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浅谈知识图谱在运维大数据中的应用

发布时间：2022-11-23T00:41:11.720Z来源：《中国科技信息》2022年第15期作者：郭宝贤、王杰、陈志鹏、徐梦剑

[导读]运维大数据中数据资产的智能运维市场持续火热，而其中知识图谱作为最重要的技术工具，

郭宝贤、王杰、陈志鹏、徐梦剑

国网数字科技控股有限公司

摘要：运维大数据中数据资产的智能运维市场持续火热，而其中知识图谱作为最重要的技术工具，其建设创新备受人们关注。为将传

统的资产数据图形化，基于实体资产运维现状，采用自动化构建方式，提出了一种运维领域的知识图谱构建与存储方案，分析此场景运维

领域知识库，通过运维概念、实体属性和分类关系实现知识图谱的构建，并以图的方式直观展示。与传统数据资产管理相比，运用运维知

识图谱管理运维数据缩短了故障定位时间、提高了资源使用率、减少了运维成本。

关键词：知识图谱；CMDB；智能运维

0引言

知识图谱作为引领人工智能从感知阶段演进到认知阶段的关键技术，是当前的研究热门之一，受到了各行业的重点关注。智能运维发

展的一部分是知识图谱技术在运维领域的应用。区别于传统运维，智能运维将资产数据可视化，通过知识图谱技术对各资产数据进行有效

的数据整合管理，成为运维数据分析和人工智能结合的磐石。

1智能运维中知识图谱的应用意义

智能运维（ArtificialIntelligenceforITOperations，AIOps）是Gartner公司在2016年提出的一种运维新理念[1]。在传统运维中，人工是

运维的主要操作管理方式。而应用知识图谱技术与智能运维相结合，可以帮助运维人员更加直观准确的自动获取资产数据和定位解决故

障。同时由于知识图谱具有基于图结构的数据格式，更便于计算机系统的存储与检索，因此为大规模的知识系统的建设、存储和检索提供

了技术保障。

2运维领域知识图谱构建与存储方案

2.1概况

运维的实体资产、虚拟资产繁多，各种信息多态冗杂，因此构建一个完整、统一、高效的知识图谱迫在眉睫。运维领域知识图谱能更

便捷、直观的完成实体关系的管理，同时也具备命名实体识别、关系查询及基于echarts完成关系图展示的能力。

2.2运维领域知识库分析

运维领域基于运维管理方法，旨在建立从业务运行环境-业务运行维护-业务运行信息-业务运行保障的实体关系，明确运维知识库需要录入

的应用对象。通过python科学计算库进行数据预处理，存储至图形数据库Neo4j中。

2.3运维领域知识库的构建流程

基于目前运维资产现状，采用半自动化构建方式知识图谱，构建流程如图1所示：

图1运维领域知识库构建流程

3运维领域知识图谱建设创新

3.1CMDB建设标准创新

配置管理数据库（ConfigurationManagementDatabase，CMDB）是运维管理工作重要的工具之一，本质上也是运维领域典型的知识图

谱，其建设标准对于整个运维管理系统至关重要。根据运维实际情况提出“新、活、快、通、准”为标准，对CMDB建设进行创新，利用知

识图谱的技术，将CMDB从原有的单一运维工具转变为一种新型企业IT服务的新能力，为自动化服务建设、数据分析、人工智能、大屏展

示等提供核心精准的数据支撑[2]。

3.2资产智能画像

提出资产智能画像是运维知识图谱建设的一项重点工作。通过对实体资产画像的智能化的创新。能够有效减少CMDB数据人工管理，

并达到资产实体自动关联，自动分类等目的。通过知识图谱的相关技术，将数据资产模块实体化，构建知识图谱，就可以智能画像管理各

数据资产模块。

3.3智能预警

运维知识图谱建设与智能预警机制的结合创新。运用智能知识图谱，对所有资产的关联关系一目了然，出现故障等事件，可以与智能

预警方案进行无缝衔接，提早通知影响范围，减少故障分析时间，提高运维效率。

3.4资产实体运营化

运用运维知识图谱实现运维运营化，是运维知识图谱的又一重要的创新。运用运维知识图谱清晰的关联关系，结合自定义的评分标

准，对上线资产实体进行打分并等级划分，根据等级对相关资产运营管理，提高资源使用率，降低运维成本，实现运维运营化。

4运维领域知识图谱具体构建

4.1基于Lattice-LSTM的知识抽取

在运维知识图谱的构建流程中，最为关键的步骤是智能命名实体识别与抽取。利用LSTM神经网络层计算获取上下文关系表示向量，最

后将这些表示向量作为特征通过CRF标签推理层预测得出标签的分类结果[3]。基于Lattice-LS