CN109634818A - 日志分析方法、系统、终端及计算机可读存储介质 - Google Patents

日志分析方法、系统、终端及计算机可读存储介质 Download PDF

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CN109634818A CN201811243837.3A CN201811243837A CN109634818A CN 109634818 A CN109634818 A CN 109634818A CN 201811243837 A CN201811243837 A CN 201811243837A CN 109634818 A CN109634818 A CN 109634818A
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石晓龙
黄望
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    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3452—Performance evaluation by statistical analysis

Abstract

本发明提供一种日志分析方法、系统、终端及计算机可读存储介质。所述日志分析方法包括：根据一筛选规则从日志系统中筛选出目标日志数据；对所述目标日志数据进行分类处理，以得到各个类别日志数据；根据预设统计规则对每一类别日志数据进行统计分析，以得到与每一所述类别日志数据对应的统计结果；及将每一所述统计结果与对应预设阈值进行比较，并在一第一统计结果超出第一预设阈值时，输出对应于第一类别日志数据的告警信息，其中所述第一统计结果对应于所述第一类别日志数据。本发明可以实现从日志系统中筛选出监控对象的状态数据，并通过与阈值比较来判定是否需要输出告警，可以及时发现并处理异常。

Description

日志分析方法、系统、终端及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及日志数据处理领域，尤其涉及一种日志分析方法、系统、终端及计算机可读存储介质。
背景技术
本部分旨在为权利要求书及具体实施方式中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
随着通信技术的发展，集群中的各种通信设备会产生大量的日志数据，并上报至日志系统进行统一存储与分析，每一行日志数据可能会记载着日期、时间、使用者及动作等相关操作的描述，用户可以通过查看并处理日志数据得知计算机设备、操作系统、应用程序的具体运行情况。然而若是上报的日志数据过多，单纯依靠人工查看日志数据，无法及时发现监控服务存在的问题，进而也不能及时处理异常监控服务。
发明内容
鉴于上述，本发明提供一种日志分析方法、系统、终端及计算机可读存储介质，其可实现自定义配置告警规则，让用户第一时间定位并处理异常。
本申请一实施方式提供一种日志分析方法，所述方法包括：
接收一筛选规则并根据所述筛选规则从日志系统中筛选出目标日志数据；
对所述目标日志数据进行分类处理，以得到各个类别日志数据；
根据预设统计规则对每一类别日志数据进行统计分析，以得到与每一所述类别日志数据对应的统计结果；及
将每一所述统计结果与对应预设阈值进行比较，并在一第一统计结果超出第一预设阈值时，输出对应于第一类别日志数据的告警信息，其中所述第一统计结果对应于所述第一类别日志数据。
优选地，所述筛选规则包括以下规则的一种或多种：指定的日期、指定的阈值范围、指定的关键字。
优选地，所述对所述目标日志数据进行分类处理的步骤包括：
获取所述目标日志数据携带的属性信息；及
根据所述属性信息对所述目标日志数据进行分类处理。
优选地，所述各个类别日志数据包括http访问量日志数据、http流量日志数据及http响应时间日志数据。
优选地，所述根据预设统计规则对每一类别日志数据进行统计分析，以得到与每一所述类别日志数据对应的统计结果的步骤包括：
为每一类别日志数据建立一任务类型，并获取每一所述任务类型的统计规则；及
启动多个进程，由每一所述进程采用每一所述任务类型对应的统计规则对每一所述类别日志数据进行统计分析，以得到与每一所述类别日志数据对应的统计结果。
优选地，所述告警信息包括以下信息的一种或多种：告警名称、告警级别、告警描述、引发告警潜在可能原因、建议处理措施。
优选地，所述输出对应于所述第一类别日志数据的告警信息的步骤包括：
获取所述告警信息归属的异常类型及运维账户的标识信息，其中所述标识信息匹配有至少一种异常类型；及
将所述告警信息随机发送至与所述告警信息的异常类型匹配的一运维账户。
本申请一实施方式提供一种日志分析系统，所述系统包括：
筛选模块，用于接收一筛选规则并根据所述筛选规则从日志系统中筛选出目标日志数据；
分类模块，用于对所述目标日志数据进行分类处理，以得到各个类别日志数据；
统计模块，用于根据预设统计规则对每一类别日志数据进行统计分析，以得到与每一所述类别日志数据对应的统计结果；及
