技术领域
[0001] 本
发明属于信息通信智能调度指挥技术领域，特别涉及一种构建信息通信智能调度指挥沙盘的方法。
背景技术
[0002] 在信息通信调度工作中，运维一体化调度运行
支撑平台无法提供灵活、直观、良好视觉效果的系统架构展示，往往需要去专
门设计开发来进行模拟演示，领导不能通过该平台全方位、实时看到IT应用各个层面的“全貌”及“脉络”，造成无法辅助决策者进行全局的快速决策分析。而
数据中心内设备资产数量庞大、种类众多，通过运维一体化调度运行支撑平台资产信息的汇总和全局管理复杂度高，设备
定位和查询不友好，信息传递效率低，对机房容量情况缺乏有效的信息传递手段。采用单纯的文字和表单形式展示监控信息，缺乏
位置感和全局感，造成数据中心资源无法精益化管理。在这样的形式背景下，本发明提出基于
大数据的信息通信智能调控及精益化管理聚焦IT架构图管理和资源管控的方法，通过在线技术研究实现IT架构图的集中化管理，采用“数图联动”，全面提升IT架构图的准确性和使用价值，有效盘活存量的架构信息资产，帮助IT团队建立更加直观、全面、准确的认知复杂的IT环境，提升IT管理的认知效率。同时结合
虚拟现实技术，在三维
可视化管理环境中，实现数据中心楼层，机房，机柜组和机柜，设备，端口六级全三维浏览和全
鼠标操作，并与监控管理工具集成，真正打造了基于大数据技术的信息通信智能调控及精益化管理运维管理工具。采用基于大数据技术的信息通信智能调控及精益化管理技术能够提供六大关键能
力，分别是集中化在线管理、数据驱动的自动绘图、一站式信息呈现、灵活的视图组合与钻取、丰富的主题应用、3D资源管控应用。
发明内容
[0003] 针对信息通信智能调度指挥技术领域的故障及影响范围无法快速判断、业务架构无法全局呈现和数据中心资源无法精益化管理等问题，本文提出了一种构建信息通信智能调度指挥沙盘的方法。
[0004] 为了达到上述目的，本发明采用了下列技术方案：
[0005] 一种构建信息通信智能调度指挥沙盘的方法；包含以下步骤：
[0006] 步骤1，收集通信信息，集中管理在线通信平台和版本；
[0007] 步骤2，
整理通信数据，以数据作为驱动源，实现自动绘图；
[0008] 步骤3，整合构架图与运维数据，提供一站式的信息服务；
[0009] 步骤4，设置配置对象与构架图的关联关系，建立图与图之间的连接；
[0010] 步骤5，搭建一体化主题应用，提升运维管理效率；
[0011] 步骤6，采用资产配置
数据库和资源管理的集成模式，完成资产配置的精益化管理。
[0012] 进一步地，所述步骤1中收集通信信息，集中管理在线通信平台和版本的具体方法为：通过监测数据的流动，获取数据传递规律，结合大数据技术，分析数据源头和目的地，采集数据传递的参数信息并分配权重；依据信息权重将散落在不同部门和不同个人手上的IT架构图，统一迁移到一个本系统上集中管理，用强大的集成管理功能，实现对同一张图不同版本的集中化管理，用户能够非常方便查看到IT架构图的版本演进历史，并能回溯到历史的某个特定版本；在IT架构图集中化管理的
基础上，为用户提供便捷的架构图搜索能力，用户能按CI方式一键搜索到所需的架构图，让IT架构图的使用触手可及。
[0013] 再进一步地，所述步骤2中整理通信数据，以数据作为驱动源，实现自动绘图的具体方法为：定时定位采集数据流，通过定性和定量分析，确定数据流动特性，依据特性分配数据流动权重，按照权重分配带宽，确保重要数据优先更新并反馈到可视化视图中；依据反馈结果，结合预
制模板的配置参数，即可自动生成实时变化的可视化视图。使得架构图中信息逼近真实数据，甚至完全吻合真实数据，由此直接提高了了IT架构图的可用性。
[0014] 更进一步地，所述步骤3中整合构架图与运维数据，提供一站式的信息服务的具体方法为：将架构图与运维数据有机整合，把原来分散在不同部门、不同工具、不同系统的配置、告警、性能、工单、预案的各类运维数据汇聚到架构图上，以数图联动的方式为IT运维工作提供一站式的信息服务，让IT架构清晰可见，让运维数据触手可及、准确可信，由此可有效扩展架构图的使用场景，提升其使用价值。解决了传统IT架构上的信息往往仅有图标、连线和简要的文字标注等不足。
