(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專利(10)授權(quán)公告號CN114138741B(65)同一申請的已公布的文獻號(73)專利權(quán)人北京銀盾泰安網(wǎng)絡科技有限公司4號樓6層601-66號(74)專利代理機構(gòu)北京冠和權(quán)律師事務所專利代理師時嘉鴻一種歷史數(shù)據(jù)分析平臺本發(fā)明提供了一種歷史大數(shù)據(jù)分析平臺，包括：數(shù)據(jù)接入模塊：用于獲取數(shù)據(jù)監(jiān)控設備采集的歷史數(shù)據(jù)，并將所述歷史數(shù)據(jù)傳輸?shù)綒v史數(shù)據(jù)將所述歷史數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化整理，生成數(shù)據(jù)報用于將所述數(shù)據(jù)可視化報表進行3D可視化轉(zhuǎn)換，生成高維可視化模型；數(shù)據(jù)結(jié)果處理模塊：用于根據(jù)所述高維可視化模型，建立基于高維可視化的異常事件解決策略的樹形分布模型。有益效果為：本發(fā)明實現(xiàn)了數(shù)據(jù)可視化以及異常事件策略2數(shù)據(jù)接入模塊：用于獲取數(shù)據(jù)監(jiān)控設備采集的歷史數(shù)據(jù)，并將所述歷史數(shù)據(jù)傳輸?shù)綒v史數(shù)據(jù)庫中；數(shù)據(jù)報表生成模塊：用于在歷史數(shù)據(jù)庫中，將所述歷史數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化整理，生成數(shù)據(jù)可視化報表，并對所述數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)顯示模塊：用于將所述數(shù)據(jù)可視化報表進行3D可視化轉(zhuǎn)換，生成高維可視化模型；數(shù)據(jù)結(jié)果處理模塊：用于根據(jù)所述高維可視化模型，建立基于高維可視化的異常事件解決策略的樹形分布模型；圖表轉(zhuǎn)化單元：用于所述數(shù)據(jù)可視化報表通過圖像分割、特征提取、二維梯度運算和圖3D顯示單元：用于根據(jù)所述3D可視化圖像，對所述歷史數(shù)據(jù)進行高緯度疊加，生成高維可視化模型；所述3D顯示單元包括：視覺圖像空間排列子單元：用于通過視覺元素的位置關(guān)系和空間排列，搭建無限三維立體模擬相機子單元：用于將所述3D可視化圖像導入無限三維空間，且在無限三維空間中建立基于模擬相機的高維對稱模型，構(gòu)成基于深度模擬的高維可視化模型；所述平臺還包括：數(shù)據(jù)采集模塊：用于對所述數(shù)據(jù)監(jiān)控設備采集的實時數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析，生成基于實時業(yè)務的可視化報表；數(shù)據(jù)調(diào)用模塊：將根據(jù)所述可視化報表，在所述樹形分布模型中調(diào)取與所述實時業(yè)務相同的同類業(yè)務數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)對比模塊：用于將所述同類業(yè)務數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行對比，判斷是否存在數(shù)據(jù)異異常發(fā)現(xiàn)模塊：用于在具有數(shù)據(jù)異常時，調(diào)取異常數(shù)據(jù)，并通過所述樹形分布模型，確定對應的異常事件解決策略。2.如權(quán)利要求1所述的一種歷史大數(shù)據(jù)分析平臺，其特征在于，所述數(shù)據(jù)接入模塊：數(shù)據(jù)分布單元：用于根據(jù)所述數(shù)據(jù)監(jiān)控設備，確定不同的監(jiān)控目標，生成基于所述監(jiān)控所述歷史數(shù)據(jù)分布圖用于確定歷史數(shù)據(jù)的產(chǎn)生源頭，并對歷史數(shù)據(jù)進行采集；采集單元：用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)分布圖，確定歷史數(shù)據(jù)所對應的業(yè)務，根據(jù)所述建立基于不同歷史數(shù)據(jù)的采集通道；所述歷史數(shù)據(jù)庫由四個視覺層構(gòu)成，所述四個視覺層為：數(shù)據(jù)屬性層、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層、數(shù)據(jù)包裹層和數(shù)據(jù)渲染層；所述數(shù)據(jù)屬性層用于存儲歷史數(shù)據(jù)的屬性數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層用于存儲歷史數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)包裹層用于存儲歷史數(shù)據(jù)的邏輯數(shù)據(jù)；3所述渲染層用于存儲預設的3D可視化渲染數(shù)據(jù)。3.如權(quán)利要求1所述的一種歷史大數(shù)據(jù)分析平臺，其特征在于，所述數(shù)據(jù)報表生成模統(tǒng)計報表單元：用于根據(jù)預設標準對歷史數(shù)據(jù)類型進行結(jié)構(gòu)化分析，生成對應類型的所述預設標準包括數(shù)據(jù)種類判定標準、數(shù)據(jù)因果區(qū)分標準、數(shù)據(jù)流程劃分標準、數(shù)據(jù)范圍標準、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性判定標注和工單類型識別標準；自定義模板報表單元：用于創(chuàng)建各種不同用途的報表模版，并融合進所述數(shù)據(jù)報表，自動生成報表；數(shù)據(jù)報表分析單元：用于調(diào)取所述統(tǒng)計報表單元中所述數(shù)據(jù)分析包括業(yè)務類型分析、業(yè)務流程分析、業(yè)務因果分析、業(yè)務散布分析、業(yè)務4.