输出模块，用于将每一所述统计结果与对应预设阈值进行比较，并在一第一统计结果超出第一预设阈值时，输出对应于第一类别日志数据的告警信息，其中所述第一统计结果对应于所述第一类别日志数据。
本申请一实施方式提供一种终端，所述终端包括处理器及存储器，所述存储器上存储有若干计算机程序，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如前面所述的日志分析方法的步骤。
本申请一实施方式提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前面所述的日志分析方法的步骤。
上述日志分析方法、系统、终端及计算机可读存储介质，通过配置筛选规则从日志系统中筛选出目标日志数据并进行日志数据分析以判断监控对象是否发生异常，并在判定为发生异常时输出告警信息至运维人员，以方便定位并处理异常，实现在日志系统中自定义配置统计告警机制而不用通过复杂的查询语法来查询日志数据，提高了日志告警的丰富度，也进一步挖掘了日志数据的价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例中日志分析方法的步骤流程图。
图2为本发明一实施例中日志分析系统的功能模块图。
图3为本发明一实施例中计算机装置示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，都属于本发明保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本发明。
优选地，本发明的日志分析方法应用在一个或者多个计算机装置中。所述计算机装置是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
所述计算机装置可以是桌上型计算机、笔记本电脑、平板电脑、服务器等计算设备。所述计算机装置可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。
实施例一：
图1是本发明日志分析方法较佳实施例的步骤流程图。根据不同的需求，所述流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
参阅图1所示，所述日志分析方法具体包括以下步骤。
步骤S11、接收一筛选规则并根据所述筛选规则从日志系统中筛选出目标日志数据。
在一实施方式中，所述筛选规则可以是由用户根据实际需求进行设定并录入的。所述筛选规则包括但不限于：指定的日期、指定的阈值范围、指定的关键字等。比如，所述筛选规则可以是按照数值大小关系筛选日志数据，筛选出大于一阈值或小于一阈值或在一数值区间的日志数据；所述筛选规则也可以是筛选出包含预设字符串的日志数据，例如筛选出包含有指定字符串“byte”的日志数据；所述筛选规则还可以是筛选出指定时间段内的日志数据，例如：筛选出指定日、月、季度或年的日志数据。
在一实施方式中，所述日志系统可以是用于收集并存储一APP应用或一公司网站的访问信息的日志，例如A集团公司的一个或者多个网站。所述目标日志信息为包含http请求字段的日志数据，即所述筛选规则是筛选出包含http请求字段的日志数据。所述http请求字段可以包括Request Method、Request URL、HTTP_CLIENT_IP。Request Method包括OPTIONS请求(返回服务器针对特定资源所支持的HTTP请求方法)、HEAD请求(向服务器索要与GET请求相一致的响应)、POST请求(向指定资源提交数据进行处理请求)、GET请求(向特定的资源发出请求)、PUT请求(向指定资源位置上传其最新内容)、DELETE请求(请求服务器删除Request-URI所标识的资源)、TRACE请求(回显服务器收到的请求)及CONNECT请求(将连接改为管道方式的代理服务器，将服务器作为跳板并让服务器代替用户去访问)。在本发明的其他实施方式中，所述目标日志数据也可以是用户所需的包含其他关键字的日志数据。
在一实施方式中，所述日志系统可以通过log-api或syslog服务采集日志数据，可以使采集到的数据是统一的标准格式，即JSON格式，由于日志数据的可能是来源于不同的终端，因此，可能导致上报的日志的格式不同，若日志采集设备采集的是不同格式的日志，需要先对日志的格式进行调整再分析，导致日志的分析效率降低，且耗费资源。而在本实施例中，通过log-api或syslog服务采集日志，由于通过log-api或syslog服务的日志可以统一转化成JSON格式，且JSON格式是一种轻量级的数据交换格式，任何支持的类型都可以通过JSON来表示，例如字符串、数字、数组等；同时，JSON又易于阅读和编写，也易于解析和生成，并有效提升网络传输效率。
步骤S12、对所述目标日志数据进行分类处理，以得到各个类别日志数据。
