CN104486415B - 监控对象工作状态的判定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种监控对象工作状态的判定方法，用以提高CDN中监控对象工作状态判定结果的准确性。方法包括：确定监控对象的监控时段访问量占比；监控对象的监控时段访问量占比表示：监控对象在监控时段内的访问量在监控对象所属的CDN的访问量中所占比例；根据监控对象的监控时段访问量占比，以及监控对象的历史时段访问量占比，判定监控对象的工作状态；其中，监控对象的历史时段访问量占比表示：监控对象在历史时段内的访问量在所述CDN的访问量中所占比例。本申请还公开一种监控对象工作状态的判定装置。

Description

监控对象工作状态的判定方法及装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种监控对象工作状态的判定方法及装置。

背景技术

内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)是一种新型网络内容服务体系，其依赖于IP网络构建而成，并基于内容访问与应用的效率要求、质量要求和内容秩序而提供内容分发和服务。

CDN的“内容服务”主要通过缓存服务器(也称作代理缓存)实现，缓存服务器位于CDN的边缘，距用户仅有“一跳”之遥。同时，代理缓存是内容提供商的源服务器的一个透明镜像。这样的架构使得CDN服务提供商能够代表他们客户，即内容供应商，向最终用户提供尽可能好的体验。

一个典型的CDN的结构示意图如图1所示。图1中的CDN分为三个部分，分别为骨干网、城域网和接入网。骨干网中存在源服务器；城域网中存在区域中心媒体服务平台；接入网中存在边缘媒体服务平台。其中，区域中心媒体服务平台和边缘媒体服务平台均可视为缓存服务器。

现有技术中，为了及时处理缓存服务器的故障，会对缓存服务器的工作状态进行监控。目前采用的监控手段主要是在CDN中设置与缓存服务器相连接的监控机。具体的监控原理包括：监控机向缓存服务器进行请求(如ping，或发送HTTP请求等)，若缓存服务器对请求进行了响应，则判定其处于正常工作状态，否则判定其处于非正常工作状态。

上述工作状态的监控方式存在的缺陷在于：当监控机向缓存服务器发送的请求跨互联网服务提供商(Internet Service Provider，ISP)网络时，由于跨不同ISP网络的请求容易发生“丢包”，从而会使得监控机由于接收不到缓存服务器的响应，而将实际处于正常工作状态的缓存服务器判定为处于非正常工作状态，从而得到“假故障”的判定结果。

类似地，当采用上述监控方式判定CDN中其他监控对象的工作状态时，也会存在上述缺陷。其中，这里所说的其他监控对象可以但不限于包括互联网数据中心(InternetData Center，IDC)。

发明内容

本申请实施例提供一种监控对象工作状态的判定方法，用以提高CDN中监控对象工作状态判定结果的准确性。

本申请实施例还提供一种监控对象工作状态的判定装置，用以提高CDN中监控对象工作状态判定结果的准确性。

本申请实施例采用下述技术方案：

一种监控对象工作状态的判定方法，应用于CDN中，包括：确定监控对象的监控时段访问量占比；监控对象的监控时段访问量占比表示：监控对象在监控时段内的访问量在监控对象所属的CDN的访问量中所占比例；根据监控对象的监控时段访问量占比，以及监控对象的历史时段访问量占比，判定监控对象的工作状态；其中，监控对象的历史时段访问量占比表示：监控对象在历史时段内的访问量在所述CDN的访问量中所占比例。

一种监控对象工作状态的判定装置，应用于CDN中，包括：占比确定单元，用于确定监控对象的监控时段访问量占比；监控对象的监控时段访问量占比表示：监控对象在监控时段内的访问量在监控对象所属的CDN的访问量中所占比例；工作状态判定单元，用于根据监控对象的历史时段访问量占比，以及占比确定单元确定的监控对象的监控时段访问量占比，判定监控对象的工作状态；其中，监控对象的历史时段访问量占比表示：监控对象在历史时段内的访问量在所述CDN的访问量中所占比例。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

由于是根据监控对象的监控时段访问量占比，以及监控对象的历史时段访问量占比，判定监控对象的工作状态，不再依赖于向监控对象发送请求的方式，从而可以避免得到“假故障”的判定结果，提高了CDN中监控对象工作状态判定结果的准确性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为现有技术中一种典型的CDN的结构示意图；

图2为本申请实施例1提供的一种应用于CDN中的监控对象工作状态的判定方法的实现流程示意图；

图3为本申请实施例2提供的一种利用redis监控CDN中的前端设备的工作状态的方法的实现流程图；

图4为本申请实施例3提供的一种监控对象工作状态的判定装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

实施例1

为了提高CDN中监控对象工作状态判定结果的准确性，本申请实施例提供一种应用于CDN中的监控对象工作状态的判定方法。该方法的具体实现流程图如图2所示，包括下述主要步骤：