如權(quán)利要求3所述的一種歷史大數(shù)據(jù)分析平臺，其特征在于，所述數(shù)據(jù)報表分析單數(shù)據(jù)屬性分析子單元，用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)庫，確定不同屬性的歷史數(shù)據(jù)的調(diào)取方式，根據(jù)所述數(shù)據(jù)屬性進行業(yè)務類型分析和業(yè)務流程分析；數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析子單元：用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)庫，確定不同結(jié)構(gòu)和不同邏輯的歷史數(shù)據(jù)的組成架構(gòu)和執(zhí)行邏輯，進行業(yè)務因果分析和業(yè)務關(guān)聯(lián)分析；數(shù)據(jù)范圍分析子單元：用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)庫，確定不同屬性的和不同邏輯的歷史數(shù)據(jù)的業(yè)務種類和執(zhí)行邏輯，進行業(yè)務散布分析；業(yè)務工單分析子單元：用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)庫，確定不同業(yè)務的完成度評估數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述完成度評估數(shù)據(jù)，進行業(yè)務工單分析；所述業(yè)務工單分析子單元還包括以下步驟：S1:獲取歷史數(shù)據(jù)中的業(yè)務工單，并進行工單完成度評估，確定問題工單和無問題工S2:將所述無問題工單進行安全標記；S2:對所述問題工單進行調(diào)查，確定問題工單的業(yè)務信息；其中，所述業(yè)務信息包括：配置信息、產(chǎn)品的供應商信息S3:根據(jù)所述業(yè)務信息，確定問題工單的異常原因，并確定解決策略；S4:根據(jù)所述解決策略，對問題工單的解決策略進行分析。5.如權(quán)利要求1所述的一種歷史大數(shù)據(jù)分析平臺，其特征在于，所述數(shù)據(jù)結(jié)果處理模工作臺單元：用于通過所述高維可視化模型顯示不同歷史數(shù)據(jù)分析結(jié)果，生成不同歷史數(shù)據(jù)對應的業(yè)務模擬運行場景；異常事件判斷單元：用于根據(jù)所述業(yè)務模擬運行場景和歷史數(shù)據(jù)中業(yè)務運行結(jié)果，判斷是否發(fā)生異常事件；策略生成單元：用于在能夠發(fā)生異常事件時，提取所述歷史數(shù)據(jù)中對應事件的解決策樹形分布單元：用于將所述解決策略和異常事件對應的業(yè)務行為進行并列樹形排布。46.如權(quán)利要求1所述的一種歷史大數(shù)據(jù)分析平臺，其特征在于，所述平臺還包括：數(shù)據(jù)粒子模型構(gòu)建模塊：用于根據(jù)將歷史數(shù)據(jù)通過WRF模式進行網(wǎng)格化粒子劃分，確定粒子分布信息；屬性賦值模塊：用于根據(jù)所述粒子分布信息，對每個歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)粒子進行屬性賦粒子關(guān)聯(lián)模塊：用于根據(jù)所述屬性賦值，確定不同粒子之間的關(guān)聯(lián)性，根據(jù)所述關(guān)聯(lián)校驗模塊：用于根據(jù)所述粒子模型對所述高維可視化模型進行數(shù)據(jù)全面性驗證，輸出驗證結(jié)果。7.如權(quán)利要求1所述的一種歷史大數(shù)據(jù)分析平臺，其特征在于，所述異常發(fā)現(xiàn)模塊包可視化信息判定單元：用于根據(jù)所述異常數(shù)據(jù)，確定所述異常數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)屬性和數(shù)據(jù)維度；數(shù)據(jù)識別單元：用于根據(jù)所述數(shù)據(jù)維度和數(shù)據(jù)屬性，確定所述異常事件在所述樹形分布模型中的分布位置；規(guī)則對比模塊：用于根據(jù)所述分布位置，確定所述分布位置對應的歷史數(shù)據(jù)的對比規(guī)則，根據(jù)所述對比規(guī)則對所述異常數(shù)據(jù)進行規(guī)則判定，并在所有對比規(guī)則均符合后，獲取對應的解決策略。5技術(shù)領域[0001]本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，特別涉及一種歷史數(shù)據(jù)分析平臺。背景技術(shù)[0002]科技的發(fā)展、技術(shù)的更新為企業(yè)的信息化道路提供了強大的動力，在此過程中，隨著企業(yè)新業(yè)務新需求的出現(xiàn)，企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)越來越多，不斷的有新的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，也有很多業(yè)務在完成之后，業(yè)務整個的處理數(shù)據(jù)變?yōu)榱藲v史數(shù)據(jù)，在歷史數(shù)據(jù)中，有業(yè)務實施過程中出現(xiàn)的問題，當然也有對應的解決方案。