本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理，具體涉及一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、自動化數(shù)據(jù)庫運維管理指的是通過自動化工具和腳本來管理和維護數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，減少人工干預(yù)、提高效率、降低人為錯誤，確保數(shù)據(jù)庫的高可用性、穩(wěn)定性和安全性，它主要依賴于自動化技術(shù)來執(zhí)行一系列數(shù)據(jù)庫管理任務(wù)，包括但不限于數(shù)據(jù)庫的監(jiān)控、備份、恢復(fù)、性能優(yōu)化、安全管理、故障檢測和修復(fù)等。

2、現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫運維管理工具大多基于腳本語言或特定的管理平臺進行開發(fā)。例如，傳統(tǒng)的運維工具如nagios、zabbix、prometheus等，雖然能夠提供一定的監(jiān)控功能，nagios是一款廣泛使用的開源監(jiān)控軟件，主要用于監(jiān)控it基礎(chǔ)設(shè)施的可用性和性能，它能夠通過插件監(jiān)控數(shù)據(jù)庫的狀態(tài)，nagios主要側(cè)重于監(jiān)控和報警。

3、在處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫管理任務(wù)時，依賴人工配置和管理，且可擴展性較差，針對這些問題，一些數(shù)據(jù)庫廠商推出了自己的運維解決方案，如oracle的enterprisemanager、sqlserver的sqlservermanagementstudio（ssms）等，但這些工具往往過于龐大，功能單一，且在操作復(fù)雜度和定制化方面存在局限性。

4、近年來云數(shù)據(jù)庫和分布式數(shù)據(jù)庫的廣泛應(yīng)用，使得數(shù)據(jù)庫的運維變得更加復(fù)雜和多樣化，隨著數(shù)據(jù)庫規(guī)模的不斷增大，自動化運維的需求愈發(fā)迫切，傳統(tǒng)的人工運維模式已經(jīng)無法滿足高效管理和精細化操作的需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理方法及系統(tǒng)，節(jié)省了大量人工操作時間，使運維人員能夠?qū)⒕性诟鼜?fù)雜的技術(shù)問題上，以解決人工干預(yù)過多的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明一方面，提出了一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理方法，包括以下步驟：

3、收集和預(yù)處理多個與數(shù)據(jù)庫運維相關(guān)的指標數(shù)據(jù)，所述指標數(shù)據(jù)至少包含系統(tǒng)負載、數(shù)據(jù)庫連接狀態(tài)、磁盤空間、網(wǎng)絡(luò)帶寬、任務(wù)執(zhí)行歷史、查詢響應(yīng)時間、健康狀況、故障日志、任務(wù)優(yōu)先級、緊急程度、時間敏感性和業(yè)務(wù)周期；

4、基于收集的所述指標數(shù)據(jù)，使用python的深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，通過共享特征提取層來從所有輸入特征中提取通用信息，并為每個任務(wù)設(shè)置獨立的輸出層以優(yōu)化任務(wù)需求；

5、使用構(gòu)建的所述多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，對任務(wù)執(zhí)行時間進行預(yù)測和任務(wù)優(yōu)先級分類，綜合考慮任務(wù)的執(zhí)行時機與資源分配。

6、優(yōu)選的，還包括以下步驟：

7、應(yīng)用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)負載的時間序列數(shù)據(jù)進行分析，以捕捉長期依賴關(guān)系并預(yù)測未來的負載變化，從而為任務(wù)調(diào)度提供精確的負載預(yù)測。

8、優(yōu)選的，還包括以下步驟：

9、利用所述負載預(yù)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整任務(wù)執(zhí)行頻率和時機，實現(xiàn)基于負載和優(yōu)先級的智能調(diào)度策略。

10、優(yōu)選的，還包括以下步驟：

11、實施系統(tǒng)化的訓(xùn)練流程，確保任務(wù)學(xué)習(xí)框架能夠有效學(xué)習(xí)歷史任務(wù)數(shù)據(jù)，并通過選擇合適的損失函數(shù)和采用交叉驗證評估模型泛化能力。

