CN105406991A - 基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法及系统 - Google Patents
基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法及系统，包括：步骤1：获取与当天的日期属性对应的历史上当前时刻所在时段的监控项指标历史数据；步骤2：将监控项指标历史数据中的异常数据去除，然后将监控项指标历史数据中去除异常数据后剩余的数据的平均值，作为监控项指标的基线值R；步骤3：根据基线值R得到基线值R对应的阈值或阈值区间。本发明基于指标历史数据，根据日期属性及时刻分别计算生成业务阈值，并排除异常数据，可设定不同的基线偏离值，更符合网络监控应用的实际情况，提高监控告警的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及网络运行监控领域，具体涉及基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的告警方法及系统。
背景技术
网络运行监控系统用于监控网络的运行情况，通过采集网络中的若干运行指标，反映网络的运行健康状态，对网络中可能存在的故障点提供预警，对于网络的长期稳定运行有着重要作用。
一个网络运行监控系统通过采集网络的运行指标，并对采集到的指标值进行分析，通常方法是与设定的阈值进行比较，判断指标值是否在正常范围之内，以反映网络的运行健康状态。若有超过阈值的指标，则发送告警给运维人员，以便其了解系统状态。
阈值分析方法分为静态阀值分析和动态阀值分析。
传统的静态阈值分析方法，其基于运维人员的个人经验，手工对监控指标设定阈值。这需要耗费大量的人力成本，并且在后期也难以维护。另外，针对网络中的许多指标，其在不同时刻的正常范围也不尽相同，可能难以手工设定一个较为准确的静态阈值。
动态阈值分析方法，则是通过分析指标的历史数据计算出指标的动态阈值，现有的方法是通过统一的数学公式来计算，没有考虑到网络运行监控应用的特有业务需求。例如一个券商交易系统的网络流量指标，在工作日和非工作日指标值会有较大的不同，并且在每天的不同时刻也会存在较大的波动，若不考虑业务特点，没有对工作日和非工作日进行区分，便无法得到较为准确的动态阈值。同时，若没有排除掉异常的历史指标数据，就会影响计算出的动态阈值的精确度，会出现频繁告警的情况。
综上所述，对于网络运行监控系统，有必要对现有的阈值分析方法加以改进，使其更适应网络运行监控系统的监控需求。
经对现有技术进行检索，发现如下相关专利文献。
相关检索结果1：
申请号：CN201410697138.1
名称：一种IT系统运行指标动态阈值分析方法
该专利文献涉及一种IT系统运行指标动态阈值分析方法，步骤如下：1、查询运行指标历史变化情况；2、基于正态分布的原理计算当前时间粒度下的指标正常值区间R，其上限标记为RU，下限标记为RD；3、将各时间粒度的RU连接作为动态阈值上基线，RD连接作为动态阈值下基线；4、判断当前时间粒度下新采集到的运行指标，如>RU则为值过高异常，如<RD则为值过低异常。该专利文献的有益效果为：解决静态阈值存在的不足，通过智能学习运行指标的历史运行规律，计算不同时间点运行指标正常取值范围，生成动态阈值基线，以用于运行指标的监测分析，从而无需大量人为操作，计算量小，且分析准确，因此可大量减少运维人力成本，提高监测覆盖面与准确率。
技术要点比较：
行指标的历基于正态分布计算动态阈值。
本发明结合网络运行监控应用的业务特征，提供了不同的算法来计算动态阈值。根据历史数据计算动态阈值时，基于工作日和非工作日分别计算，同时排除一些偏差过大的历史指标值。另外可针对不同指标设定阈值的基线偏离值，可以更为灵活的调整动态阈值范围。使生成的动态阈值更满足网络运行监控应用的业务需求。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的告警方法及系统。
根据本发明提供的一种基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法，包括如下步骤：
步骤1：获取与当天的日期属性对应的历史上当前时刻所在时段的监控项指标历史数据；
步骤2：将监控项指标历史数据中的异常数据去除，然后将监控项指标历史数据中去除异常数据后剩余的数据的平均值，作为监控项指标的基线值R；
步骤3：根据基线值R得到基线值R对应的阈值或阈值区间。
优选地，所述日期属性包括工作日、非工作日；