但是在現(xiàn)有技術(shù)中，對于歷史數(shù)據(jù)只是簡單的進行存儲，或者進行一個簡單的總結(jié)分析，且分析數(shù)據(jù)的結(jié)果不能直觀展示，因此，對于歷史數(shù)[0003]現(xiàn)有條件下，當具有突發(fā)事件發(fā)生后，往往由人依據(jù)自身所積累的經(jīng)驗及知識儲備，主動去調(diào)取各個部門的相關(guān)數(shù)據(jù)，然后再根據(jù)經(jīng)驗理清各種數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，基于此形成處理決策，這種情況下當處理決策生成之后，突發(fā)事件的發(fā)展態(tài)勢很可能到了不可解決的情況。[0004]而且，現(xiàn)有技術(shù)中，由人通過經(jīng)驗處理數(shù)據(jù)的方法難以快速處理日益龐大的數(shù)據(jù)量，且難以從整體考量各個相關(guān)因素，從而難以及時地給出較為合理的處理決策。例如，攻擊事件發(fā)生后，網(wǎng)絡系統(tǒng)中，企業(yè)被攻擊的服務器或者計算機在達到一定量級，例如，所有的企業(yè)辦公電子設備時，如果恰好時依靠有解決相關(guān)事件的歷史經(jīng)驗的人，很容易去解決事件，但是，如果沒有遇到類似的攻擊事件，再去尋找其它人遇到的類似的歷史事件，再去對歷史事件進行分析，再去生成策略往往容易造成延誤，因此，對歷史數(shù)據(jù)的分析，生成可以隨時可以調(diào)取的解決策略，也是需要探索的方向。發(fā)明內(nèi)容[0005]本發(fā)明提供一種歷史數(shù)據(jù)分析平臺，用以解決由人通過經(jīng)驗處理數(shù)據(jù)的方法難以快速處理日益龐大的數(shù)據(jù)量，且難以從整體考量各個相關(guān)因素，從而難以及時地給出較為合理的處理決策的情況。[0007]數(shù)據(jù)接入模塊：用于獲取數(shù)據(jù)監(jiān)控設備采集的歷史數(shù)據(jù)，并將所述歷史數(shù)據(jù)傳輸?shù)綒v史數(shù)據(jù)庫中；[0008]數(shù)據(jù)報表生成模塊：用于在歷史數(shù)據(jù)庫中，將所述歷史數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化整理，生成數(shù)據(jù)報表，并對所述數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析；[0009]數(shù)據(jù)顯示模塊：用于將所述數(shù)據(jù)可視化報表進行3D可視化轉(zhuǎn)換，生成高維可視化模型；[0010]數(shù)據(jù)結(jié)果處理模塊：用于根據(jù)所述高維可視化模型，建立基于高維可視化的異常事件解決策略的樹形分布模型。[0011]作為本發(fā)明的一種實施例：所述數(shù)據(jù)接入模塊：6[0012]數(shù)據(jù)分布單元：用于根據(jù)所述數(shù)據(jù)監(jiān)控設備，確定不同的監(jiān)控目標，生成基于所述監(jiān)控目標的歷史數(shù)據(jù)分布圖；其中，[0013]所述歷史數(shù)據(jù)分布圖用于確定歷史數(shù)據(jù)的產(chǎn)生源頭，并對歷史數(shù)據(jù)進行采集；[0014]采集單元：用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)分布圖，確定歷史數(shù)據(jù)所對應的業(yè)務，根據(jù)所述建立基于不同歷史數(shù)據(jù)的采集通道；[0016]所述歷史數(shù)據(jù)庫由四個視覺層構(gòu)成，所述四個視覺層為：數(shù)據(jù)屬性層、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層、數(shù)據(jù)包裹層和數(shù)據(jù)渲染層；[0017]所述數(shù)據(jù)屬性層用于存儲歷史數(shù)據(jù)的屬性數(shù)據(jù)；[0018]所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層用于存儲歷史數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；[0019]所述數(shù)據(jù)包裹層用于存儲歷史數(shù)據(jù)的邏輯數(shù)據(jù)；[0020]所述渲染層用于存儲預設的3D可視化渲染數(shù)據(jù)。[0022]統(tǒng)計報表單元：用于根據(jù)預設標準對歷史數(shù)據(jù)類型進行結(jié)構(gòu)化分析，生成對應類[0023]所述預設因素包括業(yè)務種類判定標準、業(yè)務因果區(qū)分標準、業(yè)務流程劃分標準、業(yè)務散步范圍標準、業(yè)務關(guān)聯(lián)性判定標注和工單類型識別標準；[0024]所述數(shù)據(jù)統(tǒng)計報表按照預設周期進行顆粒分析；[0026]所述預設周期包括[0027]自定義模板報表單元：用于創(chuàng)建各種不同用途的報表模版，并融合據(jù)所述數(shù)據(jù)統(tǒng)[0028]數(shù)據(jù)報表分析單元：用于調(diào)取所述統(tǒng)計報表單元中的各類報表，進行數(shù)據(jù)分析；其[0029]所述數(shù)據(jù)分析包括業(yè)務類型分析、業(yè)務流程分析、業(yè)務因果分析、業(yè)務散布分析、業(yè)務關(guān)聯(lián)分析、業(yè)務工單分析。