具有业务数量大、业务流程复杂、用户数量多等特点,对支撑其运行的安全可靠基础硬件集成有较高要求。在利用传统的终端运行监控方法对具有海量数据的政府办公信息系统进行监控时,上述监控弊端是更加明显了,故障原因的分析排查在对海量数据进行处理时,处理效率极低,严重影响系统故障的修复工作。

发明内容

[0004] 本发明提供了一种终端运行监控系统及方法,通过在设备运行中对终端运行数据的类型进行判断,结合参数阈值和计算规则对运行数据进行分析处理后进行显示,以解决传统的运行监控方法不能及时发现终端在运行过程中可能出现故障的技术问题,从而在设备运行中通过运行数据的分析处理及时发现系统设备的故障情况,避免在故障发生后才对海量数据进行排查处理,进而实现提升系统故障的处理效率,帮助完善系统故障修复工作。
[0005] 为了解决上述技术问题,本发明实施例提供了一种终端运行监控系统,包括:数据采集、数据判断模块、数据处理模块、数据显示模块和数据库
[0006] 所述数据库储存有数据规则词库,所述数据规则词库用于对不同数据类型的运行数据分别设置不同的参数阈值和计算规则;
[0007] 所述数据采集模块用于对终端设备的运行数据进行采集得到运行数据;
[0008] 所述数据判断模块用于获取所述运行数据后对所述运行数据的数据类型进行判断,并根据得到的数据类型通过数据规则词库进行识别选择相应的参数阈值和计算规则;
[0009] 所述数据处理模块用于根据所述运行数据及其对应的参数阈值和计算规则进行计算处理,得到所述运行数据的分析结果;
[0010] 所述数据显示模块用于接收所述分析结果并进行显示。
[0011] 作为优选方案,所述数据采集模块包括软件采集单元和硬件采集单元;所述软件采集单元用于对在终端设备中运行的软件程序的软件运行数据进行采集得到软件运行数据;所述硬件采集单元用于对终端设备中运行的硬件设备的硬件运行数据进行采集得到硬件运行数据。
[0012] 作为优选方案,所述数据库还储存有数据类型词库,所述数据类型词库用于储存不同的运行数据类型所对应的识别规则,以使所述数据判断模块根据所述数据类型词库对所述运行数据的数据类型进行判断。
[0013] 作为优选方案,所述数据采集模块通过预设的时间段对运行数据进行周期分段采集。
[0014] 作为优选方案,所述数据处理模块包括:
[0015] 系数运算单元,用于根据所述运行数据所对应的计算规则对所述运行数据进行计算,得到所述运行数据的实际系数;
[0016] 阈值对比单元,用于根据所述运行数据所对应的参数阈值与所述实际系数进行对比;
[0017] 预警分析单元,用于根据所述实际系数与所述参数阈值的数值大小判断得到所述运行数据的状态类型,并根据所述状态类型进行预警分析得到分析结果。
[0018] 作为优选方案,所述预警分析单元包括:
[0019] 第一分析子单元,用于当所述实际系数小于所述参数阈值时确定所述运行数据为正常状态,将当前正常状态下的运行数据作为分析结果;
[0020] 第二分析子单元,用于当所述实际系数等于所述参数阈值时确定所述运行数据为一般异常状态,将当前一般异常状态下的运行数据进行标记预警信号后作为分析结果;
[0021] 第三分析子单元,用于当所述实际系数大于所述参数阈值时确定所述运行数据为特别异常状态,将当前特别异常状态下的运行数据进行标记预警信号并进行推算预测该运行数据下的软件程序或硬件设备即将产生的故障可能,将所述推算预测结果结合标记预警信号的运行数据作为分析结果。
[0022] 作为优选方案,所述数据显示模块包括:
[0023] 状态分类单元,用于实时接收所述运行数据的分析结果,对所述分析结果进行正常运行状态和异常类型运行状态分类;
[0024] 第一集合单元,用于对所述正常运行状态的运行数据进行归类整合并设置关联的分析结果,集合得到第一数据集;
