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公开(公告)号：CN111030855B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201911235946.5
申请日：2019-12-05
申请人： 国网山西省电力公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： H04L41/0681 , H04L41/069 , H04L67/55
摘要： 本发明公开了一种泛在电力物联网系统数据智能基线确定及告警方法，其步骤包括：1、智能基线的确定，包括：访问量基线、时间基线和错误率基线；2、孤立森林的构建；3、智能告警，包括：基于智能基线的告警和基于孤立森林算法的告警。本发明能够高效的处理泛在电力物联网的系统数据，对故障有准确的预测能力，同时结合智能告警推送策略，使得运维人员能够及时检测修复故障，大大提高了系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN114168748A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111474310.3
申请日：2021-12-06
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/34 , G06F16/338 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/31
摘要： 本发明公开了一种大规模运维知识图谱存储和多粒度可视化方法，包括以下步骤：1）使用X‑Engine引擎为历史数据存储核心，完成海量实体、属性和关系的知识图谱数据存储；2）根据LPA算法对知识图谱数据进行聚类，将有较大相似性的实体融合成群或社区；3）根据步骤1）和步骤2），根据用户的查询条件，在服务器端对智能运维知识图谱进行查询处理与数据请求的操作，在终端根据结果进行多粒度的图形渲染，并显示结果。本发明使用的X‑Engine数据库存储引擎写入性能更高，降低了传统LSM‑tree架构中Compaction动作对系统资源的冲击，保持系统性能平稳，使用LPA算法对知识图谱数据进行聚类，通过多粒度可视化，极大降低了展示在浏览器中的数据量，避免了杂乱现象，提升了渲染性能。
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公开(公告)号：CN109885547B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910132466.X
申请日：2019-02-22
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于IT基础架构的多源运行数据中多模块日志的行为感知方法，其步骤包括：1、序列化运行日志条目，对冗余特征进行筛选和剔除,降低日志规模；2、初始化日志模块的质量和产生时间集合；3、将规模优化后的运行日志条目分配给日志模块，更新模块行为集合；4、根据模块行为集合结果，预测模块行为，贴上标签。本发明能有效地发现日志的模块行为，从而为产生该类型日志的基础架构的拓扑发现工作提供可靠的信息，提高系统的工作有效性。
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公开(公告)号：CN117234721B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202311202159.7
申请日：2023-09-18
申请人： 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： G06F9/50 , H04L67/1012 , H04L67/1025 , H04L49/40 , G10K11/16
摘要： 本申请提供了基于作业编排自适应技术的云原生系统自动化作业研究系统与应用，包括，用于分配和管理计算资源、存储资源和网络资源的资源管理模块，通过自适应调度和资源优化，系统可以根据实时的负载情况和资源利用率，智能地调整作业的执行顺序和资源分配策略，减少作业之间的等待时间，提高作业执行效率，通过动态调整资源分配和利用，系统可以根据实际需求自动分配和释放计算资源，实现资源的高效利用和负载均衡，最大化系统的资源利用率，自动化作业管理和作业依赖管理可以减少手动编排和调度的工作量，简化作业管理流程，降低人为错误的风险。
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公开(公告)号：CN112306794A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011040706.2
申请日：2020-09-28
申请人： 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种数据库典型故障场景自动处理方法及其装置，包括如下几个步骤：S1：建立至少一个与主数据库相对应的从数据库；S2：对主数据库进行在线检测，获取数据库故障信息，并且利用任一所述从数据库代替所述主数据库；S3：对所述故障信息进行收敛处理，并转将所述故障信息化成故障告警；S4：根据预设的故障告警处置方案，对生成的故障告警进行有效快速匹配；S5：若匹配成功，调用所述数据库中的故障告警处置方案，对所述故障告警问题进行修复处理。若匹配失败，上报所述故障告警，固化新的数据故障告警处置方案，并进行故障修复。本发明所述的一种数据库典型故障场景自动处理方法，能提高数据库的故障处理效率，解决自动化不足的问题。