12、優(yōu)選的，還包括以下步驟：

13、在優(yōu)化多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的性能過程中引入超參數(shù)調(diào)優(yōu)、集成學(xué)習(xí)方法、早停策略技術(shù)，以適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)特征。

14、優(yōu)選的，還包括以下步驟：

15、對經(jīng)過步驟優(yōu)化后的多任務(wù)學(xué)習(xí)模型使用測試數(shù)據(jù)集進行驗證，確保其在實際環(huán)境中的有效性，并根據(jù)反饋不斷優(yōu)化模型。

16、另一方面，本發(fā)明提出一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于收集多個與數(shù)據(jù)庫運維相關(guān)的指標數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于清洗和標準化收集的指標數(shù)據(jù)；任務(wù)學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練模塊，用于訓(xùn)練多任務(wù)學(xué)習(xí)模型。智能調(diào)度模塊，用于實現(xiàn)任務(wù)的智能調(diào)度，最大化資源利用率和任務(wù)完成效率。時間序列分析模塊，用于對系統(tǒng)負載進行時間序列分析，輔助實現(xiàn)更精準的任務(wù)調(diào)度。自動化運維執(zhí)行模塊，用于自動執(zhí)行數(shù)據(jù)庫運維任務(wù)，包括但不限于定時備份、自動化查詢、批量執(zhí)行sql腳本、定期清理冗余數(shù)據(jù)。

17、本發(fā)明的技術(shù)效果和優(yōu)點：本發(fā)明提出的一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理方法及系統(tǒng)，與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點：

18、本發(fā)明通過收集并預(yù)處理多個與數(shù)據(jù)庫運維相關(guān)的指標數(shù)據(jù)，利用python的深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建了一個多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)了對任務(wù)執(zhí)行時間的精確預(yù)測和優(yōu)先級分類，可以實現(xiàn)分析系統(tǒng)負載的時間序列數(shù)據(jù)，從而為任務(wù)調(diào)度提供了更加準確的負載預(yù)測，實現(xiàn)了基于負載和優(yōu)先級的智能調(diào)度策略。此外，通過對模型訓(xùn)練流程的優(yōu)化和持續(xù)驗證，保證了模型在實際應(yīng)用中的高效性和適應(yīng)性，最終顯著提升了數(shù)據(jù)庫運維管理的智能化水平和響應(yīng)速度，減少了不必要的資源消耗，節(jié)省了大量人工操作時間，使運維人員能夠?qū)⒕性诟鼜?fù)雜的技術(shù)問題上，以解決人工干預(yù)過多的問題，提高了服務(wù)的可靠性和用戶體驗。

技術(shù)特征：

1.一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理方法，其特征在于，還包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理方法，其特征在于，還包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理方法，其特征在于，還包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理方法，其特征在于，還包括以下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理方法，其特征在于，還包括以下步驟：

7.一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于Python的自動化數(shù)據(jù)庫運維管理方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過收集并預(yù)處理多個與數(shù)據(jù)庫運維相關(guān)的指標數(shù)據(jù)，利用Python的深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建了一個多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)了對任務(wù)執(zhí)行時間的精確預(yù)測和優(yōu)先級分類，可以實現(xiàn)分析系統(tǒng)負載的時間序列數(shù)據(jù)，從而為任務(wù)調(diào)度提供了更加準確的負載預(yù)測，實現(xiàn)了基于負載和優(yōu)先級的智能調(diào)度策略。此外，通過對模型訓(xùn)練流程的優(yōu)化和持續(xù)驗證，保證了模型在實際應(yīng)用中的高效性和適應(yīng)性，最終顯著提升了數(shù)據(jù)庫運維管理的智能化水平和響應(yīng)速度，減少了不必要的資源消耗，節(jié)省了大量人工操作時間，使運維人員能夠?qū)⒕性诟鼜?fù)雜的技術(shù)問題上，以解決人工干預(yù)過多的問題。

技術(shù)研發(fā)人員：張本意
受保護的技術(shù)使用者：張本意
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15