近年来,随着社会生产方式和信息化水平的不断发展,信息系统运维开始逐渐受到人们的关注。在人工智能广泛应用的背景下,考虑如何采用大数据技术提升运维领域的智能化水平、减轻运维压力,已经成为当下需要突破的首要难题。本文设计并实现了一种基于时序挖掘的信息系统诊断平台,首先通过对复杂业务指标数据进行时序分析和异常挖掘,主动发现信息系统潜在故障;其次构建信息系统运行状态评估体系,实现对信息系统“健康状态”的实时监测;最后结合改进的预测算法完成对系统整体态势的预测,及早发现信息系统异常运行的征兆和规律。综合该过程提出的“诊断-评估-预测”三阶段运维方案,本文的主要研究内容如下:1.研究基于统一时序分析框架的异常检测算法。在传统时序监控的基础上,本文构建了离线大规模时序数据批量处理、建模与在线实时流数据计算、异常检测相融合的统一时序分析框架,大幅提升了实际业务系统中异常检测的命中率,为后续信息系统状态评估和趋势预测提供了有效的数据支撑。2.研究基于时序分析优化的系统健康状态评估模型。综合比较不同系统层次结构下传统评估方法的应用区别,本文基于模糊矩阵细化指标影响权重,并通过时序挖掘技术对核心判断矩阵构建过程中各指标的横纵向关系进行加权,之后结合遗传算法进行一致性优化,保证了模型的合理性和有效性,实现了更为精准的信息系统运行状态评估效果。3.研究基于混合神经网络的系统态势预测模型。考虑到系统态势的预测是一个长、短期分析相结合的问题,本文在传统短期时序预测的基础上,结合TreNet混合神经网络进行长期趋势分析,提出了一种改进的态势预测模型,突破了传统时序预测在实际业务场景中难以应用且准确率低的瓶颈。4.设计实现基于时序挖掘的信息系统诊断平台。基于实际信息系统的运维需求,分析并设计了诊断平台的整体功能架构,采用Html5设计实现图形用户界面,核心算法基于Python实现,同时使用MySql作为数据库存储时序信息。本文通过对系统功能和算法进行测试,验证了信息系统诊断平台的有效性和可用性,对大数据背景下智能运维的发展具有积极意义。