用于賬戶健康評估、風險識別和補救的方法和系統的制作方法
【技術領域】
[0001]本發明一般涉及用于確定賬戶的健康、識別賬戶中的風險、評估風險影響以及建議補救措施的方法，特別是涉及用于基于賬戶健康確定而提供補救的方法和相關系統。
【背景技術】
[0002]確定系統問題典型包括幾乎不具有靈活性的不精確的過程。修正系統問題可能包括會消耗時間并需要大量資源的復雜的過程。因此，在本領域中存在對于至少克服一些以上描述的缺陷和限制的需求。
【發明內容】
[0003]本發明的第一方面提供一種方法，包括:由計算系統的計算機處理器從多個來源中檢索與用戶的用戶帳戶相關的量度(metrics);由計算機處理器從關于多個來源的所述量度中生成聚合量度；由計算機處理器從與用戶的附加帳戶相關的量度中生成附加聚合量度，其中，關于附加來源聚合附加聚合量度；由計算機處理器在存儲庫數據存儲倉庫(repository data storage warehouse)中存儲所述聚合量度和所述附加聚合量度；由計算機處理器檢索所述聚合量度和所述附加聚合量度；通過計算機處理器執行加權引擎，將加權系數應用于所述聚合量度和所述附加聚合量度，其中，加權系數與危險程度和重要性系數相關；以及由計算機處理器基于應用到所述聚合量度和所述附加聚合量度的加權系數，為用戶帳戶和附加帳戶關于規定平臺和附加平臺計算總體健康和風險評分，其中，總體健康和風險評分與規定時間周期相關。
[0004]本發明的第二方面提供一種計算系統，其包括與計算機可讀存儲器單元連接的計算機處理器，存儲器單元包含指令，當該指令被計算機處理器執行時，實現包括以下內容的方法:由計算機處理器從多個來源中檢索與用戶的用戶帳戶相關的量度；由計算機處理器從關于多個來源的所述量度中生成聚合量度；由計算機處理器從與用戶的附加帳戶相關的量度中生成附加聚合量度，其中，關于附加來源聚合附加聚合量度；由計算機處理器在存儲庫數據存儲倉庫中存儲所述聚合量度和所述附加聚合量度；由計算機處理器檢索所述聚合量度和所述附加聚合量度；通過計算機處理器執行加權引擎，將加權系數應用于所述聚合量度和所述附加聚合量度，其中，加權系數與危險程度和重要性系數相關；以及由計算機處理器基于應用到所述聚合量度和所述附加聚合量度的加權系數，為用戶帳戶和附加帳戶關于規定平臺和附加平臺計算總體健康和風險評分，其中，總體健康和風險評分與規定時間周期相關。
[0005]本發明的第三方面提供一種計算機程序產品，包括計算機可讀的硬件存儲器裝置，該裝置存儲了計算機可讀程序代碼，該計算機可讀程序代碼包含算法，當該算法被計算機系統的計算機處理器執行時，實現包括以下內容的方法:由計算機處理器從多個來源中檢索與用戶的用戶帳戶相關的量度；由計算機處理器從關于多個來源的所述量度中生成聚合量度；由計算機處理器從與用戶的附加帳戶相關的量度中生成附加聚合量度，其中，關于附加來源聚合附加聚合量度；由計算機處理器在存儲庫數據存儲倉庫中存儲所述聚合量度和所述附加聚合量度；由計算機處理器檢索所述聚合量度和所述附加聚合量度；通過計算機執行加權引擎，將加權系數應用于所述聚合量度和所述附加聚合量度，其中，加權系數與危險程度和重要性系數相關；以及由計算機處理器基于應用到所述聚合量度和所述附加聚合量度的加權系數，為用戶帳戶和附加帳戶關于規定平臺和附加平臺計算總體健康和風險評分，其中總體健康和風險評分與規定時間周期相關。
[0006]本發明有利地提供了能夠確定系統問題的簡單方法和相關系統。
【附圖說明】
[0007]圖1包括圖1A和圖1B，其示出了根據本發明的實施例的用于提供帳戶健康評估的系統。