步骤21，确定监控对象的监控时段访问量占比；

其中：监控对象可以是CDN中的各种可访问的设备或可访问的设备构成的集合。比如，可以是图1中所示的源服务器、区域中心媒体服务平台或边缘媒体服务平台，也可以是CDN中的IDC等。

监控对象的监控时段访问量占比表示：监控对象在监控时段内的访问量在监控对象所属的CDN的访问量中所占比例。

本申请实施例中，监控对象所属的CDN可以是如图1所示的由骨干网、城域网和接入网构成的整个CDN，也可以是监控对象所属的、该整个CDN所包含的一部分网络。比如，以监控对象为区域中心媒体服务平台为例，该平台所属的CDN可以是由骨干网、城域网和接入网构成的整个CDN，也可以是该平台所在的城域网。

本申请实施例中，上述“访问量”可以但不限于由下述参数中的一个或多个进行表示：

被访问次数；

访问字节数，即监控对象发出的字节数；

保持的活跃连接数。

步骤22，根据监控对象的监控时段访问量占比，以及监控对象的历史时段访问量占比，判定监控对象的工作状态。

本申请实施例中，这里所说的工作状态可以但不限于包括正常工作状态、非正常工作状态、占比异常工作状态以及流量突变工作状态等。

其中，监控对象的历史时段访问量占比表示：监控对象在历史时段内的访问量在监控对象所属的CDN的访问量中所占比例。

采用本申请实施例提供的该方法，由于是根据监控对象的监控时段访问量占比，以及监控对象的历史时段访问量占比，判定监控对象的工作状态，不再依赖于向监控对象发送请求的方式，从而可以避免得到“假故障”(假阳性)的判定结果，提高了CDN中监控对象工作状态判定结果的准确性。

需要说明的是，采用现有技术对监控对象进行监控时，除了可能得到假阳性的判定结果，还可能得到“假阴性”的判定结果。比如，按照现有技术，监控机可能只会对监控对象的特定接口进行监控，并根据监控结果判定监控对象工作状态。按照这样的监控方式，即使监控对象已经处于非正常工作状态(比如监控对象遇到虚拟服务器故障等问题)，对其特定接口的监控结果也不一定能表现该状态，因此会出现所谓“假阴性”的判定结果。

而按照本申请实施例提供的方案，由于监控对象处于非正常工作状态一般都会影响其历史时段访问量占比，即该占比一般能够体现监控对象较为真实的工作状态，从而根据该方案得到的判定结果更为准确。

以下对上述步骤的一些可选的实现方式进行说明：

针对步骤21而言，监控对象的监控时段访问量占比可以是根据监控对象上报的访问量的信息确定的。比如，监控对象可以记录其他设备在监控时段对监控对象的被访问次数，然后将该被访问次数发送给用于执行本申请实施例提供的该方法的装置。类似地，监控对象所属CDN中的其他可访问设备也可以将对于所述其他可访问设备的被访问次数发送给该装置，从而使得该装置基于监控对象上报的被访问次数，以及其他可访问设备上报的被访问次数，确定出监控对象的监控时段访问量占比。

针对步骤22而言，在一种实施方式中，步骤22可以包括下述子步骤a～子步骤c：

子步骤a：判断监控时段访问量占比是否处于正常访问量占比范围；在判断出监控时段访问量占比处于正常访问量占比范围内时，执行子步骤b；在判断出监控时段访问量占比处于正常访问量占比范围外时，执行子步骤c；

其中，正常访问量占比范围是根据历史时段访问量占比确定的。

子步骤b：判定监控对象处于正常工作状态；

子步骤c：判定监控对象处于占比异常工作状态。

为了向CDN的维护人员提醒监控对象的异常工作状态，在一种实施方式中，在执行子步骤c后，上述方法还可以进一步包括步骤：发出占比异常报警信息。具体的占比异常报警信息的发出方式比如可以包括：向指定设备(如维护人员使用的移动终端)发送占比异常报警信息。

针对步骤22而言，在另一种实施方式中，步骤22可以包括下述子步骤A～子步骤C：

子步骤A：判断监控时段访问量占比和历史时段访问量占比的差异是否处于设定的差异范围；当判断出监控时段访问量占比和历史时段访问量占比的差异处于设定的差异范围内时，执行子步骤B；当判断出监控时段访问量占比和历史时段访问量占比的差异处于设定的差异范围外时，执行子步骤C；