[0025] 第二集合单元,用于对所述异常运行状态的运行数据进行归类整合后设置关联的分析结果并进行标记警告,集合得到第二数据集;
[0026] 图形处理单元,用于对所述第一数据集和所述第二数据集分别进行图形化处理,得到正常运行图形化数据和异常运行图形化数据;
[0027] 图形显示单元,用于将所述正常运行图形化数据和异常运行图形化数据上传至控制中心并进行显示。
[0028] 本发明实施例提供了一种终端运行监控方法,包括:
[0029] 设置数据规则词库,所述数据规则词库包括对不同数据类型的运行数据分别设置不同的参数阈值和计算规则;
[0030] 对终端设备的运行数据进行采集得到运行数据;
[0031] 获取所述运行数据后对所述运行数据的数据类型进行判断,并根据得到的数据类型通过数据规则词库进行识别选择相应的参数阈值和计算规则;
[0032] 根据所述运行数据及其对应的参数阈值和计算规则进行计算处理,得到所述运行数据的分析结果;
[0033] 接收所述分析结果并进行显示。
[0034] 作为优选方案,所述根据所述运行数据及其对应的参数阈值和计算规则进行计算处理,得到所述运行数据的分析结果,包括:
[0035] 根据所述运行数据所对应的计算规则对所述运行数据进行计算,得到所述运行数据的实际系数;
[0036] 根据所述运行数据所对应的参数阈值与所述实际系数进行对比;
[0037] 根据所述实际系数与所述参数阈值的数值大小判断得到所述运行数据的状态类型,并根据所述状态类型进行预警分析得到分析结果;
[0038] 其中,所述根据所述实际系数与所述参数阈值的数值大小判断得到所述运行数据的状态类型,并根据所述状态类型进行预警分析得到分析结果,具体包括如下步骤:
[0039] 当所述实际系数小于所述参数阈值时确定所述运行数据为正常状态,将当前正常状态下的运行数据作为分析结果;
[0040] 当所述实际系数等于所述参数阈值时确定所述运行数据为一般异常状态,将当前一般异常状态下的运行数据进行标记预警信号后作为分析结果;
[0041] 当所述实际系数大于所述参数阈值时确定所述运行数据为特别异常状态,将当前特别异常状态下的运行数据进行标记预警信号并进行推算预测该运行数据下的软件程序或硬件设备即将产生的故障可能,将所述推算预测结果结合标记预警信号的运行数据作为分析结果。
[0042] 作为优选方案,所述接收所述分析结果并进行显示,包括:
[0043] 实时接收所述运行数据的分析结果,对所述分析结果进行正常运行状态和异常类型运行状态分类;
[0044] 对所述正常运行状态的运行数据进行归类整合并设置关联的分析结果,集合得到第一数据集;
[0045] 对所述异常运行状态的运行数据进行归类整合后设置关联的分析结果并进行标记警告,集合得到第二数据集;
[0046] 对所述第一数据集和所述第二数据集分别进行图形化处理,得到正常运行图形化数据和异常运行图形化数据;
[0047] 将所述正常运行图形化数据和异常运行图形化数据上传至控制中心并进行显示。
[0048] 相比于现有技术,本发明实施例具有如下有益效果:
[0049] 本发明通过在设备运行中对终端运行数据的类型进行判断,结合参数阈值和计算规则对运行数据进行分析处理后进行显示,以解决传统的运行监控方法不能及时发现终端在运行过程中可能出现故障的技术问题,从而在设备运行中通过运行数据的分析处理及时发现系统设备的故障情况,避免在故障发生后才对海量数据进行排查处理,进而实现提升系统故障的处理效率,帮助完善系统故障修复工作。附图说明
[0050] 图1:为本发明终端运行监控系统的结构示意图;
[0051] 图2:为本发明终端运行监控方法的步骤流程图

具体实施方式