所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：判断当天是否为工作日；若当天是工作日，则进入步骤1.2A继续执行，若当天是非工作日，则进入步骤1.2I继续执行；
步骤1.2A：将历史上的多个工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据；
步骤1.2I：将历史上的多个非工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据。
优选地，所述步骤2包括如下步骤：
在所述多个工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值中，将与其它监控项指标均值偏离相差超过N倍的监控项指标均值认定为异常数据，N为正值。
优选地，所述步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：根据监控项指标对应的基线偏离值α，计算出上阈值RU、下阈值RD；其中：
RU＝(1+α)*R
RD＝(1-α)*R。
优选地，还包括如下步骤：
采集当天的当前时刻的监控项指标的数值P；
若数值P超出阈值区间、超过阈值或者低于阈值，则进行告警。
根据本发明提供的一种基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的系统，包括如下装置：
历史数据获取装置：用于获取与当天的日期属性对应的历史上当前时刻所在时段的监控项指标历史数据；
异常数据去除装置：用于将监控项指标历史数据中的异常数据去除，然后将监控项指标历史数据中去除异常数据后剩余的数据的平均值，作为监控项指标的基线值R；
阈值确定装置：用于根据基线值R得到基线值R对应的阈值或阈值区间。
优选地，所述日期属性包括工作日、非工作日；
所述历史数据获取装置包括如下装置：
第一判断装置：用于判断当天是否为工作日；若当天是工作日，则触发第一处理装置继续执行，若当天是非工作日，则触发第二处理装置继续执行；
第一处理装置：用于将历史上的多个工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据；
第二处理装置：用于将历史上的多个非工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据。
优选地，所述异常数据去除装置包括如下装置：
异常认定装置：用于在所述多个工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值中，将与其它监控项指标均值偏离相差超过N倍的监控项指标均值认定为异常数据，N为正值。
优选地，所述阈值确定装置包括如下装置：
阈值区间计算装置：用于根据监控项指标对应的基线偏离值α，计算出上阈值RU、下阈值RD；其中：
RU＝(1+α)*R
RD＝(1-α)*R。
优选地，还包括如下装置：
当前指标采集装置：用于采集当天的当前时刻的监控项指标的数值P；
告警装置：用于当数值P超出阈值区间、超过阈值或者低于阈值的情况下进行告警。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明能够避免手工输入大量静态阈值，减少了运维人力成本。
2、本发明基于指标历史数据，根据工作日和非工作日以及每天不同时刻分别计算生成业务阈值，同时在计算阈值时排除历史数据中偏差较大的数据，更符合网络监控应用的实际情况，提高监控告警的准确度。
3、本发明对不同指标可设定不同的基线偏离值，灵活调整告警范围，更能适应复杂的告警需求。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为基于动态业务阈值的网络运行监控系统的结构示意图；
图2为根据业务阈值进行告警的方法流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
根据本发明提供的一种基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的系统，包括如下装置：
历史数据获取装置：用于获取与当天的日期属性对应的历史上当前时刻所在时段的监控项指标历史数据；
异常数据去除装置：用于将监控项指标历史数据中的异常数据去除，然后将监控项指标历史数据中去除异常数据后剩余的数据的平均值，作为监控项指标的基线值R；
阈值确定装置：用于根据基线值R得到基线值R对应的阈值或阈值区间。
当前指标采集装置：用于采集当天的当前时刻的监控项指标的数值P；
告警装置：用于当数值P超出阈值区间、超过阈值或者低于阈值的情况下进行告警。
优选地，所述日期属性包括工作日、非工作日；