子步骤B：判定监控对象处于正常工作状态；

子步骤C：判定监控对象处于流量突变工作状态。

为了向CDN的维护人员提醒监控对象的异常工作状态，在一种实施方式中，在执行子步骤C后，上述方法还可以进一步包括步骤：发出流量突变报警信息。具体的流量突变报警信息的发出方式比如可以包括：向指定设备(如维护人员使用的移动终端)发送流量突变报警信息。

本申请实施例中，对于监控对象的工作状态的具体监控方式可以但不限于采用子步骤a～子步骤c，或者采用子步骤A～子步骤C。

在一种实施方式中，若同时采用子步骤a～子步骤c以及子步骤A～子步骤C对监控对象的工作状态进行监控，且判定出监控对象既处于占比异常工作状态，又处于流量突变工作状态，则本申请实施例提供的该方法还可以包括步骤：判定监控对象处于非正常工作状态。进一步地，该方法还可以包括步骤：发出非正常工作状态告警信息。

需要说明的是，本申请实施例中，在通过执行子步骤a，得到表示“监控时段访问量占比处于正常访问量占比范围内”的判断结果时，也可以不执行子步骤b，而是执行子步骤A。在通过执行子步骤A，得到表示“监控时段访问量占比和历史时段访问量占比的差异处于设定的差异范围内”的判断结果时，才判定监控对象处于正常工作状态。

类似地，在一种实施方式中，也可以先执行子步骤A，在得到表示“监控时段访问量占比和历史时段访问量占比的差异处于设定的差异范围内”的判断结果时，执行子步骤a；并在通过执行子步骤a，得到表示“监控时段访问量占比处于正常访问量占比范围内”的判断结果时，判定监控对象处于正常工作状态。

需要说明的是，实施例1所提供方法的各步骤的执行主体均可以是同一设备，或者，该方法也由不同设备作为执行主体。比如，步骤21和步骤22的执行主体可以为设备1；又比如，步骤21的执行主体可以为设备1，步骤22的执行主体可以为设备2。

实施例2

实施例2提供一种利用redis(一种key-value存储系统)监控CDN中的前端设备的工作状态的方法。该方法的实现流程图如图3所示，包括如下步骤：

步骤31，CDN中的各前端设备向自己的上游设备实时汇报自己在过去一小段时间内的被访问次数；

这里所说的前端设备是指缓存服务器，而前端设备的上游设备则可以是指如图1所示的主结点以及区域中心路由器等中继设备。

其中，这里所说的一小段时间的长度可以与被访问次数的采样时间间隔相同，比如可以是10s。

在一种实施方式中，前端设备可以按照一定的周期，向上游设备周期性地发送上述被访问次数。若上游设备根据该周期，判断出前端设备在超过一个周期的时长内未向上游设备发送被访问次数，则该上游设备可以判定该前端设备处于非正常工作状态，并向上游汇报该判定结果，直至该被访问次数被汇报到redis。最终使得redis获知该前端设备处于非正常工作状态。

步骤32，上游设备在收到前端设备发送的被访问次数后，继续向上游汇报，直至该被访问次数被汇报到redis；

步骤33，redis对各前端设备的被访问次数进行标准化处理，得到标准化后的被访问次数；

具体而言，若假设前端设备以10s作为自身的被访问次数的收集周期，并在完成对被访问次数后立即上报，则本申请实施例中，redis可以将被访问次数标准化为00:00:00，00:00:10，...，00:00:50，00:01:00，...，23:59:50这样的时间点对应的被访问次数。

比如，若未进行标准化处理的被访问次数是包含在形如...,00:00:38/2000，00:00:48/1800,...这样的多组数据中，其中，“/”之前的数字表示“收集周期的起始时刻”，“/”之后的数字表示“收集周期内收集到的被访问次数”。那么，由于收集周期的起始时刻和需要的标准化的时间点有所不同，从而，若要获得标准化后的被访问次数，比如要获得起始时刻为00:00:40(下文将该00:00:40称为“标准化采样点”)的收集周期内收集的被访问次数，则可以执行下述操作：

以时间为横坐标，以被访问次数为纵坐标建立坐标系，并在该坐标系中分别绘制对应于00:00:38/2000和00:00:48/1800的点；进而通过连接这两点，计算得到这两点之间的线段与表示00:00:40这一起始时刻的直线的交点所对应的被访问次数，该被访问次数即1960。经过这样的处理，可以得到标准化数据：00:00:40/1960。