[0015] 更进一步地，所述步骤4中设置配置对象与构架图的关联关系，建立图与图之间的连接的具体方法是：依据步骤3所获得的各类运维数据信息，按照关系模式设置配置对象和构架图的关系作为附加属性进行存储，使用知识图谱将附加属性可视化，利用大数据和
机器学习方法分析关系之间的深层联系，获取对象之间的联系权重，依据权重将图与图进行连接并标注连接属性。
[0016] 更进一步地，所述步骤5中搭建一体化主题应用，提升运维管理效率的具体方法是：基于架构图将分散在不同管理工具中的配置、性能、告警、工单的各类运维信息进行汇聚，以数图联动的方式，在架构图上动态呈现实时的运维信息，用户在图上既能看到详细的配置信息，更能够一目了然掌握最新的指标状态和告警事件，为信通调度人员更快速准确的定位故障单元，提升运维效率。围绕核心应用梳理IT架构，清晰反应系统所依赖的各级IT组件及跨应用系统的调用关系，形成从全局业务到具体业务的
访问关系架构图、从基础资源层到应用访问层的依赖关系架构图、从宏观运维到具体资源的运维态势总览图，提升故障影响分析及故障定位管理能力，并通过应用全景墙呈现业务全局态势。以全景形式展现数据中心机房布局和设备，实现监控场景中设备的精益化管理。实现以机柜为单位的数据中心机房容量管理，对于机柜的空间、电力和承重等容量信息进行统计和展现，并与
监控系统集成，实现对设备性能、告警的实时监控。从而提高运维管理效率。
[0017] 更进一步地，所述步骤6中采用资产配置数据库和资源管理的集成模式，完成资产配置的精益化管理的具体方法是：将告警数据、性能数据、工单数据整合并编码成空间向量；采用逻辑回归分析将空间向量进行分类，在各个类别中，使用
深度学习框架Caffe做进一步的细化分类。依据分类结果，即可获得数据间的内在联系。然后进行限定编码，确定联系的关键程度，并记录在关系数据库中。待关系数据库的数据量到达程度N时，便可采用集成其它资产配置数据库或资源管理系统的方式，将各个基础设施、机柜及机柜内设备的基本配置信息纳入大数据分析NDC
服务器中，便可通过任何物理可见的设备就可以查找到相关的配置信息，也通过任何一条配置信息也可以查找到相关设备，完成资产配置精益化管理。
[0019] 当前面临的故障及影响范围无法快速判断、业务架构无法全面呈现和数据中心资源无法精益化管理问题，智能调控及精益化管理场景应贯穿IT运维管理完整的生命周期，在规划设计、运营服务、应急处理以及分析优化等各个阶段发挥基础作用，应对业务需求，提升管理效率。
[0020] 传统的绘图工具，主要以手工方式绘制架构图，效率低下，更大的问题是架构图和运维数据是割裂的。在IT环境不断快速更新的今天，同一数据经常出现信息不同步现象，架构图中信息严重滞后于真实数据，甚至完全脱离真实数据，由此直接影响了IT架构图的可用性。基于大数据技术的信息通信智能调控及精益化管理应用提供强大的数据驱动生成架构图能力，能根据配置、模板自动生成视图，视图中的拓扑关系能根据数据变化实时更新，以及时提供用户基于最新数据的拓扑架构图。数据驱动自动绘图能力，大幅提升了IT架构图的生产效率，更为关键的是，基于大数据技术的信息通信智能调控及精益化管理应用所绘制的架构图都是数图联动的，图与实际运维数据始终保持一致，从架构图的生产源头上保障了IT架构图的准确可信。传统IT架构上的信息往往仅有图标、连线和简要的文字标注等，有限且单薄。基于大数据技术的信息通信智能调控及精益化管理应用能够将架构图与运维数据有机整合，把原来分散在不同部门、不同工具、不同系统的配置、告警、性能、工单、预案等各类运维数据汇聚到架构图上，以数图联动的方式为IT运维工作提供一站式的信息服务，让IT架构清晰可见，让运维数据触手可及、准确可信，由此可有效扩展架构图的使用场景，提升其使用价值。比如在容量规划、故障分析、管理
覆盖率分析等方面，架构图能够扮演更重要的
角色。基于对核心应用梳理IT架构的需求分析，研究设计清晰反应系统所依赖的各级IT组件及跨应用系统的调用关系；研究设计从全局业务到具体业务的访问关系架构图；研究设计从基础资源层到应用访问层的依赖关系架构图；研究设计从宏观运维到具体资源的运维态势总览图；研究设计提升故障影响分析及故障定位管理能力；研究设计通过应用全景墙(“沙盘”)呈现业务全局态势。
附图说明