[0052] 下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0053] 目前,实施例中某机关政府事业单位已部署2608套国产自主可控终端,计划在2019年底前形成万套终端的规模应用,鉴于国产自主可控终端用户数量大,国产自主可控终端运行稳定性、成熟度方面与国外主流X86终端仍有一定的差距,为确保国产自主可控终端的运行稳定、安全可靠,需对国产自主可控终端进行实时的监控,包括:内存的占用,CPU的占用率,线程数,提供图形化的监控界面,实时的对虚拟机的运行状态进行监控,及时反馈监控中出现的错误。本项目将研发一套基于国产自主可控CPU/OS终端运行监控系统,实时监测某机关政府事业单位所部署使用的国产自主可控终端,对操作系统、CPU、内存、硬盘等软硬件进行实时监控,提供可视化的监控界面,实时的显示出各种软硬件当前的运行状态,及时反馈监控时出现的错误,收集终端出现错误问题,反馈国产自主可控厂家进行改进提升完善,提高用户使用体验。
[0054] 实施例一,请参照图1,本发明优选实施例提供了一种终端运行监控系统,包括:数据采集模块、数据判断模块、数据处理模块、数据显示模块和数据库;
[0055] 所述数据库储存有数据规则词库,所述数据规则词库用于对不同数据类型的运行数据分别设置不同的参数阈值和计算规则;在本实施例中,所述数据库还储存有数据类型词库,所述数据类型词库用于储存不同的运行数据类型所对应的识别规则,以使所述数据判断模块根据所述数据类型词库对所述运行数据的数据类型进行判断。
[0056] 具体地,预先建立一个数据库用于储存用户根据需要设置的数据规则,包括数据规则词库和数据类型词库。以实施例为例,本实施例计划采集软件程序的启动数据、软件程序的运行数据,硬件设备的启动数据、硬件设备的运行数据,其中,硬件设备的运行数据包括CPU占用数值、内存占用大小、硬盘转速和CPU温度等,软件设备的运行数据包括操作系统的响应时间和程序的回应频率。则,数据类型词库是对运行数据进行类型分类配置,由上述计划采集的数据可知,本实施例中的数据类型包括:CPU占用、内存值、硬盘转速、CPU温度、响应时间和回应频率等。所述识别规则是针对采集到的数据带有的数据标记进行识别,例如:数据采集器采集到硬盘的当前转速为1000转每秒,则采集器的数据记录为1000r/s;在数据类型词库中预设的识别规则为:r/s=硬盘转速,即识别出当前的硬盘转速为1000r/s。数据规则词库是对当前采集到的运行数据进行预设阈值,例如,假设当前系统配置的硬盘转速应该为800r/s才属于正常的,而当前采集的硬盘转速高达1000r/s,显然,1000r/s大于
800r/s阈值,所以可以判断当前数据是否应该进行预警。所述的计算规则是对进行预警后的数据进一步的分析,以便工作人员采取相应的补救措施。
[0057] 应当说明的是,该计算规则和参数阈值可以根据实际需要进行修改,本实施例中的实施方式只是本技术方案的其中一种实施例,并不用于限定本技术方案的范围。
[0058] 所述数据采集模块用于对终端设备的运行数据进行采集得到运行数据;在本实施例中,所述数据采集模块包括软件采集单元和硬件采集单元;所述软件采集单元用于对在终端设备中运行的软件程序的软件运行数据进行采集得到软件运行数据;所述硬件采集单元用于对终端设备中运行的硬件设备的硬件运行数据进行采集得到硬件运行数据。在本实施例中,所述数据采集模块通过预设的时间段对运行数据进行周期分段采集。
[0059] 具体地,可以通过采集器对系统上运行的软件程序和硬件设备进行数据采集。其中,软件采集数据包括了软件启动数据和软件运行数据,硬件采集数据包括了硬件启动数据和硬件运行数据。在实施例中,采集器采集到的数据中,含有硬盘转速和操作系统软件的回应频率,在采集中,硬盘转速为1000r/s,操作系统软件的回应频率为12Hz,则,数据采集模块获得的数据将是:1000r/s,12Hz。
