本发明公开了一种基于监控大数据的动态运维报修模型,包括步骤：S1)获取监控项的历史监控数据,历史监控数据划分为训练集和测试集；S2)利用历史监控数据建立出监控项的Holt-Winters模型；S3)根据监控项的Holt-Winters模型预测未来数据,确定监控项的告警阈值区间；S4)基于监控项的告警阈值区间对实际监控数据进行阈值分析,判断监控项是否发生异常；若发生异常,则向系统发送告警信息。本发明提供的基于监控大数据的动态运维报修模型,基于历史数据预测并动态调整阈值,解决了现有的运维系统方案基于人工经验设置固定阈值、时效性差、难以根据实际情况动态调整告警阈值的问题。