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申请/专利权人：宏景科技股份有限公司

摘要：本发明提供一种数据中心运维管理方法、装置、电子设备及运维管理系统，该方法包括：获取目标数据中心的设备拓扑图，并基于设备拓扑图，分别获取目标数据中心的设备状态数据和线路状态数据；分别基于设备状态数据和线路状态数据，对应提取目标数据中心的深层设备整体特征和深层线路整体特征；将深层设备整体特征和深层线路整体特征进行融合后，基于融合特征和同类组设备的风险判定，制定巡检或点检计划，对目标数据中心进行运维管理。本发明通过从数据中心设备拓扑图的设备和线路两方面分别提取特征并融合，同时结合对数据中心同类组设备的风险判定，自动制定出巡检或点检计划供数据运维使用，能够有效降低时间和人力成本以及管理难度。

主权项：1.一种数据中心运维管理方法，其特征在于，包括：获取目标数据中心的设备拓扑图，并基于所述设备拓扑图，分别获取所述目标数据中心的设备状态数据和线路状态数据；分别基于所述设备状态数据和所述线路状态数据，对应提取所述目标数据中心的深层设备整体特征和深层线路整体特征；将所述深层设备整体特征与所述深层线路整体特征进行融合后，基于融合特征和各同类组设备的风险判定，制定巡检或点检计划，对所述目标数据中心进行运维管理；其中，所述基于融合特征和各同类组设备的风险判定，制定巡检或点检计划，包括：对所述目标数据中心的设备按各相同类别进行分组，并从所述深层设备整体特征中抽取各所述同类组设备的同类设备特征；将所述同类设备特征输入第一全连接层网络模型进行分类，确定各所述同类组设备的风险判定；将所述融合特征输入第二全连接层网络模型进行分类，获取所述目标数据中心的整体风险等级；基于所述同类组设备的风险判定和所述整体风险等级，制定所述巡检或点检计划；其中，所述分别基于所述设备状态数据和所述线路状态数据，对应提取所述目标数据中心的深层设备整体特征和深层线路整体特征，包括：对所述设备状态数据进行数据分解与划分，再对划分的数据利用多层图注意力神经网络或图神经网络，提取所述深层设备整体特征，对所述线路状态数据进行数据分解与划分，再对划分的数据利用多层图注意力神经网络或图神经网络，提取所述深层线路整体特征；所述将所述深层设备整体特征与所述深层线路整体特征进行融合，包括：采用深度学习的方法搭建并训练基于卷积神经网络和图卷积网络的序列特征融合模型，并利用训练好的序列特征融合模型将深层设备整体特征和深层线路整体特征进行融合，得到融合特征；或为：利用卷积神经网络，通过分别对所述深层设备整体特征与所述深层线路整体特征进行采样，将所述深层设备整体特征和所述深层线路整体特征进行维度对齐，并将维度对齐后的深层设备整体特征和维度对齐后的深层线路整体特征进行拼接，实现特征融合。

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百度查询： 宏景科技股份有限公司 数据中心运维管理方法、装置、电子设备及运维管理系统