大数据时代信息系统运维数据的智能分析与维护优化应用

杨敏; 王荣秀

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.10.030

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (10) : 91 -93+96. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.10.030

大数据时代信息系统运维数据的智能分析与维护优化应用

杨敏, 王荣秀

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摘要

针对传统信息系统运维中故障定位滞后、资源调度僵化以及多源数据融合不足等问题，本文首先明确4类运维数据的核心范畴，搭建五层核心技术架构，同时依托时序数据处理等关键技术构建一套完整的智能分析体系；其次，在此基础上进一步设计融合动态阈值计算的长期记忆(LSTM)网络时序预测模型，以及结合知识图谱与贝叶斯网络的故障根因分析模型；最后，围绕运维效能提升核心需求，提出强化学习驱动的资源调度方案、故障自愈策略库支撑的自动处置机制以及多维度的运维流程优化策略。应用结果表明：该方案可显著提升运维效率、降低故障发生率与业务延迟，同时实现运维成本的优化，为大数据环境下信息系统智能运维落地提供了有效支撑。