在一实施方式中，可以根据每一筛选出的目标日志数据中携带的属性信息，对其进行分类处理，将同一属性的日志数据归为一类，以得到各个类别的日志数据。举例而言，所述目标日志数据为包含http请求字段的日志数据，对http请求字段的日志数据进行分类得到第一至第三类别日志数据，其中第一类别日志数据的属性信息为访问量，第二类别日志数据的属性信息为流量，第三类别日志数据的属性信息为响应时间。所述第一类别日志数据为http访问量的日志数据、所述第二类别日志数据为http流量的日志数据，所述第三类别日志数据为http响应时间的日志数据。
步骤S13，根据预设统计规则对每一类别日志数据进行统计分析，以得到与每一所述类别日志数据对应的统计结果。
在一实施方式中，每一类别的日志数据可以对应有一统计规则，比如当分类得到三种类别的日志数据时，可以设置三种统计规则来分别对该三种类别的日志数据进行统计分析，以得到与每一类别日志数据对应的统计结果。
在一实施方式中，所述日志系统可以提供一交互界面来录入预设统计规则，用户可以在所述交互界面建立并保存所述预设统计规则,所述预设统计规则可以包括统计项目和时间段指标。用户可以在所述交互界面上新增统计规则，也可以删除、修改、或者查看所述统计规则。例如所述统计规则包括：统计8：00～8:10之间网站A的clientip的响应时间平均值(统计项目为响应时间平均值、时间段指标为8：00～8:10)，统计8：00～8:10之间网站A的服务器的流量总数(统计项目为流量、时间段指标为8：00～8:10)，统计8：00～8:10之间网站A的访问次数(统计项目为访问次数、时间段指标为8：00～8:10)。当需要统计8：00～8:10之间网站A的clientip的响应时间平均值时，可以从网站A的http响应时间的日志信息中来搜寻该时间段内的响应时间的日志信息并进行平均值运算，得到网站A在8：00～8:10之间客户端ip访问的响应时间平均值。
在一实施方式中，所述交互界面可以分为两个部分，即交互界面左半部分可以用来输入统计规则(也即左半部分可以包括时间段指标、统计项目等内容)，交互界面右半部分可以用来输出统计分析结果。
在一实施方式中，当有多个统计规则对日志数据进行统计分析或者需要对多个类别的日志数据进行统计时，可以启动多个进程，由各个进程采用每个任务类型对应的统计规则，对对应的每个类别的日志数据进行统计分析，以得到每个类别的日志数据对应的统计分析结果，进而实现加快统计速度，节省统计时间。所述统计分析结果还可以以表格形式进行呈现，进而方便用户进行统计结果分析与查看。
步骤S14、将每一所述统计结果与对应预设阈值进行比较，并在一第一统计结果超出第一预设阈值时，输出对应于第一类别日志数据的告警信息；其中，所述第一统计结果对应于所述第一类别日志数据。
在一实施方式中，每一所述统计结果对应有一预设阈值，通过将每一所述统计结果与其对应预设阈值进行比较，当一统计结果大于其对应的预设阈值时，表明该统计结果对应的监控服务可能存在异常，此时输出对应于所述统计结果的告警信息。比如，当第一统计结果超出第一预设阈值时，表明第一类别日志数据对应的监控服务可能存在异常，此时输出对应于所述第一类别日志数据的告警信息。
在一实施方式中，所述告警信息的内容可以包括但不限于：告警名称、告警级别、告警描述、引发告警潜在可能原因、建议处理措施。其中所述告警级别可以根据所述统计分析结果超过预设阈值的大小设置不同的告警级别A、B、C，其中，A级别可以表示告警级别最低的情况，C级别可以表示告警级别最高的情况。
在一实施方式中，同样可以在所述日志系统的交互界面建立并保存一个或者多个预设阈值。每一预设阈值对应于一统计规则。举例而言，所述统计规则为：统计8：00～8:10之间网站A的访问次数，该统计规则对应的预存指标阈值被设定为1000次，若统计得到8：00～8:10之间网站A的访问次数大于1000次，则输出对应告警信息；若所述统计规则为：统计9：00～10:00之间网站A的访问次数，该统计规则对应的预存指标阈值被设定为9000次，若统计得到9：00～10:00之间网站A的访问次数大于9000次，则输出对应告警信息。
在一实施方式中，可以设置多个运维账户来接收并处理告警信息，每一运维账户可以分配给一运维人员，每一运维账户具有一标识信息，所述标识信息匹配有至少一种异常类型，通过获取运维账户的标识信息可以得知该运维人员可以处理的异常类型。当生成告警信息后，可以先获取所述告警信息归属的异常类型，进而可以将所述告警信息随机发送至与其异常类型匹配的运维账户，从而避免在异常信息处理的过程中由于运维人员不擅长该领域而不能够准确、快速定位分析异常信息。在本发明的其他实施方式中，当存在多个匹配的运维账户时，也可以根据该些运维账户的未处理量来发送至未处理量相对较少的运维账户。
实施例二：
图2为本发明日志分析系统较佳实施例的功能模块图。
参阅图2所示，所述日志分析系统10可以包括筛选模块101、分类模块102、统计模块103、输出模块104。
所述筛选模块101用于接收一筛选规则并根据所述筛选规则从日志系统中筛选出目标日志数据。
在一实施方式中，所述筛选规则可以是由用户根据实际需求进行设定并录入的。所述筛选规则包括但不限于：指定的日期、指定的阈值范围、指定的关键字等。比如，所述筛选规则可以是按照数值大小关系筛选日志数据，筛选出大于一阈值或小于一阈值或在一数值区间的日志数据；所述筛选规则也可以是筛选出包含预设字符串的日志数据，例如筛选出包含有指定字符串“byte”的日志数据；所述筛选规则还可以是筛选出指定时间段内的日志数据，例如：筛选出指定日、月、季度或年的日志数据。