所述历史数据获取装置包括如下装置：
第一判断装置：用于判断当天是否为工作日；若当天是工作日，则触发第一处理装置继续执行，若当天是非工作日，则触发第二处理装置继续执行；
第一处理装置：用于将历史上的多个工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据；
第二处理装置：用于将历史上的多个非工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据。
优选地，所述异常数据去除装置包括如下装置：
异常认定装置：用于在所述多个工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值中，将与其它监控项指标均值偏离相差超过N倍的监控项指标均值认定为异常数据，N为正值。
优选地，所述阈值确定装置包括如下装置：
阈值区间计算装置：用于根据监控项指标对应的基线偏离值α，计算出上阈值RU、下阈值RD；其中：
RU＝(1+α)*R
RD＝(1-α)*R。
所述基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的系统，可以通过本发明提供的一种基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法中的步骤流程实现。本领域技术人员可以将所述基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法理解为所述基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的系统的一个实施例。
具体地，根据本发明提供的一种基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法，包括如下步骤：
步骤1：获取与当天的日期属性对应的历史上当前时刻所在时段的监控项指标历史数据；
步骤2：将监控项指标历史数据中的异常数据去除，然后将监控项指标历史数据中去除异常数据后剩余的数据的平均值，作为监控项指标的基线值R；
步骤3：根据基线值R得到基线值R对应的阈值或阈值区间；
所述基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法，还包括如下步骤：
步骤I：采集当天的当前时刻的监控项指标的数值P；
步骤II：若数值P超出阈值区间、超过阈值或者低于阈值，则进行告警，将指标超阈值的告警事件发送告警给运维人员。
其中，步骤I在步骤II之前执行即可，例如步骤I可以在步骤1之前执行或者步骤3之后执行。
在优选例中，所述日期属性包括工作日、非工作日；
所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：判断当天是否为工作日；若当天是工作日，则进入步骤1.2A继续执行，若当天是非工作日，则进入步骤1.2I继续执行；
步骤1.2A：将历史上的多个工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据；例如，当前时刻为9：15分，则所述历史上的多个工作日的当前时刻所在时段，可以是过去几个工作日中每日中的9：00至10：00时间段；
步骤1.2I：将历史上的多个非工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据。
所述步骤2包括如下步骤：
在所述多个工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值中，将与其它监控项指标均值偏离相差超过N倍的监控项指标均值认定为异常数据，N为正值。例如，
在优选例中，所述日期属性包括法定节假日、非法定节假日；
所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：判断当天是否为法定节假日；若当天是法定节假日，则进入步骤1.2A继续执行，若当天是非法定节假日，则进入步骤1.2I继续执行；
步骤1.2A：将历史上的多个法定节假日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据；
步骤1.2I：将历史上的多个非法定节假日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据。
所述步骤2包括如下步骤：
在所述多个法定节假日的当前时刻所在时段的监控项指标均值中，将与其它监控项指标均值偏离相差超过N倍的监控项指标均值认定为异常数据，N为正值。例如，N可以等于2.
