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龙图腾网获悉珠海智联思迅科技有限公司申请的专利一种基于多层数据湖的IT信息化双模型运维管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119323367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411876316.7，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于多层数据湖的IT信息化双模型运维管理方法是由沈石楼;罗奕东;方越设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层数据湖的IT信息化双模型运维管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多层数据湖的IT信息化双模型运维管理方法，包括以下步骤：从多个数据源实时收集IT运维相关数据，并进行关联处理后，形成多层运维数据网；将多层运维数据网以分层技术嵌合到数据湖中，形成多层运维数据湖，并以多层接口进行大规模运维数据的快速访问、调取；对调取的数据进行大数据分析，完成数据的精准过滤、关键特征的提取及深度结合，得到若干关键性能评估状态量集；将状态量集输入到运维识别模型，以识别可能会引起系统问题和性能瓶颈的潜在因子；基于潜在因子通过运维调整模型自动调整IT资源配置，以优化系统性能和提升资源利用率；进行识别结果和调整结果的动态展示。本发明显著提升了运维效率和系统稳定性。

本发明授权一种基于多层数据湖的IT信息化双模型运维管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层数据湖的IT信息化双模型运维管理方法，其特征在于，包括以下步骤：从多个数据源实时收集IT运维相关数据，并进行关联处理后，形成多层运维数据网；将所述多层运维数据网以分层技术嵌合到数据湖中，形成多层运维数据湖，并以多层运维数据湖的多层接口进行大规模运维数据的快速访问、调取；对调取的大规模运维数据进行大数据分析，完成数据的精准过滤、关键特征的提取及深度结合，得到若干关键性能评估状态量集；将所述若干关键性能评估状态量集输入到运维识别模型，以识别可能会引起系统问题和性能瓶颈的潜在因子；基于所述潜在因子通过运维调整模型自动调整IT资源配置；通过关联所述运维识别模型和所述运维调整模型进行识别结果和调整结果的动态展示，以支持运维决策；其中，在从多个数据源实时收集IT运维相关数据时，通过Kafka运维集群接收数据、划分数据接收群组及配备节点完成HDFS储存；在识别潜在因子时，包括：所述运维识别模型提供：关联规则前项和关联规则后项，关联规则前项表示IT信息化运维数据的属性特征，关联规则后项表示是否发生系统问题、性能瓶颈，表示系统问题，表示性能瓶颈；基于关联规则前、后项和，获取发生性能瓶颈的支持度；基于关联规则前、后项和，得到发生系统问题的支持度；将大于阈值的属性特征作为第一潜在因子；将大于阈值的属性特征作为第二潜在因子；在自动调整IT资源配置时，包括：所述运维调整模型根据第一潜在因子、第二潜在因子确定第一控制系数、第二控制系数，并根据公式（3）计算第一控制量，根据公式（4）计算第二控制量： （3）；式中，为在第一计划时段的第一潜在因子对应的类IT资源的第一控制量；为在第一计划时段的第条类IT资源流，为类IT资源流的数量，为在第一计划时段的第条类IT资源的第一控制系数； （4）；式中，为在第二计划时段的第二潜在因子对应的类IT资源的第二控制量；为在第二计划时段的第条类IT资源流，为类IT资源流的数量，为在第二计划时段的第条类IT资源的第二控制系数；根据公式（5）进行第一控制量的最大限度接近，得到第一IT资源优化配置结果： （5）；式中，为在第一计划时段的第一潜在因子对应的类IT资源的实际控制量，为第一潜在因子对应的IT资源类型数，为第一计划总时段数目,为第一IT资源优化配置结果；根据公式（6）进行第二控制量的最大限度接近，得到第二IT资源优化配置结果： （6）；式中，为在第二计划时段的第二潜在因子对应的类IT资源的实际控制量，为第二潜在因子对应的IT资源类型数，为第二计划总时段数目,为第二IT资源优化配置结果。

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