特别地，在对原始的被访问次数进行标准化的过程中，如果参与计算的两个点(如前文中所述的对应于00:00:38/2000和00:00:48/1800的点)中的任何一个所对应的起始时刻与标准化采样点的时间差超过了1个被访问次数的采样时间间隔，则忽略此标准化采样点，并以另一个点对应的被访问次数作为标准化采样点对应的被访问次数。

而如果参与计算的两个点分别对应的起始时刻与标准化采样点的时间差均超过了1个被访问次数的采样时间间隔，则可以将该准化采样点对应的被访问次数记为0。

步骤34，分别确定各前端设备在各收集周期内的访问量占比以及各IDC在各收集周期内的访问量占比；

具体而言，针对每个前端设备，可以执行：根据该前端设备的标准化处理后的被访问次数，以及CDN中其他前端设备的标准化处理后的被访问次数，确定该前端设备在各个标准化的收集周期内的访问量占比。比如，以该前端设备的标准化处理后的被访问次数为1960，而相应的收集周期为00:00:40～00：00:50为例，若其他前端设备在该收集周期内的标准化处理后的被访问次数与1960的总和为10万，则该前段设备在该收集周期内的访问量占比＝1960/100000。

IDC的访问量占比的确定方式与上述方式类似，此处不再赘述。

步骤35，根据各前端设备在各收集周期内的访问量占比，以及各IDC在各收集周期内的访问量占比，分别确定各前端设备的合理访问量占比区间，以及各IDC的合理访问量占比区间；

比如，可以采用下述方式确定各前端设备的合理访问量占比区间：

从前端设备在所有收集周期的访问量占比中，去除该前端设备在40％的收集周期的访问量占比。比如可以按照访问量占比由小至大的顺序，依次去除该前端设备在20％的收集周期的访问量占比，同时，按照访问量由大至小的顺序，依次去除该前段设备在20％的收集周期的访问量占比。

经上述处理后，剩余的60％的收集周期的访问量占比构成的访问量占比可直接作为该前端设备的合理访问量占比区间。

或者，可以进一步对剩余的60％的收集周期的访问量占比构成的访问量占比区间进行合理扩展，从而得到该前端设备的合理访问量占比区间。具体扩展方式可以是为访问量占比区间设置一个波动范围，并根据该访问量占比区间和该波动范围，确定该前端设备的合理访问量占比区间。

IDC的合理访问量占比区间的确定方式与上述方式类似，此处不再赘述。

通过执行上述步骤31～35确定出的前端设备的合理访问量占比区间，以及IDC的合理访问量占比区间均可视为监控对象的历史时段访问量占比。下文进一步介绍步骤36～步骤39，以说明如何利用历史时段访问量占比，实现对监控对象工作状态的监控。

步骤36，通过执行与上述步骤31～步骤35类似的步骤，确定各前端设备在当前特定收集周期(比如当前一个或多个收集周期)内的访问量占比，以及确定各IDC在当前特定收集周期内的访问量占比；

步骤37，当有前端设备在当前特定收集周期内的访问量占比超出相应的合理访问量占比区间时，发出针对这样的前端设备的占比异常报警信息；类似地，当有IDC在当前特定收集周期内的访问量占比超出相应的合理访问量占比区间时，发出针对这样的IDC的占比异常报警；

步骤38，当有前端设备在当前特定收集周期内的访问量占比(简称第一占比)与该前端设备在前一特定收集周期内的访问量的占比(简称第二占比)之间的差异大于第二占比的5％时，发出针对该前端设备的流量突变报警信息；类似地，有IDC在当前特定收集周期内的访问量占比(简称第三占比)与该IDC在前一特定收集周期内的访问量的占比(简称第四占比)之间的差异大于第四占比的5％时，发出针对该IDC的流量突变报警；

上述步骤37和步骤38可以是同步执行的。

步骤39，若针对同一前端设备既发出占比异常报警，又发出流量突变报警，则确定该前端设备处于非正常工作状态；类似地，若针对同一IDC既发出占比异常报警，又发出流量突变报警，则确定该IDC处于非正常工作状态。

实施例3

本申请实施例3提供一种如图4所示的监控对象工作状态的判定装置，用以提高CDN中监控对象工作状态判定结果的准确性。该装置主要包括占比确定单元41和工作状态判定单元42。以下分别介绍这两个单元的功能：

占比确定单元41，用于确定监控对象的监控时段访问量占比。

其中，监控对象的监控时段访问量占比表示：监控对象在监控时段内的访问量在监控对象所属的CDN的访问量中所占比例。

工作状态判定单元42，用于根据监控对象的历史时段访问量占比，以及占比确定单元41确定的监控对象的监控时段访问量占比，判定监控对象的工作状态。

其中，监控对象的历史时段访问量占比表示：监控对象在历史时段内的访问量在监控对象所属的CDN的访问量中所占比例。

在一种实施方式中，工作状态判定单元42用于判断监控时段访问量占比是否处于正常访问量占比范围；在判断出监控时段访问量占比处于正常访问量占比范围外时，判定监控对象处于占比异常工作状态。其中，正常访问量占比范围是根据历史时段访问量占比确定的。