在一实施方式中，所述日志系统可以是用于收集并存储一APP应用或一公司网站的访问信息的日志，例如A集团公司的一个或者多个网站。所述目标日志信息为包含http请求字段的日志数据，即所述筛选规则是筛选出包含http请求字段的日志数据。所述http请求字段可以包括Request Method、Request URL、HTTP_CLIENT_IP。Request Method包括OPTIONS请求(返回服务器针对特定资源所支持的HTTP请求方法)、HEAD请求(向服务器索要与GET请求相一致的响应)、POST请求(向指定资源提交数据进行处理请求)、GET请求(向特定的资源发出请求)、PUT请求(向指定资源位置上传其最新内容)、DELETE请求(请求服务器删除Request-URI所标识的资源)、TRACE请求(回显服务器收到的请求)及CONNECT请求(将连接改为管道方式的代理服务器，将服务器作为跳板并让服务器代替用户去访问)。在本发明的其他实施方式中，所述目标日志数据也可以是用户所需的包含其他关键字的日志数据。
在一实施方式中，所述日志系统可以通过log-api或syslog服务采集日志数据，可以使采集到的数据是统一的标准格式，即JSON格式，由于日志数据的可能是来源于不同的终端，因此，可能导致上报的日志的格式不同，若日志采集设备采集的是不同格式的日志，需要先对日志的格式进行调整再分析，导致日志的分析效率降低，且耗费资源。而在本实施例中，通过log-api或syslog服务采集日志，由于通过log-api或syslog服务的日志可以统一转化成JSON格式，且JSON格式是一种轻量级的数据交换格式，任何支持的类型都可以通过JSON来表示，例如字符串、数字、数组等；同时，JSON又易于阅读和编写，也易于解析和生成，并有效提升网络传输效率。
所述分类模块102用于对所述目标日志数据进行分类处理，以得到各个类别日志数据。
在一实施方式中，所述分类模块102可以根据每一筛选出的目标日志数据中携带的属性信息，对其进行分类处理，将同一属性的日志数据归为一类，以得到各个类别的日志数据。举例而言，所述目标日志数据为包含http请求字段的日志数据，对http请求字段的日志数据进行分类得到第一至第三类别日志数据，其中第一类别日志数据的属性信息为访问量，第二类别日志数据的属性信息为流量，第三类别日志数据的属性信息为响应时间。所述第一类别日志数据为http访问量的日志数据、所述第二类别日志数据为http流量的日志数据，所述第三类别日志数据为http响应时间的日志数据。
所述统计模块103用于根据预设统计规则对每一类别日志数据进行统计分析，以得到与每一所述类别日志数据对应的统计结果。
在一实施方式中，每一类别的日志数据可以对应有一统计规则，比如当分类得到三种类别的日志数据时，可以设置三种统计规则来分别对该三种类别的日志数据进行统计分析，以得到与每一类别日志数据对应的统计结果。
在一实施方式中，所述日志系统可以提供一交互界面来录入预设统计规则，用户可以在所述交互界面建立并保存所述预设统计规则,所述预设统计规则可以包括统计项目和时间段指标。用户可以在所述交互界面上新增统计规则，也可以删除、修改、或者查看所述统计规则。例如所述统计规则包括：统计8：00～8:10之间网站A的clientip的响应时间平均值(统计项目为响应时间平均值、时间段指标为8：00～8:10)，统计8：00～8:10之间网站A的服务器的流量总数(统计项目为流量、时间段指标为8：00～8:10)，统计8：00～8:10之间网站A的访问次数(统计项目为访问次数、时间段指标为8：00～8:10)。当需要统计8：00～8:10之间网站A的clientip的响应时间平均值时，可以从网站A的http响应时间的日志信息中来搜寻该时间段内的响应时间的日志信息并进行平均值运算，得到网站A在8：00～8:10之间客户端ip访问的响应时间平均值。
在一实施方式中，所述交互界面可以分为两个部分，即交互界面左半部分可以用来输入统计规则(也即左半部分可以包括时间段指标、统计项目等内容)，交互界面右半部分可以用来输出统计分析结果。
在一实施方式中，当有多个统计规则对日志数据进行统计分析或者需要对多个类别的日志数据进行统计时，所述统计模块103可以启动多个进程，由各个进程采用每个任务类型对应的统计规则，对对应的每个类别的日志数据进行统计分析，以得到每个类别的日志数据对应的统计分析结果，进而实现加快统计速度，节省统计时间。所述统计分析结果还可以以表格形式进行呈现，进而方便用户进行统计结果分析与查看。
所述输出模块104用于将每一所述统计结果与对应预设阈值进行比较，并在一第一统计结果超出第一预设阈值时，输出对应于第一类别日志数据的告警信息；其中，所述第一统计结果对应于所述第一类别日志数据。
在一实施方式中，每一所述统计结果对应有一预设阈值，通过将每一所述统计结果与其对应预设阈值进行比较，当一统计结果大于其对应的预设阈值时，表明该统计结果对应的监控服务可能存在异常，此时所述输出模块104输出对应于所述统计结果的告警信息。比如，当第一统计结果超出第一预设阈值时，表明第一类别日志数据对应的监控服务可能存在异常，此时所述输出模块104输出对应于所述第一类别日志数据的告警信息。