[0008]圖2包括圖2A和圖2B，其示出了根據本發明的實施例的圖1的集成的健康評估引擎的內部功能視圖。
[0009]圖3包括圖3A和圖3B，其示出了根據本發明的實施例的、互相通信的用于動態生成和關聯生成速度的多個傳播媒介(vehicle)，該生成速度被建議的通道分配限制。
[0010]圖4示出了根據本發明實施例的圖2的根本原因分析器的布置圖。
[0011]圖5示出了根據本發明實施例的圖1的系統所使用的計算機設備，用于提供帳戶健康評估。
【具體實施方式】
[0012]圖1包括圖1A和圖1B，其示出了根據本發明的實施例的用于提供帳戶健康評估的系統100。系統100能夠實現用于提供統一的帳戶健康評估的方法，包括合并關于大規模數據的根本原因分析、風險評估、技能差異識別和補救措施建議。用于提供統一的帳戶健康評估和風險識別的方法包括執行統一的評估，該評估包括通過收集在多個服務的事件發生期間的量度和識別事件的匹配量度，合并對于大規模數據的根本原因分析、風險評估、技能差異識別和補救措施建議，來提供合適的解決方案。
[0013]系統100提供集成機制來從不同的終端、技術和不同時間中收集量度，以便提供用于帳戶健康、風險識別和補救措施的統一的控制板(dashboard)，從而識別對一個或多個終端等產生影響的事故和事件的可能的根本原因。系統100執行以下過程:
[0014]1.從所有終端為所有平臺(例如數據庫、中間軟件、操作系統、存儲陣列、備用服務器等)收集量度。
[0015]2.由平臺為終端向上展開(roll up)量度。量度的向上展開包括聚合所有由平臺在每個帳戶中單獨收集的量度。例如，用于帳戶A的所有數據庫量度被聚合，用于帳戶A的所有存儲器量度被聚合等。
[0016]3.第二級別向上展開(roll up)指示過程的量度，該過程用于聚合所有在所有受支持的用戶帳戶的平臺量度。
[0017]3.所有收集的量度(單獨的/顆粒的也或者聚合的)被提供到集成的健康評估引擎105 (以下會詳細描述)。此外，所有收集的量度被提供到量度加權引擎118。量度加權引擎118給不同量度分配不同加權(按照危險程度和重要性的順序)，并且為每個帳戶和每個平臺針對給定的時間軸(即規定的月、周、日等)計算總體健康評分。
[0018]系統100包括集成的健康評估引擎105,其經由量度存儲庫(metric warehouser印ository)110從終端部件115a和115b為帳戶A檢索量度112a-112f0終端部件115a和115b尤其可以包括數據庫、應用服務器、服務器、虛擬機、存儲陣列、備用媒體服務器、中間軟件、監視服務器等。集成的健康評估和風險識別引擎105執行以下功能:根本原因分析、風險識別過程、技能差異識別過程和補救建議分析。集成的健康評估和風險識別引擎105包括技術補救引擎105a、技能評估引擎105b、最佳實踐匹配部件105c、過程差異部件105d和根本原因分析器105e。
[0019]量度倉庫存儲庫IlOC包括來自用于與建議的和允許的量度值范圍比較的量度值，來利用相關等級識別風險。相關等級被存儲，其允許系統地和自動地發現風險和可能的緩解措施。
[0020]技能評估引擎105b識別事件和事故，其在建議的平均時間內沒有被解決以得到解決值。技能評估引擎105b另外將事故類別和子類別匹配到需要的技能級別。如果違反平均時間的重復模式(基于預定義閾值)被檢測到用來得到用于事件的解決值，則可能的技能差異被識別為潛在改進的領域。通過評價根本原因、部件類型、事件/事故的嚴重性和事故類別與子類別來識別技能差異。
[0021]根本原因分析器105e評價收集的量度112a…112f，并且為用戶賬戶中發生的事件和事故提供技術補救建議、技