[0031]數(shù)據(jù)屬性分析子單元，用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)庫，確定不同屬性的歷史數(shù)據(jù)的調(diào)取方式，根據(jù)所述數(shù)據(jù)屬性進行業(yè)務類型分析和業(yè)務流程分析；[0032]數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析子單元：用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)庫，確定不同結(jié)構(gòu)和不同邏輯的歷史數(shù)據(jù)的組成架構(gòu)和執(zhí)行邏輯，進行業(yè)務因果分析和業(yè)務關(guān)聯(lián)分析；[0033]數(shù)據(jù)范圍分析子單元：用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)庫，確定不同屬性的和不同邏輯的歷史數(shù)據(jù)的業(yè)務種類和執(zhí)行邏輯，進行業(yè)務散布分析；[0034]業(yè)務工單分析子單元：用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)庫，確定不同業(yè)務的完成度評估數(shù)[0035]所述業(yè)務工單分析子單元還包括以下步驟：[0036]S1:獲取歷史數(shù)據(jù)中的業(yè)務工單，并進行工單完成度評估，確定問題工單和無問題工單；[0037]S2:將所述無問題工單進行安全標記；7[0039]所述業(yè)務信息包括：配置信息、產(chǎn)品的供應商信息、產(chǎn)品的技術(shù)說明和工單異常信[0041]S4:根據(jù)所述解決策略，對問題工單的解決策略進行分析。[0043]圖表轉(zhuǎn)化單元：用于所述可視化報表通過圖像分割、特征提取、二維梯度運算和圖[0044]3D顯示單元：用于根據(jù)所述3D可視化圖像，對所述歷史數(shù)據(jù)進行高緯度疊加，生成高維可視化模型。[0046]視覺圖像空間排列子單元：用于通過視覺元素的位置關(guān)系和空間排列，搭建無限三維空間；[0047]立體模擬相機子單元：用于將所述3D可視化圖像導入無限三維空間，且在無限三維空間中建立基于模擬相機的高維對稱模型，構(gòu)成基于深度模擬的高維可視化模型。[0049]工作臺單元：用于通過所述高維可視化模型顯示不同歷史數(shù)據(jù)分析結(jié)果，生成不同歷史數(shù)據(jù)對應的業(yè)務模擬運行場景；[0050]異常事件判斷單元：用于根據(jù)所述業(yè)務模擬運行場景和歷史數(shù)據(jù)中業(yè)務運行結(jié)[0051]策略生成單元：用于在能夠發(fā)生異常事件時，提取所述歷史數(shù)據(jù)中對應事件的解[0052]樹形分布單元：用于將所述解決策略和異常事件對應的業(yè)務行為進行并列樹形排布。[0054]數(shù)據(jù)粒子模型構(gòu)建模塊：用于根據(jù)將歷史數(shù)據(jù)通過WRF模式進行網(wǎng)格化粒子劃分，確定粒子分布信息；[0055]屬性賦值模塊：用于根據(jù)所述例子分布信息，對每個歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)例子進行屬性賦值；[0056]粒子關(guān)聯(lián)模塊：用于根據(jù)所述屬性賦值，確定不同例子之間的關(guān)聯(lián)性，根據(jù)所述關(guān)[0057]校驗模塊：用于根據(jù)所述粒子模型對所述高維可視化模型進行數(shù)據(jù)全面性驗證，輸出驗證結(jié)果。[0058]作為本發(fā)明的一種實施例：所述系統(tǒng)還包括：[0059]數(shù)據(jù)采集模塊：用于對所述數(shù)據(jù)監(jiān)控設備采集的實時數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析，生成基于實時業(yè)務的可視化報表；[0060]數(shù)據(jù)調(diào)用模塊：將根據(jù)所述可視化報表，在所述樹形分布模型中調(diào)取與所述實時業(yè)務相同的同類業(yè)務數(shù)據(jù)；[0061]數(shù)據(jù)對比模塊：用于將所述同類業(yè)務數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行對比，判斷是否存在數(shù)8據(jù)異常；[0062]異常發(fā)現(xiàn)模塊：用于在具有數(shù)據(jù)異常時，調(diào)取異常數(shù)據(jù)，并通過所述樹形分布模[0063]作為本發(fā)明的一種實施例：所述異常發(fā)現(xiàn)模塊包括：[0064]可視化信息判定單元：用于根據(jù)所述異常數(shù)據(jù)，確定所述異常數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)屬性和數(shù)據(jù)維度；[0065]數(shù)據(jù)識別單元：用于根據(jù)所述數(shù)據(jù)維度和數(shù)據(jù)樹形，確定所述異常事件在所述樹形分布模型中的分布位置；[0066]規(guī)則對比模塊：用于根據(jù)所述分布位置，確定所述分布位置對應的歷史數(shù)據(jù)的對比規(guī)則，根據(jù)所述對比規(guī)則對所述異常數(shù)據(jù)進行規(guī)則判定，并在所有對比規(guī)則均符合后，獲取對應的解決策略。[0067]本發(fā)明有益效果為：歷史數(shù)據(jù)分析平臺是一款數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)與利用平臺，為客戶提供專業(yè)、敏捷、易用的大數(shù)據(jù)分析挖掘與可視化展現(xiàn)的工具。平臺以數(shù)據(jù)增值為目標，為客戶提供專業(yè)化的歷史數(shù)據(jù)處理與分析方法，滿足組織不同角色的數(shù)據(jù)價值挖掘和應用的應用開發(fā)于一體。首先能夠?qū)崿F(xiàn)對多數(shù)據(jù)源進行接入和處理；實現(xiàn)數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果應用以及異常事件處理策略出具的多種能力；用戶可以通過數(shù)據(jù)可視化方式進行直觀分析，也能通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)掘數(shù)據(jù)中隱含的深度規(guī)律?？