【摘 要】
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随着大数据时代到来，企业规模和业务的持续扩张，业务系统复杂程度也在不断增加。如今分布式、虚拟机等新技术的出现对高响应、高并发与稳定运行提供了解决方案，但分布式系统的内聚性使系统运维需贯穿业务系统的所有环节，且每一时刻都会产生海量运维数据，如何利用这些指标数据对系统状态进行诊断成为智能化运维的一个课题。本文基于电网信息系统时序数据和系统告警数据，通过自组织网络、单分类支持向量机、负样本聚类与告警数据
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随着大数据时代到来，企业规模和业务的持续扩张，业务系统复杂程度也在不断增加。如今分布式、虚拟机等新技术的出现对高响应、高并发与稳定运行提供了解决方案，但分布式系统的内聚性使系统运维需贯穿业务系统的所有环节，且每一时刻都会产生海量运维数据，如何利用这些指标数据对系统状态进行诊断成为智能化运维的一个课题。本文基于电网信息系统时序数据和系统告警数据，通过自组织网络、单分类支持向量机、负样本聚类与告警数据相结合实现状态数据与告警之间的关联规则推演。本文的主要内容如下：
1．基于智能化运维与时序关联规则，开展文献综述，主要研究智能化运维主要功能，应用场景与所需框架；时序关联规则相关研究成果与亟待解决的问题；结合本研究的实际应用环境分析时序关联规则系统的业务需求和系统设计面临的主要问题，最终提出系统开发技术路线与思路框架。
2．对基于时序关联规则的智能运维设备关系网络系统进行概要设计，结合调研结果提出了整个系统功能需求分析、总体结构图、总体运行流程图以及相关性能指标要求，给出的基本功能模块包括：数据预处理模块、运维设备有限状态机状态映射模块和单分类告警检测与聚类告警关联规则推演模块。
3．针对运维设备有限状态机状态映射模块和单分类告警检测与聚类告警关联规则推演模块，从数据结构和算法执行流程两个部分对系统核心模块进行详细设计，并在系统层面对模块执行过程中可能出现的问题提出解决方案。
4．对系统中所使用到的核心算法进行研究，并基于测试数据验证算法可行性，对算法进行客观评价。详述的关键技术包括：自组织映射算法，单分类支持向量机以及告警关联规则算法。算法均采用实际数据集进行测试并与相关对照组比较测试结果，测试结果表明：整套系统在算法设计层面达到了预期目标，所提取的关联规则具有较强的实际决策意义。
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