具体实施方式
[0023] 将本方案应用于局域网信息通信系统中进行模拟测试：
[0024] 本发明是一种多平台信息通信智能调度指挥技术，特别涉及一种基于大数据技术的平台管理整合技术，具体步骤如下：
[0025] 步骤1，通过监测数据的流动，获取数据传递规律，结合大数据技术，分析数据源头和目的地，采集数据传递的参数信息并分配权重。依据信息权重将散落在不同部门和不同个人手上的IT架构图，统一迁移到一个本系统上集中管理，用强大的集成管理功能，实现对同一张图不同版本的集中化管理，用户能够非常方便查看到IT架构图的版本演进历史，并能回溯到历史的某个特定版本。在IT架构图集中化管理的基础上，为用户提供便捷的架构图搜索能力，用户能按CI方式一键搜索到所需的架构图，让IT架构图的使用触手可及。
[0026] 步骤2，定时定位采集数据流，通过定性和定量分析，确定数据流动特性，依据特性分配数据流动权重，按照权重分配带宽，确保重要数据优先更新并反馈到可视化视图中。依据反馈结果，结合预制模板的配置参数，即可自动生成实时变化的可视化视图。使得架构图中信息逼近真实数据，甚至完全吻合真实数据，由此直接提高了了IT架构图的可用性。
[0027] 步骤3，将架构图与运维数据有机整合，把原来分散在不同部门、不同工具、不同系统的配置、告警、性能、工单、预案等各类运维数据汇聚到架构图上，以数图联动的方式为IT运维工作提供一站式的信息服务，让IT架构清晰可见，让运维数据触手可及、准确可信，由此可有效扩展架构图的使用场景，提升其使用价值。解决了传统IT架构上的信息往往仅有图标、连线和简要的文字标注等不足。
[0028] 步骤4，依据步骤3所获得的信息，按照一定的关系模式设置配置对象和构架图的关系，将此关系作为一种附加属性进行存储，使用知识图谱将其可视化，利用大数据和机器学习方法分析关系之间的深层联系，获取对象之间的联系权重，依据权重将图与图进行连接并标注连接属性。
[0029] 步骤5，基于架构图将分散在不同管理工具中的配置、性能、告警、工单等各类运维信息进行汇聚，以数图联动的方式，在架构图上动态呈现实时的运维信息，用户在图上既能看到详细的配置信息，更能够一目了然掌握最新的指标状态和告警事件，为信通调度人员更快速准确的定位故障单元，提升运维效率。围绕核心应用梳理IT架构，清晰反应系统所依赖的各级IT组件及跨应用系统的调用关系，形成从全局业务到具体业务的访问关系架构图、从基础资源层到应用访问层的依赖关系架构图、从宏观运维到具体资源的运维态势总览图，提升故障影响分析及故障定位管理能力，并通过应用全景墙呈现业务全局态势。以全景形式展现数据中心机房布局和设备，实现监控场景中设备的精益化管理。实现以机柜为单位的数据中心机房容量管理，对于机柜的空间、电力和承重等容量信息进行统计和展现，并与监控系统集成，实现对设备性能、告警的实时监控。从而提高运维管理效率。
[0030] 步骤6，将告警数据、性能数据、工单数据整合编码成空间向量。采用逻辑回归分析将这些向量进行分类。在各个类别中，使用深度学习框架Caffe做进一步的细化分类。依据分类结果，即可或得以上数据间的内在联系。将这些联系进行限定编码，确定联系的关键程度，并记录在关系数据库中。待关系数据库的数据量到达一定程度N时，便可采用集成其它资产配置数据库或资源管理系统的方式，将各个基础设施、机柜及机柜内设备的基本配置信息纳入大数据分析NDC服务器中，便可通过任何物理可见的设备就可以查找到相关的配置信息，也通过任何一条配置信息也可以查找到相关设备，完成资产配置精益化管理。
[0031] 实施例2
[0032] 将本方案应用于局域网信息通信系统中进行线上使用：
[0033] 本发明是一种多平台信息通信智能调度指挥技术，特别涉及一种基于大数据技术的平台管理整合技术，具体步骤如下：
[0034] 步骤1，通过监测数据的流动，获取数据传递规律，结合大数据技术，分析数据源头和目的地，采集数据传递的参数信息并分配权重。依据信息权重将散落在不同部门和不同个人手上的IT架构图，统一迁移到一个本系统上集中管理，用强大的集成管理功能，实现对同一张图不同版本的集中化管理，用户能够非常方便查看到IT架构图的版本演进历史，并能回溯到历史的某个特定版本。在IT架构图集中化管理的基础上，为用户提供便捷的架构图搜索能力，用户能按CI方式一键搜索到所需的架构图，让IT架构图的使用触手可及。