擅嫦蚱髽I(yè)領導、各級業(yè)務[0068]下面通過附圖和實施例，對本發(fā)明的技術(shù)方案做進一步的詳細描述。附圖說明[0069]附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與本發(fā)明的實施例一起用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。在附圖中：[0070]圖1為本發(fā)明實施例中一種歷史大數(shù)據(jù)分析平臺的流程圖；[0071]圖2為本發(fā)明實施例中一種歷史大數(shù)據(jù)分析平臺的數(shù)據(jù)接入模塊的示意圖；[0072]圖3為本發(fā)明實施例中一種歷史大數(shù)據(jù)分析平臺的工單管理報表分析步驟圖。具體實施方式[0073]以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實施例進行說明，應當理解，此處所描述的優(yōu)選實施例僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。[0074]實施例1:[0076]數(shù)據(jù)接入模塊：用于獲取數(shù)據(jù)監(jiān)控設備采集的歷史數(shù)據(jù)，并將所述歷史數(shù)據(jù)傳輸?shù)綒v史數(shù)據(jù)庫中；[0077]數(shù)據(jù)報表生成模塊：用于在歷史數(shù)據(jù)庫中，將所述歷史數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化整理，生成數(shù)據(jù)報表，并對所述數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析；[0078]數(shù)據(jù)顯示模塊：用于將所述數(shù)據(jù)可視化報表進行3D可視化轉(zhuǎn)換，生成高維可視化模型；9[0079]數(shù)據(jù)結(jié)果處理模塊：用于根據(jù)所述高維可視化模型，建立基于高維可視化的異常事件解決策略的樹形分布模型。[0080]上述技術(shù)方案的工作原理為：現(xiàn)有技術(shù)中，對于數(shù)據(jù)中心的監(jiān)控數(shù)據(jù)處理上，對歷史數(shù)據(jù)的利用很有限，或者不利用直接刪除，大多數(shù)是簡單的總結(jié)或者存儲，作為備用信息，但是，隨著企業(yè)的發(fā)展，很可能遇到和歷史數(shù)據(jù)相同的業(yè)務以及相同的狀況，這個時候歷史數(shù)據(jù)就是最好的參考數(shù)據(jù)。因此，本發(fā)明根據(jù)數(shù)據(jù)監(jiān)控設備采集歷史數(shù)據(jù)，因為所有的業(yè)務數(shù)據(jù)都是通過數(shù)據(jù)監(jiān)控設備進行采集的，所以通過數(shù)據(jù)監(jiān)控設備采集歷史數(shù)據(jù)，并建立專門的歷史數(shù)據(jù)庫進行存儲，生成數(shù)據(jù)報表的目的是對歷史數(shù)據(jù)有一個全面的分析，當現(xiàn)有事件和歷史數(shù)據(jù)中對應的事件相同的時候，所有的對比，都是基于這些數(shù)據(jù)報表，對不同數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析內(nèi)容的對比。3D可視化轉(zhuǎn)換，在本發(fā)明中是一種虛擬狀態(tài)的轉(zhuǎn)換，例如：當數(shù)據(jù)報表顯示的是數(shù)據(jù)流量的波動狀態(tài)，數(shù)據(jù)報表上可能是數(shù)據(jù)流量詳情以及每時每刻的流量狀態(tài)；在3D可視化轉(zhuǎn)換之后，就會把流量狀態(tài)和波動狀態(tài)轉(zhuǎn)化為和管道內(nèi)的水流一種基于高維可視化技術(shù)，就是在3D轉(zhuǎn)換的基礎上，生成高維可視化的圖形，從這個圖形的基礎上，更清楚的分析異常事件，并預測異常事件的處理策略。[0081]上述技術(shù)方案的有益效果為：歷史數(shù)據(jù)分析平臺是一款數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)與利用平臺，為客戶提供專業(yè)、敏捷、易用的大數(shù)據(jù)分析挖掘與可視化展現(xiàn)的工具。平臺以數(shù)據(jù)增值為目標，為客戶提供專業(yè)化的歷史數(shù)據(jù)處理與分析方法，滿足組織不同角色的數(shù)據(jù)價值挖掘和應用的需求。面向企業(yè)各級數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)價值利用人員，集數(shù)據(jù)可視化探索、數(shù)據(jù)深度分析、模型應用開發(fā)于一體。首先能夠?qū)崿F(xiàn)對多數(shù)據(jù)源進行接入和處理；實現(xiàn)數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果應用以及異常事件處理策略出具的多種能力；用戶可以通過數(shù)據(jù)可視化方式進行直觀分析，也能通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)掘數(shù)據(jù)中隱含的深度規(guī)律?？擅嫦蚱髽I(yè)領戶創(chuàng)造價值。