在一种实施方式中，本申请实施例提供的该装置还可以包括告警单元。该告警单元用于在工作状态判定单元42判定监控对象处于占比异常工作状态后，发出占比异常报警信息。

在一种实施方式中，工作状态判定单元42还可以用于：判断监控时段访问量占比和历史时段访问量占比的差异是否处于设定的差异范围；在判断出监控时段访问量占比和历史时段访问量占比的差异处于设定的差异范围外时，判定监控对象处于流量突变工作状态。

在一种实施方式中，工作状态判定单元42还可以用于：在判定监控对象处于占比异常工作状态，或者处于流量突变工作状态时，判定监控对象处于非正常工作状态；否则，判定监控对象处于正常工作状态。

采用本申请实施例提供的该装置，由于是根据监控对象的监控时段访问量占比，以及监控对象的历史时段访问量占比，判定监控对象的工作状态，不再依赖于向监控对象发送请求的方式，从而可以避免得到“假故障”的判定结果，提高了CDN中监控对象工作状态判定结果的准确性。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种监控对象工作状态的判定方法，应用于内容分发网络CDN中，其特征在于，包括：

确定监控对象的监控时段访问量占比；监控对象的监控时段访问量占比表示：监控对象在监控时段内的访问量在监控对象所属的CDN的访问量中所占比例；

根据监控对象的监控时段访问量占比，以及监控对象的历史时段访问量占比，判定监控对象的工作状态；

其中，监控对象的历史时段访问量占比表示：监控对象在历史时段内的访问量在监控对象所属的CDN的访问量中所占比例。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据监控对象的监控时段访问量占比，以及监控对象的历史时段访问量占比，判定监控对象的工作状态，包括：

判断所述监控时段访问量占比是否处于正常访问量占比范围；其中，所述正常访问量占比范围是根据所述历史时段访问量占比确定的；

在判断出所述监控时段访问量占比处于正常访问量占比范围外时，判定监控对象处于占比异常工作状态。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，判定监控对象处于占比异常工作状态后，所述方法还包括：

发出占比异常报警信息。

4.如权利要求1～3任一所述的方法，其特征在于，根据监控对象的监控时段访问量占比，以及监控对象的历史时段访问量占比，判定监控对象的工作状态，包括：

判断所述监控时段访问量占比和所述历史时段访问量占比的差异是否处于设定的差异范围；

在判断出所述监控时段访问量占比和所述历史时段访问量占比的差异处于设定的差异范围外时，判定监控对象处于流量突变工作状态。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在判定监控对象处于占比异常工作状态，或者处于流量突变工作状态时，判定监控对象处于非正常工作状态；否则，判定监控对象处于正常工作状态。

6.一种监控对象工作状态的判定装置，应用于CDN中，其特征在于，包括：

占比确定单元，用于确定监控对象的监控时段访问量占比；监控对象的监控时段访问量占比表示：监控对象在监控时段内的访问量在监控对象所属的CDN的访问量中所占比例；

工作状态判定单元，用于根据监控对象的历史时段访问量占比，以及占比确定单元确定的监控对象的监控时段访问量占比，判定监控对象的工作状态；

其中，监控对象的历史时段访问量占比表示：监控对象在历史时段内的访问量在监控对象所属的CDN的访问量中所占比例。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，工作状态判定单元用于：

判断所述监控时段访问量占比是否处于正常访问量占比范围；其中，所述正常访问量占比范围是根据所述历史时段访问量占比确定的；

在判断出所述监控时段访问量占比处于正常访问量占比范围外时，判定监控对象处于占比异常工作状态。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

告警单元，用于在工作状态判定单元判定监控对象处于占比异常工作状态后，发出占比异常报警信息。

9.如权利要求6～8任一所述的装置，其特征在于，工作状态判定单元，用于：

判断所述监控时段访问量占比和所述历史时段访问量占比的差异是否处于设定的差异范围；

在判断出所述监控时段访问量占比和所述历史时段访问量占比的差异处于设定的差异范围外时，判定监控对象处于流量突变工作状态。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，工作状态判定单元，还用于：在判定监控对象处于占比异常工作状态，或者处于流量突变工作状态时，判定监控对象处于非正常工作状态；否则，判定监控对象处于正常工作状态。