1.一种IT运维服务智能管控系统，其特征在于，包括监控分析模块、监控模块和管理模块；

所述监控分析模块用于对用户的运维监控进行分析，建立盲区库，所述盲区库用于储存各盲区数据，所述盲区数据包括盲区类型、盲区识别特征、盲区影响；

获取用户的运维详情数据，对所述运维详情数据进行分析，确定运维盲区；对各所述运维盲区进行分析，确定各克服盲区；对各所述克服盲区进行监控补充；

所述监控模块用于进行运维监控，确定各监测目标，实时获取各监测目标的监测数据；

建立运维显示模型，将各监测目标的监测数据输入到运维显示模型中进行实时显示；

基于运维显示模型对各监测目标进行运维分析，获得各监测目标的运维分析结果；将运维分析结果输入运维显示模型中进行显示；

所述管理模块用于进行运维管理，建立运维管理库，所述运维管理库用于储存不同运维分析结果对应的运维处理措施；

实时识别各监测目标的运维分析结果；根据所述运维分析结果从运维管理库中匹配对应的运维处理措施，按照所述运维处理措施进行相应运维管理；

对运维详情数据进行分析的方法包括：

获取各所述运维盲区的实地数据，根据运维盲区匹配对应的盲区数据，识别盲区数据中的各盲区影响，根据所述实地数据对各所述盲区影响进行分析，获得所述运维盲区对应的各运维隐患；

对各运维隐患进行影响分析，获得各运维隐患的影响值以及对应的隐患概率；所述影响值的取值范围为[0，100]；

根据公式 计算各运维盲区的盲区调整值；

式中：PL为盲区调整值； ，i表示运维隐患，i=1、2、……、n，n为正整数；YCi为影响值；ηi为隐患概率；

根据所述盲区调整值对各运维盲区进行分类统计，获得盲区明细表，将盲区明细表发送给用户，确定各克服盲区。

2.根据权利要求1所述的一种IT运维服务智能管控系统，其特征在于，对运维详情数据进行分析的方法包括：基于 盲区 库建立 盲区 识别 模型，所述 盲区 识别 模型的 表达 式为 ：；

式中：s为输入数据，输入数据为用户的运维详情数据；输出数据为盲区识别值MQ(s)；

通过盲区识别模型对用户的运维详情数据进行分析，确定运维盲区。

3.根据权利要求1所述的一种IT运维服务智能管控系统，其特征在于，盲区库的建立方法包括：确定具有的各种盲区运维数据，对所述盲区运维数据进行识别，确定具有的各种盲区类型；获取各盲区类型对应的特征数据，对所述特征数据进行特征识别，获得盲区类型对应的盲区识别特征；并根据所述特征数据统计所述盲区类型具有的各种盲区影响；

建立数据库，将各盲区类型、盲区识别特征和盲区影响整合为盲区数据；将各所述盲区数据输入所述数据库中进行储存，将当前的数据库标记为盲区库。

4.根据权利要求1所述的一种IT运维服务智能管控系统，其特征在于，基于运维显示模型对各监测目标进行运维分析的方法包括：对各监测目标进行关联性评估，确定具有关联性的各监测目标；将相互之间具有关联性的各监测目标分为一类，标记为关联类；

识别各监测目标的监测数据，基于监测目标所对应的关联类对监测数据进行异常分析，获得关联类内各监测目标对应的异常分析结果；

获取各监测目标的运维标准，根据各运维标准对相应的监测数据进行校核，获得对应的运维校核结果，将运维校核结果和异常分析结果整合为监测目标的运维分析结果。

5.根据权利要求4所述的一种IT运维服务智能管控系统，其特征在于，基于监测目标所对应的关联类对监测数据进行异常分析的方法包括：建立关联评估模型，关联评估模型的表达式为：

；

式中：q为输入数据，输入数据为各监测数据；输出数据为异常关联值GL(q)；

通过关联评估模型对关联类内的监测目标对应的监测数据进行分析，获得各监测数据之间的异常关联值；根据异常关联值确定各监测目标的异常分析结果。

6.根据权利要求1所述的一种IT运维服务智能管控系统，其特征在于，还包括预测分析模块，所述预测分析模块用于进行运维预测分析，识别各监测目标的运维分析结果；将运维分析结果为正常状态的各监测目标标记为待选目标，计算待选目标的监测数据与运维标准之间的偏差程度，将偏差程度小于阈值X3的待选目标标记为预测目标；

建立预测模型，通过预测模型对各预测目标进行预测，获得对应的预测数据，根据预测数据和运维标准实时确定对应的预测偏差；根据各时间对应的预测偏差生成对应的预测曲线，横轴为时间，纵轴为预测偏差，t=0对应的预测偏差为偏差程度；

根据预测曲线进行预测评估，获得对应的预测评估结果；将预测评估结果输入到运维显示模型中进行显示。