[0082]實施例2:[0084]數(shù)據(jù)分布單元：用于根據(jù)所述數(shù)據(jù)監(jiān)控設備，確定不同的監(jiān)控目標，生成基于所述監(jiān)控目標的歷史數(shù)據(jù)分布圖；其中，[0085]所述歷史數(shù)據(jù)分布圖用于確定歷史數(shù)據(jù)的產(chǎn)生源頭，并對歷史數(shù)據(jù)進行采集；[0086]采集單元：用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)分布圖，確定歷史數(shù)據(jù)所對應的業(yè)務，根據(jù)所述建立基于不同歷史數(shù)據(jù)的采集通道；[0088]所述歷史數(shù)據(jù)庫由四個視覺層構(gòu)成，所述四個視覺層為：數(shù)據(jù)屬性層、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[0089]所述數(shù)據(jù)屬性層用于存儲歷史數(shù)據(jù)的屬性數(shù)據(jù)；[0090]所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層用于存儲歷史數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；[0091]所述數(shù)據(jù)包裹層用于存儲歷史數(shù)據(jù)的邏輯數(shù)據(jù)；[0092]所述渲染層用于存儲預設的3D可視化渲染數(shù)據(jù)。[0093]上述技術(shù)方案的工作原理為：因為本發(fā)明主要是對書數(shù)據(jù)中心的監(jiān)控設備采集的數(shù)據(jù)進行處理，所以本發(fā)明是基于監(jiān)控目的，確定監(jiān)控的數(shù)據(jù)類型，基于這個數(shù)據(jù)的類型以及數(shù)據(jù)的分布區(qū)域建立歷史數(shù)據(jù)分布圖，從而可以在與現(xiàn)有異常數(shù)據(jù)進行對比的時候，更快的發(fā)現(xiàn)哪里出現(xiàn)了異常事件。采集的時候通過不同的采集通道進行數(shù)據(jù)采集，更加的方便，而且更加的由針對性。數(shù)據(jù)更加全面和準確。數(shù)據(jù)庫的建立按照采集的采集通道，及數(shù)據(jù)類型進行建立，便于對不同種類的數(shù)據(jù)進行存儲。最后本發(fā)明因為要進行3D可視化轉(zhuǎn)換和高維可視化轉(zhuǎn)換，所以要對應視覺技術(shù)，不同的視覺層儲存不同的數(shù)據(jù)，便于進行數(shù)據(jù)調(diào)[0094]上述技術(shù)方案的有益效果為：通過上述數(shù)據(jù)庫，可以將龐大的數(shù)據(jù)加以整理，以報表的形式表現(xiàn)出來，使數(shù)據(jù)更加易于表達和理解，為之后的數(shù)據(jù)結(jié)果分析提供直觀明了的數(shù)據(jù)源。[0095]實施例3:[0097]統(tǒng)計報表單元：用于根據(jù)預設標準對歷史數(shù)據(jù)類型進行結(jié)構(gòu)化分析，生成對應類[0098]所述預設標準包括數(shù)據(jù)種類判定標準、數(shù)據(jù)因果區(qū)分標準、數(shù)據(jù)流程劃分標準、數(shù)據(jù)范圍標準、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性判定標注和工單類型識別標準；[0099]自定義模板報表單元：用于創(chuàng)建各種不同用途的報表模版，并融合進所述數(shù)據(jù)報[0100]數(shù)據(jù)報表分析單元：用于調(diào)取所述統(tǒng)計報表單元中的各類報表，進行數(shù)據(jù)分析；其[0101]所述數(shù)據(jù)分析包括業(yè)務類型分析、業(yè)務流程分析、業(yè)務因果分析、業(yè)務散布分析、[0102]上述技術(shù)方案的工作原理為：本發(fā)明在數(shù)據(jù)報表生成的時候，按照歷史數(shù)據(jù)類型進行結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)化分析，可以對于不同類型的數(shù)據(jù)進行專業(yè)分析，采用專用的分析技術(shù)。然后預設標準，是本發(fā)明按照現(xiàn)有技術(shù)中，數(shù)據(jù)的標準進行數(shù)據(jù)報表的生成，數(shù)據(jù)種類判定標準、數(shù)據(jù)因果區(qū)分標準、數(shù)據(jù)流程劃分標準、數(shù)據(jù)范圍標準、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性判定標注和工單類型識別標準；這些標準中對應生成類型圖表，數(shù)據(jù)異?；驍?shù)據(jù)發(fā)展的因果圖、數(shù)據(jù)流程劃分規(guī)則圖標、數(shù)據(jù)監(jiān)控范圍圖標、數(shù)據(jù)和那些設備相關(guān)聯(lián)或者和那些數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的圖標，以及每個數(shù)據(jù)對應的歷史功能，在技術(shù)實時中每一個數(shù)據(jù)監(jiān)控目標都是一個工單。[0103]上述技術(shù)方案的有益效果為：通過上述方式生成不同類型的數(shù)據(jù)報表，實現(xiàn)報表自動化生成，并能夠通過報表對數(shù)據(jù)進行具體的分析。