[0060] 所述数据判断模块用于获取所述运行数据后对所述运行数据的数据类型进行判断,并根据得到的数据类型通过数据规则词库进行识别选择相应的参数阈值和计算规则;
[0061] 首先对数据采集模块获得的数据进行类型判断,通过数据类型词库对1000r/s进行识别,可见,识别得到硬盘转速为1000r/s;通过数据类型词库对12Hz进行识别,可见,识别得到操作系统软件的回应频率为12Hz。根据识别得到的硬盘转速在数据规则词库中选择硬盘转速对应的参数阈值和计算规则,根据识别得到的操作系统软件的回应频率在数据规则词库中选择操作系统软件的回应频率对应的参数阈值和计算规则。
[0062] 所述数据处理模块用于根据所述运行数据及其对应的参数阈值和计算规则进行计算处理,得到所述运行数据的分析结果;
[0063] 根据预先在数据规则词库中硬盘转速的阈值是800r/s,而当前采集的硬盘转速高达1000r/s,显然,1000r/s大于800r/s阈值,则判断当前的硬盘转速为异常状态。然后,可以通过预设的计算规则是对进行异常状态的数据进一步的分析,以便工作人员采取相应的补救措施。同理,采用同样的处理过程对操作系统软件的回应频率进行判断。
[0064] 所述数据显示模块用于接收所述分析结果并进行显示。根据上述数据处理模块分析处理得到的分析结果进行汇总,并实时上传到监控中心,通过显示器进行显示出来,以提醒工作人员对系统的运行监控情况进行警示和进行相应的故障修复工作。
[0065] 请参照图2,针对上述实施例一的终端运行监控系统,可以提出一种终端运行监控方法,包括如下步骤:
[0066] 步骤一,设置数据规则词库,所述数据规则词库包括对不同数据类型的运行数据分别设置不同的参数阈值和计算规则;
[0067] 步骤二,对终端设备的运行数据进行采集得到运行数据;
[0068] 步骤三,获取所述运行数据后对所述运行数据的数据类型进行判断,并根据得到的数据类型通过数据规则词库进行识别选择相应的参数阈值和计算规则;
[0069] 步骤四,根据所述运行数据及其对应的参数阈值和计算规则进行计算处理,得到所述运行数据的分析结果;
[0070] 步骤五,接收所述分析结果并进行显示。
[0071] 本发明研发的国产自主可控终端运行监控系统,支持机关政府事业单位200套以上国产自主可控终端实时监控,通过图形化界面等方式,实时监控终端CPU、内存、磁盘容量、进程数,监控错误等重要信息。
[0072] 实施例二,在上述实施例一的基础上进行改进,所述数据处理模块包括:系数运算单元,用于根据所述运行数据所对应的计算规则对所述运行数据进行计算,得到所述运行数据的实际系数;阈值对比单元,用于根据所述运行数据所对应的参数阈值与所述实际系数进行对比;预警分析单元,用于根据所述实际系数与所述参数阈值的数值大小判断得到所述运行数据的状态类型,并根据所述状态类型进行预警分析得到分析结果。
[0073] 在本实施例中,所述预警分析单元包括:第一分析子单元,用于当所述实际系数小于所述参数阈值时确定所述运行数据为正常状态,将当前正常状态下的运行数据作为分析结果;第二分析子单元,用于当所述实际系数等于所述参数阈值时确定所述运行数据为一般异常状态,将当前一般异常状态下的运行数据进行标记预警信号后作为分析结果;第三分析子单元,用于当所述实际系数大于所述参数阈值时确定所述运行数据为特别异常状态,将当前特别异常状态下的运行数据进行标记预警信号并进行推算预测该运行数据下的软件程序或硬件设备即将产生的故障可能,将所述推算预测结果结合标记预警信号的运行数据作为分析结果。
[0074] 可见,在对运行数据进行状态判断,一般可以分为三种状态,即正常状态、一般异常状态和特别异常状态。然后针对三种不同程度的运行状态进行不同的处理。