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公开(公告)号：CN110390027A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910514656.8
申请日：2019-06-13
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 南瑞集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
发明人： 朱亮 , 彭林 , 韩海韵 , 王刚 , 鲍兴川 , 于海 , 王鹤 , 徐敏 , 侯战胜 , 何志敏 , 姚峰 , 杨波 , 李济伟 , 王怀宇 , 刘树吉 , 赵峰 , 程周育 , 窦国贤 , 顾昊旻 , 巫乾军 , 李昂 , 陆宏波
摘要： 本发明提供了一种基于图数据库的信息系统故障模型构建方法及系统，该包括：获取信息系统中所有资源对象的资源数据；根据资源数据构建图数据模型；当监测到图数据模型中存在异常信息时，在预设时间内从图数据模型中提取产生异常信息的顶点对应的顶点信息及边信息；根据顶点信息及边信息建立信息系统的故障模型。通过实施本发明，利用图数据库这种非关系型数据库自身查询简便快捷的特点，建立信息系统的图数据模型，能够通过图形化的设计大幅度的减少资源对象相互间关系的查询时间，从而在监测到异常信息时，大大减少数据查询时间，能够准确快速的建立故障模型，以辅助运维人员对相似故障进行处理，提升故障处理的效率。
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公开(公告)号：CN117234721A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311202159.7
申请日：2023-09-18
申请人： 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： G06F9/50 , H04L67/1012 , H04L67/1025 , H04L49/40 , G10K11/16
摘要： 本申请提供了基于作业编排自适应技术的云原生系统自动化作业研究系统与应用，包括，用于分配和管理计算资源、存储资源和网络资源的资源管理模块，通过自适应调度和资源优化，系统可以根据实时的负载情况和资源利用率，智能地调整作业的执行顺序和资源分配策略，减少作业之间的等待时间，提高作业执行效率，通过动态调整资源分配和利用，系统可以根据实际需求自动分配和释放计算资源，实现资源的高效利用和负载均衡，最大化系统的资源利用率，自动化作业管理和作业依赖管理可以减少手动编排和调度的工作量，简化作业管理流程，降低人为错误的风险。
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公开(公告)号：CN116826961A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310651969.4
申请日：2023-06-01
申请人： 安徽继远软件有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种电网智能调度和运维系统、方法及存储介质，属于电网调度和运维领域。所述方法包括获取主系统对应的多个子系统的数据信息；本发明通过对多个子系统的数据信息进行获取，并根据该数据信息构建知识图谱，根据该知识图谱构建与智能信息调度应急的所有方案的实体联系，设置多个子系统中所有负载的告警阈值，对所有负载的告警信息进行监控，并根据告警信息获取最优的故障解决方案；采用主系统对多个子系统的数据信息进行采集管理的方式，能够有效地提高负载运维的效率和精度，采用在知识图谱中匹配寻找告警信息最优的故障解决方案，提高了系统应急处理的及时性和精确性，有效地保障了电网系统的可靠性和故障处理效率。
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公开(公告)号：CN116820752A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310619774.1
申请日：2023-05-25
申请人： 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： G06F9/50
摘要： 本发明实施例提供一种云资源运营分析决策方法、系统和存储介质，属于云资源技术领域。所述决策方法包括：采集各类云平台运维对象的运行数据；根据所述运行数据和业务应用情况判定资源扩容或缩容告警，根据告警信息进行系统资源分配推荐；利用弹性伸缩技术进行动态调整，根据推荐解决策略，完成资源分配的调整。该决策方法可以强化云平台资源管理，合理分配云平台资源效力。
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公开(公告)号：CN118733267A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410870438.9
申请日：2024-07-01
申请人： 安徽继远软件有限公司
摘要： 本发明公开了一种GPU算力池智能管理方法，涉及GPU算力池管理技术领域，包括获得物理CPU在各个时段内分别对应的时段虚拟数据向量，获得实时获取物理CPU在GPU算力池中的实时虚拟数据向量，与其对应时段的时段虚拟数据向量之间虚拟数据差值，根据虚拟差值判断生成占用算力异常标识；通过占用算力异常标识对占用算力异常的情况进行警示，以便系统及时采取相应的响应措施，以确保GPU算力池的稳定性和性能，通过这种方法，能够实时监控物理CPU在GPU算力池中的使用情况，并针对物理CPU在不同时段内的算力使用情况判断是否存在占用算力异常的情况，从而及时采取措施优化资源配置和性能管理，提高算力资源的使用效率。
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