[0035] 步骤2，定时定位采集数据流，通过定性和定量分析，确定数据流动特性，依据特性分配数据流动权重，按照权重分配带宽，确保重要数据优先更新并反馈到可视化视图中。依据反馈结果，结合预制模板的配置参数，即可自动生成实时变化的可视化视图。使得架构图中信息逼近真实数据，甚至完全吻合真实数据，由此直接提高了了IT架构图的可用性。
[0036] 步骤3，将架构图与运维数据有机整合，把原来分散在不同部门、不同工具、不同系统的配置、告警、性能、工单、预案等各类运维数据汇聚到架构图上，以数图联动的方式为IT运维工作提供一站式的信息服务，让IT架构清晰可见，让运维数据触手可及、准确可信，由此可有效扩展架构图的使用场景，提升其使用价值。解决了传统IT架构上的信息往往仅有图标、连线和简要的文字标注等不足。
[0037] 步骤4，依据步骤3所获得的信息，按照一定的关系模式设置配置对象和构架图的关系，将此关系作为一种附加属性进行存储，使用知识图谱将其可视化，利用大数据和机器学习方法分析关系之间的深层联系，获取对象之间的联系权重，依据权重将图与图进行连接并标注连接属性。
[0038] 步骤5，基于架构图将分散在不同管理工具中的配置、性能、告警、工单等各类运维信息进行汇聚，以数图联动的方式，在架构图上动态呈现实时的运维信息，用户在图上既能看到详细的配置信息，更能够一目了然掌握最新的指标状态和告警事件，为信通调度人员更快速准确的定位故障单元，提升运维效率。围绕核心应用梳理IT架构，清晰反应系统所依赖的各级IT组件及跨应用系统的调用关系，形成从全局业务到具体业务的访问关系架构图、从基础资源层到应用访问层的依赖关系架构图、从宏观运维到具体资源的运维态势总览图，提升故障影响分析及故障定位管理能力，并通过应用全景墙呈现业务全局态势。以全景形式展现数据中心机房布局和设备，实现监控场景中设备的精益化管理。实现以机柜为单位的数据中心机房容量管理，对于机柜的空间、电力和承重等容量信息进行统计和展现，并与监控系统集成，实现对设备性能、告警的实时监控。从而提高运维管理效率。
[0039] 步骤6，将告警数据、性能数据、工单数据整合编码成空间向量。采用逻辑回归分析将这些向量进行分类。在各个类别中，使用深度学习框架Caffe做进一步的细化分类。依据分类结果，即可或得以上数据间的内在联系。将这些联系进行限定编码，确定联系的关键程度，并记录在关系数据库中。待关系数据库的数据量到达程度N时，便可采用集成其它资产配置数据库或资源管理系统的方式，将各个基础设施、机柜及机柜内设备的基本配置信息纳入大数据分析NDC服务器中，便可通过任何物理可见的设备就可以查找到相关的配置信息，也通过任何一条配置信息也可以查找到相关设备，完成资产配置精益化管理。
[0040] 如图1所示，集成运维一体化调度运行支撑平台(SG-I6000)，自动生成架构图，使用C++开发，题告核心
渲染引擎的渲染性能。在逻辑脚本层使用JavaScript作为脚本语言，使用浏览器进行javascript开发和调试，发布运行可使用T3D内置的JavaScript V8引擎，达到顶级脚本运行速度，同时保证核心渲染引擎的渲染性能，在逻辑脚本层使用JavaScript作为脚本语言，可使用浏览器进行javascript开发和调试，发布运行可使用T3D内置的JavaScript V8引擎，可达到顶级脚本运行速度。
[0041] 表1，不同网域的使用结果对比
[0042]
[0043] 从以上对比可以看出，本发明具有很好的实用性。无论在局域网还是在互联网中条件下，本技术均能提升信息通信系统平台的运行效率。基于大数据技术的信息通信智能调控及精益化管理的效果在很大程度上决定于呈现给使用者的管理操作面，将智能调控、精益化管理、智能分析等新的技术纳入到管理体系中，增强系统粘性，确保了使用效果。
[0044] 针对当前面临的故障及影响范围无法快速判断、业务架构无法全面呈现和数据中心资源无法精益化管理问题，智能调控及精益化管理场景应贯穿IT运维管理完整的生命周期，在规划设计、运营服务、应急处理以及分析优化等各个阶段发挥基础作用，应对业务需求，提升管理效率。