[0075] 在预先设置的计算规则中,可以设置为:正常状态,则不进行任何处理,直接输出;一般异常状态,则对运行数据进行预警标记后输出;特别异常状态,则对运行数据进行预警标记后计算当前的运行数据是否会引发更严重的系统故障,将推算预测结果结合带有标记预警信号的运行数据进行输出。
[0076] 从上述内容可见,在本实施例中,预先设置的计算规则实质上只是对特别异常状态下的运行数据进行计算处理,例如:当检测到的硬盘转速为1000r/s时,显然,1000r/s大于800r/s阈值,即当前硬盘转速为特别异常状态,则需要进一步计算当前的硬盘转速会不会对系统带来不利的故障影响。在预先设置的计算规则中,可以设置如下,硬盘转速S的值:当800r/s
[0077] 针对上述实施例二的终端运行监控系统,可以提出一种终端运行监控方法,包括如下步骤:
[0078] 步骤一,设置数据规则词库,所述数据规则词库包括对不同数据类型的运行数据分别设置不同的参数阈值和计算规则;
[0079] 步骤二,对终端设备的运行数据进行采集得到运行数据;
[0080] 步骤三,获取所述运行数据后对所述运行数据的数据类型进行判断,并根据得到的数据类型通过数据规则词库进行识别选择相应的参数阈值和计算规则;
[0081] 步骤四,根据所述运行数据及其对应的参数阈值和计算规则进行计算处理,得到所述运行数据的分析结果;其中,步骤四具体包括:
[0082] S4.1,根据所述运行数据所对应的计算规则对所述运行数据进行计算,得到所述运行数据的实际系数;
[0083] S4.2,根据所述运行数据所对应的参数阈值与所述实际系数进行对比;
[0084] S4.3,根据所述实际系数与所述参数阈值的数值大小判断得到所述运行数据的状态类型,并根据所述状态类型进行预警分析得到分析结果;
[0085] 其中,所述步骤S4.3具体包括如下步骤:
[0086] S4.31,当所述实际系数小于所述参数阈值时确定所述运行数据为正常状态,将当前正常状态下的运行数据作为分析结果;
[0087] S4.32,当所述实际系数等于所述参数阈值时确定所述运行数据为一般异常状态,将当前一般异常状态下的运行数据进行标记预警信号后作为分析结果;
[0088] S4.33,当所述实际系数大于所述参数阈值时确定所述运行数据为特别异常状态,将当前特别异常状态下的运行数据进行标记预警信号并进行推算预测该运行数据下的软件程序或硬件设备即将产生的故障可能,将所述推算预测结果结合标记预警信号的运行数据作为分析结果。
[0089] 步骤五,接收所述分析结果并进行显示。
[0090] 实施例三,在上述实施例二的基础上进行改进,所述数据显示模块包括:状态分类单元,用于实时接收所述运行数据的分析结果,对所述分析结果进行正常运行状态和异常类型运行状态分类;第一集合单元,用于对所述正常运行状态的运行数据进行归类整合并设置关联的分析结果,集合得到第一数据集;第二集合单元,用于对所述异常运行状态的运行数据进行归类整合后设置关联的分析结果并进行标记警告,集合得到第二数据集;图形处理单元,用于对所述第一数据集和所述第二数据集分别进行图形化处理,得到正常运行图形化数据和异常运行图形化数据;图形显示单元,用于将所述正常运行图形化数据和异常运行图形化数据上传至控制中心并进行显示。
[0091] 可见,在本实施例中,为了使分析结果数据更形象化,本实施例对分析结果数据进行了图形化处理,生成以图形化表达的数据结果进行显示,以使工作人员对分析结果一目了然,可以实现第一时间对故障情况的信息获取,进一步提高故障修复效率和提高用户体验度。
[0092] 针对上述实施例三的终端运行监控系统,可以提出一种终端运行监控方法,包括如下步骤:
