專利名稱：企業(yè)it基礎設備性能自動控制方法
技術領域：
本發(fā)明涉及企業(yè)的IT基礎設備性能的監(jiān)控方法，尤其涉及企業(yè)IT基礎設備性 能自動控制方法。
背景技術：
企業(yè)的IT基礎設備的性能與運行情況，對一個服務等級要求高的企業(yè)是非常 重要的，比如銀行，電信等企業(yè)，信息服務不能中斷，自動及時的發(fā)現問題并進行 自動的調整，對企業(yè)來講將非常重要。IBM在中國有申請過"自動化的信息技術 管理系統(tǒng)"的專利。但其中，沒有提到有關于監(jiān)控基礎設備與性能情況的內容。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷，提供一種使得系統(tǒng)可以 快速應對突發(fā)情況，以減小信息化強相關企業(yè)在問題過程中的損失的企業(yè)IT基礎 設備性能自動控制方法。
本發(fā)明的目的可以通過以下技術方案來實現企業(yè)IT基礎設備性能自動控制 方法，其特征在于，該方法包括
(1) 使用ITIL配置運行情況監(jiān)控服務對配置進行相關的監(jiān)控；
(2) 將得到的反饋信息送到知識與決策庫中進行進一步的加工與分析；
(3) 按照配置的服務要求與服務定義，對反饋的結果給出反饋動作；
(4) 由上述的決策動作來決定進行變更處理或進行自動化的事件響應，或對 配置所關聯(lián)的供應商進行通知并進行聯(lián)系；
(5) 在決策之后對決策做出一定的調整，系統(tǒng)便可以通過調整，來進行決策 完善，在下一次情況發(fā)生時，按照新的決策方法，對反饋進行進一步的分析并做出 決策調整，決策系統(tǒng)使用機器學習方法對企業(yè)IT情況進行學習與適應，在一定時 間的使用后，自動調整為針對某企業(yè)的最佳情況的決策方案。
3與現有技術相比，本發(fā)明著重監(jiān)控基礎設備與性能情況，具有響應快，準確， 智能調整到系統(tǒng)最佳最優(yōu)運行狀態(tài)的優(yōu)點。


圖1是本發(fā)明企業(yè)IT基礎設備性能自動控制方法的系統(tǒng)運作的控制與響應示 意圖2是本發(fā)明企業(yè)IT基礎設備性能自動控制方法的系統(tǒng)運作與監(jiān)控調整裝置 結構的示意圖。
具體實施例方式
如圖1所示，ITIL配置運行情況監(jiān)控服務1與知識與決策庫2連接，知識與 決策庫2分別與配置管理數據庫(CMDB) 3、自動化變更處理模塊4、自動化的 事件響應模塊5、自動化供應商6連接。本發(fā)明使用ITIL配置運行情況監(jiān)控服務1 對配置進行相關的監(jiān)控。ITIL配置運行情況監(jiān)控服務可以監(jiān)控常見的的服務器系 統(tǒng)，包括Windows, Linux, Unix系統(tǒng)在內的常見系統(tǒng)的運行情況，以及可以連接 HPOpenView, Microsoft SMS在以的各種配置管理系統(tǒng)，對配置的運行情況進行 監(jiān)控。得到的反饋信息將在第一時間被送到知識與決策庫2中進行進一步的加工與 分析。按照配置的服務要求與服務定義，對反饋的結果給出反饋動作。由此決策動 作來決定進行自動化變更處理4或進行自動化的事件響應5，或對配置所關聯(lián)的自 動化供應商6進行通知并進行聯(lián)系。
使用者在決策之后可以對決策做出一定的調整，系統(tǒng)便可以通過調整，來進行 決重完善。在下一次情況發(fā)生時，按照新的決策方法，對反饋進行進一步的分析并 做出決策調整。決策系統(tǒng)使用機器學習方法對企業(yè)IT情況進行學習與適應，在一 定時間的使用后，自動調整為針對某企業(yè)的最佳情況的決策方案。
如圖2所示，性能監(jiān)控服務器7負責系統(tǒng)主要的監(jiān)控職責，與CMDB中定義 的服務器或配置相連。性能監(jiān)控服務器7同時與ITIL運維管理服務器8和ITIL決 策服務器9相連，配置定義中的服務器或配置將運行情況進行反饋，傳輸到監(jiān)控服 務器7處，由此再將情況傳輸給決策服務器9。決策結果被傳送到與之相聯(lián)的ITIL 運維管理服務器8，并通過決策反應相關的運作。上述應用運作到各種終端，產生 相應的響應。
權利要求
1.企業(yè)IT基礎設備性能自動控制方法，其特征在于，該方法包括(1)使用ITIL配置運行情況監(jiān)控服務對配置進行相關的監(jiān)控；(2)將得到的反饋信息送到知識與決策庫中進行進一步的加工與分析；(3)按照配置的服務要求與服務定義，對反饋的結果給出反饋動作；(4)由上述的決策動作來決定進行變更處理或進行自動化的事件響應，或對配置所關聯(lián)的供應商進行通知并進行聯(lián)系；(5)在決策之后對決策做出一定的調整，系統(tǒng)便可以通過調整，來進行決策完善，在下一次情況發(fā)生時，按照新的決策方法，對反饋進行進一步的分析并做出決策調整，決策系統(tǒng)使用機器學習方法對企業(yè)IT情況進行學習與適應，在一定時間的使用后，自動調整為針對某企業(yè)的最佳情況的決策方案。
全文摘要
本發(fā)明涉及企業(yè)IT基礎設備性能自動控制方法，該方法包括使用ITIL配置運行情況監(jiān)控服務對配置進行相關的監(jiān)控；將得到的反饋信息送到知識與決策庫中進行進一步的加工與分析；按照配置的服務要求與服務定義，對反饋的結果給出反饋動作；由上述的決策動作來決定進行變更處理或進行自動化的事件響應，或對配置所關聯(lián)的供應商進行通知并進行聯(lián)系；在決策之后對決策做出一定的調整，進行決策完善，在下次情況發(fā)生時，按照新的決策方法，對反饋做出調整，決策系統(tǒng)使用機器學習方法對企業(yè)IT情況進行學習與適應，自動調整為針對某企業(yè)的最佳情況的決策方案。與現有技術相比，本發(fā)明具有響應快，準確，智能調整到系統(tǒng)最佳最優(yōu)運行狀態(tài)的優(yōu)點。
文檔編號G06Q10/00GK101661572SQ20081004227
公開日2010年3月3日 申請日期2008年8月29日 優(yōu)先權日2008年8月29日
發(fā)明者史建琦 申請人:上海華師積豐數字技術有限公司