[0107]數(shù)據(jù)屬性分析子單元，用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)庫，確定不同屬性的歷史數(shù)據(jù)的調(diào)取方式，根據(jù)所述數(shù)據(jù)屬性進行業(yè)務類型分析和業(yè)務流程分析；[0108]數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析子單元：用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)庫，確定不同結(jié)構(gòu)和不同邏輯的歷史數(shù)據(jù)的組成架構(gòu)和執(zhí)行邏輯，進行業(yè)務因果分析和業(yè)務關(guān)聯(lián)分析；[0109]數(shù)據(jù)范圍分析子單元：用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)庫，確定不同屬性的和不同邏輯的11歷史數(shù)據(jù)的業(yè)務種類和執(zhí)行邏輯，進行業(yè)務散布分析；[0110]業(yè)務工單分析子單元：用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)庫，確定不同業(yè)務的完成度評估數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述完成度評估數(shù)據(jù)，進行業(yè)務工單分析；[0111]如附圖3所示，所述業(yè)務工單分析子單元還包括以下步驟：[0112]S1:獲取歷史數(shù)據(jù)中的業(yè)務工單，并進行工單完成度評估，確定問題工單和無問題工單；[0113]S2:將所述無問題工單進行安全標記；[0114]S2:對所述問題工單進行調(diào)查，確定問題工單的業(yè)務信息；其中，[0115]所述業(yè)務信息包括：配置信息、產(chǎn)品的供應商信息、產(chǎn)品的技術(shù)說明和工單異常信[0116]S3:根據(jù)所述業(yè)務信息，確定問題工單的異常原因，并確定解決策略；[0117]S4:根據(jù)所述解決策略，對問題工單的解決策略進行分析。[0118]上述技術(shù)方案的工作原理為：在進行數(shù)據(jù)分析的時候，是按照數(shù)據(jù)的樹形、結(jié)構(gòu)和邏輯將歷史數(shù)據(jù)作為對應的業(yè)務進行分析，而不同的工單用來跟蹤處理不同類型的事務，根據(jù)具體需求來決定如何使用工單，一個工單可以一個項目的工作任務。[0119]工單分析的目標在于盡量減少由于基礎設施的故障導致的業(yè)務故障，并防止與這些錯誤相關(guān)的事件再次出現(xiàn)。[0120]因此，本發(fā)明的重點也是發(fā)現(xiàn)事件產(chǎn)生的根本原因，并隨后采取措施改善或者糾正這種情況。事件是導致一些或者多起事故的潛在原因，歷史數(shù)據(jù)分析問題就是盡量減少服務基礎架構(gòu)、人為錯誤和外部事件等缺陷或過失對客戶造成的影響，并防止它們重復發(fā)生的過程。[0121]在具體實時的時候：[0122]評估工單時將提交的工單需要進行評估，評估的結(jié)果有兩種，一種是問題確實存在需要解決，運維人員接受該工單，點擊“開始調(diào)查”超鏈接，相應的工單狀態(tài)變?yōu)椤罢{(diào)查中”;另一種是認為不需要解決或者提交的工單描述不清楚，拒絕調(diào)查，點擊“拒絕調(diào)查”,相應的工單狀態(tài)變?yōu)椤氨痪芙^”?！伴_始調(diào)查”是一個動作，執(zhí)行后工單狀態(tài)相應的變?yōu)椤罢{(diào)查中”,表示目前正在調(diào)查和診斷該問題產(chǎn)生的原因，調(diào)查和診斷可能是一個反復的過程，需要重復進行多次，而重復一次均更加接近我們想要的解決方案。執(zhí)行開始調(diào)查不需要輸入備注，只是一個動作，用來將工單狀態(tài)從“評估中”轉(zhuǎn)換到“調(diào)查中”,以表明當前運維人員已經(jīng)著手處理該問題了。在這里系統(tǒng)會和配置管理以及基礎架構(gòu)組件聯(lián)動。可關(guān)聯(lián)配置信息、產(chǎn)品的供應商信息、產(chǎn)品的技術(shù)說明及錯誤信息等，關(guān)聯(lián)產(chǎn)生問題的節(jié)點運行情況信息，例如可用性報告、性能報告等。為工作人員分析問題原因提供依據(jù)。[0123]當問題分析人員找到問題原因并找到解決該問題的臨時或永久解決方案時可結(jié)束調(diào)查，在運維規(guī)范中，問題此時被轉(zhuǎn)換為“已知錯誤”狀態(tài)，結(jié)束調(diào)查時必須輸入調(diào)查出來的問題原因，執(zhí)行動作后工單狀態(tài)變?yōu)椤耙阎e誤”。[0124]上述技術(shù)方案的有益效果為：通過對數(shù)據(jù)的精確分析，將數(shù)據(jù)中心人員工作效率進行提高，實現(xiàn)數(shù)據(jù)報表分析單元促進企業(yè)降低運營成本、有效提升客戶留存，企業(yè)管理中占據(jù)舉足輕重的作用?？梢云鸬角昂笈_溝通，跨部門協(xié)同、跨企業(yè)協(xié)同的作用。高維可視化模型。技術(shù)，這里面存在對一些圖表數(shù)據(jù)中全面記載的非相關(guān)數(shù)據(jù)進行模糊化或者直接濾除的，不作為數(shù)據(jù)的主要特性進行顯示的技術(shù)模型。3D可視化圖像通過裸眼3D顯示屏進行顯示，化。[0130]在圖表數(shù)據(jù)通過二維梯度運算和格式重組的處理，轉(zhuǎn)換成3D可視化圖像的過程[0132]X={x?,x?,…,x;};Y={三維空間；間模型在通過模擬相機轉(zhuǎn)化的時候，對3D可視化圖像進行對維度的擬合，在擬合過程中，對于一些相同的數(shù)據(jù)就擬合到一塊了，然后就生成了一種在空間抽象圖像，例如：散點矩陣空間；這是因為在擬合的過程中，相同的數(shù)據(jù)抵消之后，就剩下了點狀數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)一個散點狀態(tài)。[0146]上述技術(shù)方案的有益效果為：本發(fā)明通過搭建無限三維空間，將圖表數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成3D圖像進行展示，進而在轉(zhuǎn)化為高維可視化模型，讓數(shù)據(jù)更容易進行管理，對于數(shù)據(jù)的抽象狀態(tài)，也就是異常狀態(tài)更加明顯實現(xiàn)管理的透明化，更進而有效提升資產(chǎn)管理與監(jiān)控管理的效率，真正實現(xiàn)一個立體式、可視化的新一代歷史數(shù)據(jù)分析平臺。