[0093] 步骤一,设置数据规则词库,所述数据规则词库包括对不同数据类型的运行数据分别设置不同的参数阈值和计算规则;
[0094] 步骤二,对终端设备的运行数据进行采集得到运行数据;
[0095] 步骤三,获取所述运行数据后对所述运行数据的数据类型进行判断,并根据得到的数据类型通过数据规则词库进行识别选择相应的参数阈值和计算规则;
[0096] 步骤四,根据所述运行数据及其对应的参数阈值和计算规则进行计算处理,得到所述运行数据的分析结果;其中,步骤四具体包括:
[0097] S4.1,根据所述运行数据所对应的计算规则对所述运行数据进行计算,得到所述运行数据的实际系数;
[0098] S4.2,根据所述运行数据所对应的参数阈值与所述实际系数进行对比;
[0099] S4.3,根据所述实际系数与所述参数阈值的数值大小判断得到所述运行数据的状态类型,并根据所述状态类型进行预警分析得到分析结果;
[0100] 其中,所述步骤S4.3具体包括如下步骤:
[0101] S4.31,当所述实际系数小于所述参数阈值时确定所述运行数据为正常状态,将当前正常状态下的运行数据作为分析结果;
[0102] S4.32,当所述实际系数等于所述参数阈值时确定所述运行数据为一般异常状态,将当前一般异常状态下的运行数据进行标记预警信号后作为分析结果;
[0103] S4.33,当所述实际系数大于所述参数阈值时确定所述运行数据为特别异常状态,将当前特别异常状态下的运行数据进行标记预警信号并进行推算预测该运行数据下的软件程序或硬件设备即将产生的故障可能,将所述推算预测结果结合标记预警信号的运行数据作为分析结果。
[0104] 步骤五,接收所述分析结果并进行显示;其中,步骤五具体包括:
[0105] S5.1实时接收所述运行数据的分析结果,对所述分析结果进行正常运行状态和异常类型运行状态分类;
[0106] S5.2对所述正常运行状态的运行数据进行归类整合并设置关联的分析结果,集合得到第一数据集;
[0107] S5.3对所述异常运行状态的运行数据进行归类整合后设置关联的分析结果并进行标记警告,集合得到第二数据集;
[0108] S5.4对所述第一数据集和所述第二数据集分别进行图形化处理,得到正常运行图形化数据和异常运行图形化数据;
[0109] S5.5将所述正常运行图形化数据和异常运行图形化数据上传至控制中心并进行显示。
[0110] 本发明的技术方案的优点在于,包括但不限于以下优点:
[0111] 1、支持安全可靠设备系统进程控制;
[0112] 2、支持安全可靠设备状态统计管理;
[0113] 3、支持安全可靠设备及系统资源管理;
[0114] 4、支持安全可靠设备及系统使用记录管理;
[0115] 5、支持安全可靠设备及系统连接规则管理;
[0116] 6、支持安全可靠设备及重启、关机等操作;
[0117] 7、支持查看安全可靠设备的CPU、内存、磁盘容量等使用情况,支持查看系统进程信息、CPU型号和操作系统版本等;
[0118] 8、支持网页在线修改终端配置信息、包括连接请求频率等;
[0119] 9、支持统计安全可靠终端监控状态,包括:正常、告警、异常、关机等状态。
[0120] 以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明,应当理解,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限定本发明的保护范围。特别指出,对于本领域技术人员来说,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
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