在优选例中，所述日期属性包括学生假期日、非学生假期日；
所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：判断当天是否为学生假期日；若当天是学生假期日，则进入步骤1.2A继续执行，若当天是非学生假期日，则进入步骤1.2I继续执行；
步骤1.2A：将历史上的多个学生假期日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据；
步骤1.2I：将历史上的多个非学生假期日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据。
所述步骤2包括如下步骤：
在所述多个学生假期日的当前时刻所在时段的监控项指标均值中，将与其它监控项指标均值偏离相差超过N倍的监控项指标均值认定为异常数据，N为正值。
优选地，所述步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：根据监控项指标对应的基线偏离值α，计算出上阈值RU、下阈值RD；其中：
RU＝(1+α)*R
RD＝(1-α)*R。
例如，α默认设置为30％，针对不同监控项指标可作修改，若P>RU或P<RD，则记录并发送告警。
更为具体地，在一个优选的具体实施方式中，本发明提供的方法包括如下步骤：
步骤S201，查询一监控项指标历史数据，根据当天为工作日(或非工作日)计算过去几个工作日(或非工作日)当前小时该指标的均值。
步骤S202，在步骤S201算出的所有均值中，去除与其它均值偏离相差超过2倍的数据。并计算剩余数据的平均值，作为该指标项的指标P该小时的基线值R。
步骤S203，根据该指标设定的基线偏离值α，计算出上下阈值，上阀值RU＝(1+α)*R，下阈值为RD＝(1-α)*R。
步骤S204，保存业务阈值到数据库中。
步骤S205，采集监控项指标值P。
步骤S206，查询该监控项指标业务阈值。
步骤S207，判断指标值是否超过阈值(P>RU或P<RD)；若超过阈值则执行步骤S208，步骤S208，发送告警。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (10)
1.一种基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：获取与当天的日期属性对应的历史上当前时刻所在时段的监控项指标历史数据；
步骤2：将监控项指标历史数据中的异常数据去除，然后将监控项指标历史数据中去除异常数据后剩余的数据的平均值，作为监控项指标的基线值R；
步骤3：根据基线值R得到基线值R对应的阈值或阈值区间。
2.根据权利要求1所述的基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法，其特征在于，所述日期属性包括工作日、非工作日；
所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：判断当天是否为工作日；若当天是工作日，则进入步骤1.2A继续执行，若当天是非工作日，则进入步骤1.2I继续执行；
步骤1.2A：将历史上的多个工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据；
步骤1.2I：将历史上的多个非工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据。
3.根据权利要求2所述的基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法，其特征在于，所述步骤2包括如下步骤：
在所述多个工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值中，将与其它监控项指标均值偏离相差超过N倍的监控项指标均值认定为异常数据，N为正值。
4.根据权利要求1所述的基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法，其特征在于，所述步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：根据监控项指标对应的基线偏离值α，计算出上阈值RU、下阈值RD；其中：
RU＝(1+α)*R
RD＝(1-α)*R。
5.根据权利要求1所述的基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法，其特征在于，还包括如下步骤：
采集当天的当前时刻的监控项指标的数值P；
若数值P超出阈值区间、超过阈值或者低于阈值，则进行告警。
6.一种基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的系统，其特征在于，包括如下装置：
历史数据获取装置：用于获取与当天的日期属性对应的历史上当前时刻所在时段的监控项指标历史数据；
异常数据去除装置：用于将监控项指标历史数据中的异常数据去除，然后将监控项指标历史数据中去除异常数据后剩余的数据的平均值，作为监控项指标的基线值R；
阈值确定装置：用于根据基线值R得到基线值R对应的阈值或阈值区间。
7.根据权利要求6所述的基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的系统，其特征在于，所述日期属性包括工作日、非工作日；
所述历史数据获取装置包括如下装置：
第一判断装置：用于判断当天是否为工作日；若当天是工作日，则触发第一处理装置继续执行，若当天是非工作日，则触发第二处理装置继续执行；
第一处理装置：用于将历史上的多个工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据；
第二处理装置：用于将历史上的多个非工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据。
8.根据权利要求7所述的基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的系统，其特征在于，所述异常数据去除装置包括如下装置：
异常认定装置：用于在所述多个工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值中，将与其它监控项指标均值偏离相差超过N倍的监控项指标均值认定为异常数据，N为正值。
9.根据权利要求6所述的基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的系统，其特征在于，所述阈值确定装置包括如下装置：
阈值区间计算装置：用于根据监控项指标对应的基线偏离值α，计算出上阈值RU、下阈值RD；其中：
RU＝(1+α)*R
RD＝(1-α)*R。
10.根据权利要求6所述的基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的系统，其特征在于，还包括如下装置：
当前指标采集装置：用于采集当天的当前时刻的监控项指标的数值P；
告警装置：用于当数值P超出阈值区间、超过阈值或者低于阈值的情况下进行告警。
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Applications Claiming Priority (1)
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| CN201510705140.3A CN105406991A (zh) | 2015-10-26 | 2015-10-26 | 基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法及系统 |
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