基于机器学习的IT事件与变更管理决策支持方法

发布时间：2017-06-11 02:09

  本文关键词：基于机器学习的IT事件与变更管理决策支持方法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：事件管理和变更管理是IT服务管理领域中的两个重要流程。借助这两个流程,IT服务系统可以快速处理突发问题、快速响应外部需求,从而提供更好的服务质量。然而随着客户需求的日益增加,事件管理和变更管理所承受的压力也逐渐增大。面对数量庞大的事件单和变更请求,手工处理已经难以保证时效性,而普通运维人员也很难确定其中所蕴含的风险。这将导致服务质量的下降甚至出现服务中断。因此使用自动化决策支持方法来快速处理事件和变更具有很大的应用价值。 本文在分析和学习现有研究成果的基础上,针对现有技术的缺陷和决策支持领域的特点提出了基于机器学习的自动化决策支持方法。本文的主要研究内容如下： 1)基于机器学习的决策支持方法：针对现有决策支持方法对数据的鲁棒性较差并且计算复杂度过高,进而需要更多地资源和时问来进行数据预处理和训练的问题。本文以事件单和变更请求作为决策支持的基础,针对流程的具体特点引入表示事件与变更的四类特征。通过创新的引入相关配置项和部署架构图这两类特征,本方法可以更好地表示事件与变更并提高决策支持的准确性。然后,本文综合分析了机器学习各种学习方式的适用性以及具体的训练算法,进而提供了高精确度、高鲁棒性以及训练时间少的决策支持方法。 2)自动化决策支持方法：由于现有流程自动化方案在决策支持中仍需大量人力参与,因此本文还针对决策支持的特点提供了自动化决策支持方法。通过引入相关性得分、部署架构图相似性得分、特征签名等计算方法,本文提供了适合决策支持领域的自动化流程,在避免高昂的人员培养费用和维持费用的同时提升处理事件与变更的准确率和及时率。 最后,本文给出了在变更管理中进行仿真实验的具体过程。通过分析实验结果可以得出本文所述自动化决策支持方法在决策支持准确率和训练时间方面都优于现有决策支持方法。
【关键词】：事件管理流程 变更管理流程 机器学习
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：C934;TP181
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9-11
• 1.2 研究目标11
• 1.3 研究内容11-13
• 1.4 硕士期间主要工作13-14
• 1.5 论文结构14-15
• 第二章 相关背景及技术15-22
• 2.1 IT服务管理15-17
• 2.1.1 IT服务管理的概念15
• 2.1.2 IT基础设施库15-17
• 2.2 机器学习17-22
• 2.2.1 机器学习的概念17-18
• 2.2.2 机器学习的典型方法18-22
• 第三章 基于机器学习的事件管理决策支持方法22-39
• 3.1 事件管理流程22-25
• 3.1.1 事件的定义及相关概念22-23
• 3.1.2 事件管理流程23-24
• 3.1.3 事件决策支持方法的研究现状24-25
• 3.2 决策支持算法25-37
• 3.2.1 原理描述与实现基础25-26
• 3.2.2 决策支持的实现过程26-31
• 3.2.3 监督学习典型方法31-37
• 3.3 小结37-39
• 第四章 基于机器学习的自动化变更管理决策支持方法39-57
• 4.1 变更管理流程39-43
• 4.1.1 变更的定义及相关概念39-40
• 4.1.2 变更管理流程40-42
• 4.1.3 变更管理中自动化决策支持方法的研究现状42-43
• 4.2 自动化决策支持方法43-50
• 4.2.1 总体设计43-44
• 4.2.2 关键模块设计44-50
• 4.2.2.1 关键词提取与规范化部分44-45
• 4.2.2.2 配置项索引部分45-46
• 4.2.2.3 部署架构图的计算部分46-47
• 4.2.2.4 预测特征准备部分47-49
• 4.2.2.5 特征签名与规范化部分49
• 4.2.2.6 基于机器学习预测模型的相似性预测部分49-50
• 4.2.3 整体数据流50
• 4.3 算法仿真50-56
• 4.3.1 数据准备50-51
• 4.3.2 仿真过程及结果51-55
• 4.3.3 仿真结果分析55-56
• 4.4 小结56-57
• 第五章 总结和展望57-59
• 5.1 论文总结57-58
• 5.2 进一步的研究工作58-59
• 参考文献59-61
• 致谢61-62
• 作者攻读学位期间发表的学术论文目录62

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本文编号：440541