[0149]工作臺單元：用于通過所述高維可視化模型顯示不同歷史數(shù)據(jù)分析結(jié)果，生成不同歷史數(shù)據(jù)對應的業(yè)務模擬運行場景；[0150]異常事件判斷單元：用于根據(jù)所述業(yè)務模擬運行場景和歷史數(shù)據(jù)中業(yè)務運行結(jié)[0151]策略生成單元：用于在能夠發(fā)生異常事件時，提取所述歷史數(shù)據(jù)中對應事件的解[0152]樹形分布單元：用于將所述解決策略和異常事件對應的業(yè)務行為進行并列樹形排布。[0153]上述技術(shù)方案的工作原理為：本發(fā)明的工作臺是為了先不同歷史數(shù)據(jù)對應的業(yè)務模擬運行場景，例如：流量監(jiān)測設備監(jiān)測是，流量監(jiān)測設備的探測指標，以及實時的探測到的流量圖。異常事件判斷的時候，我們是根據(jù)首先要判斷歷史數(shù)據(jù)中是否體現(xiàn)了其發(fā)生異常事件，所以根據(jù)場景的模擬，能夠更形象的顯示出有沒有異常，進而在歷史數(shù)據(jù)中調(diào)用對應的解決策列，實現(xiàn)策略優(yōu)化，最終以樹形排布的方式去排布業(yè)務異常事件和對應的業(yè)務行為，也就是監(jiān)控是監(jiān)控的數(shù)據(jù)中心出現(xiàn)異常狀況。[0154]上述技術(shù)方案的有益效果為：本發(fā)明在能夠進行3D顯示的時候，就可以通過一個界面上呈現(xiàn)來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，將個人用戶最常用的功能、最關(guān)注的業(yè)務數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成，能夠一目了然的看到各個子系統(tǒng)的運行狀態(tài)，作為用戶日常工作的快捷方式匯集。通過工作臺單元，用戶可快速定位到所需要進行的工作，提高系統(tǒng)應用的效率，方便日常維護支持工作了但是數(shù)據(jù)可能是存在異常狀況和解決策略的，對于這些最需要的數(shù)據(jù)，就會藝術(shù)性排布的方式，將事件和策略對應排布，便于及時查找事件在實際實施的時候：本發(fā)明還會基于吸納有情況進行報警。[0155]具有獨體設備告警和柜內(nèi)設備出現(xiàn)告警直接在設備上出現(xiàn)告警圖標和設備變色提示，點擊告警圖標或者告警設備展示詳細告警信息；柜內(nèi)設備出現(xiàn)告警，用于所屬機柜上出現(xiàn)告警圖標和機柜變色提示，點擊告警圖標或者告警設備展示詳細告警信息，在告警狀設備告警展示機房設備告警信息展示要求機房的所有告警信息在機房3D展示界面上實時展示。主要展示告警設備類型為兩類：獨體設備告警直接在此設備上出現(xiàn)告警圖標和設備變色提示，點擊告警圖標或者告警設備展示詳細告警信息。柜內(nèi)設備出現(xiàn)告警，在所屬機柜上出現(xiàn)告警圖標和機柜變色提示，點擊告警圖標或者告警設備展示詳細告警信息，在告警狀態(tài)下，雙擊機柜進入柜內(nèi)，告警設備出現(xiàn)設備變色提示，點擊設備，出現(xiàn)詳細告警信息界面。設置獨體設備告警和柜內(nèi)設備出現(xiàn)告警可以使工作人員更快的找到出現(xiàn)故障的設備，方便安工作人員及時地對設備進行維修，使平臺更快進入正常運行狀態(tài)。[0156]在實際實時的時候：業(yè)務模擬運行場景和歷史數(shù)據(jù)中業(yè)務運行結(jié)果，判斷是否發(fā)生異常事件；[0157]在這個過程中首先基于業(yè)務模擬運行場景間實時的數(shù)據(jù)模型；[0159]H表示業(yè)務模擬運行場景中數(shù)據(jù)變化的系數(shù)，這個系數(shù)隨著事件變化；Qj,表示監(jiān)控設備中第j個設備在t時刻的數(shù)據(jù)狀態(tài)；Rj,表示監(jiān)控設備中第j個設備在t時刻監(jiān)控的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征；Wj,表示監(jiān)控設備中第j個設備在t時刻的于初始時刻的變化系數(shù)；t0表示初[0160]基于歷史數(shù)據(jù)建立歷史數(shù)據(jù)中，同類情況的歷史模型；[0162]其中，Dg表示第8個歷史數(shù)據(jù)對應事件類型特征；N表示第g個歷史數(shù)據(jù)對應事件內(nèi)容特征；表示第g個歷史數(shù)據(jù)對應事件類型事件結(jié)果特征；V表示異常事件；g為正整數(shù)，g∈G,G表示歷史數(shù)據(jù)的總數(shù)量；[0163]然后通過兩個模型的相互對比，判斷是不是具有異常事件；[0165]其中，當P=0的時候歷史事件和的數(shù)據(jù)內(nèi)容和實時的具有異常事件的。在這個過程中，本發(fā)明先針對模擬運行的場景構(gòu)建了實時數(shù)據(jù)模型圖；然后又對歷史數(shù)據(jù)中所有的異常事件進行構(gòu)建了模型在確定這個實時的異常事件屬于歷史數(shù)據(jù)中的異常事件之后，通過逐一擬合的方式判定是不是異常事件。[0168]數(shù)據(jù)粒子模型構(gòu)建模塊：用于根據(jù)將歷史數(shù)據(jù)通過WRF模式進行網(wǎng)格化粒子劃分，確定粒子分布信息；[0169]屬性賦值模塊：用于根據(jù)所述例子分布信息，對每個歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)例子進行屬性賦值；[0170]粒子關(guān)聯(lián)模塊：用于根據(jù)所述屬性賦值，確定不同例子之間的關(guān)聯(lián)性，根據(jù)所述關(guān)[0171]校驗模塊：用于根據(jù)所述粒子模型對所述高維可視化模型進行數(shù)據(jù)全面性驗證，輸出驗證結(jié)果。[0172]上述技術(shù)方案的原理在于：本發(fā)明還通過網(wǎng)格化的粒子劃分對得到的模型進行驗證，這是為了保證得到的模型具有高度的準