在一实施方式中，所述告警信息的内容可以包括但不限于：告警名称、告警级别、告警描述、引发告警潜在可能原因、建议处理措施。其中所述告警级别可以根据所述统计分析结果超过预设阈值的大小设置不同的告警级别A、B、C，其中，A级别可以表示告警级别最低的情况，C级别可以表示告警级别最高的情况。
在一实施方式中，同样可以在所述日志系统的交互界面建立并保存一个或者多个预设阈值。每一预设阈值对应于一统计规则。举例而言，所述统计规则为：统计8：00～8:10之间网站A的访问次数，该统计规则对应的预存指标阈值被设定为1000次，若统计得到8：00～8:10之间网站A的访问次数大于1000次，则输出对应告警信息；若所述统计规则为：统计9：00～10:00之间网站A的访问次数，该统计规则对应的预存指标阈值被设定为9000次，若统计得到9：00～10:00之间网站A的访问次数大于9000次，则输出对应告警信息。
在一实施方式中，可以设置多个运维账户来接收并处理告警信息，每一运维账户可以分配给一运维人员，每一运维账户具有一标识信息，所述标识信息匹配有至少一种异常类型，通过获取运维账户的标识信息可以得知该运维人员可以处理的异常类型。当生成告警信息后，可以先获取所述告警信息归属的异常类型，进而所述输出模块104可以将所述告警信息随机发送至与其异常类型匹配的运维账户，从而避免在异常信息处理的过程中由于运维人员不擅长该领域而不能够准确、快速定位分析异常信息。在本发明的其他实施方式中，当存在多个匹配的运维账户时，也可以根据该些运维账户的未处理量来发送至未处理量相对较少的运维账户。
图3为本发明计算机装置较佳实施例的示意图。
所述计算机装置1包括存储器20、处理器30以及存储在所述存储器20中并可在所述处理器30上运行的计算机程序40，例如日志分析程序。所述处理器30执行所述计算机程序40时实现上述日志分析方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S11～S14。或者，所述处理器30执行所述计算机程序40时实现上述日志分析系统实施例中各模块的功能，例如图2中的模块101～104。
示例性的，所述计算机程序40可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器20中，并由所述处理器30执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，所述指令段用于描述所述计算机程序40在所述计算机装置1中的执行过程。例如，所述计算机程序40可以被分割成图3中的筛选模块101、分类模块102、统计模块103、比较模块104。各模块具体功能参见实施例二。
所述计算机装置1可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是计算机装置1的示例，并不构成对计算机装置1的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述计算机装置1还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者所述处理器30也可以是任何常规的处理器等，所述处理器30是所述计算机装置1的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机装置1的各个部分。
所述存储器20可用于存储所述计算机程序40和/或模块/单元，所述处理器30通过运行或执行存储在所述存储器20内的计算机程序和/或模块/单元，以及调用存储在存储器20内的数据，实现所述计算机装置1的各种功能。所述存储器20可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据计算机装置1的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器20可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
所述计算机装置1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，所述计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的计算机装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的计算机装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在相同处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在相同单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。计算机装置权利要求中陈述的多个单元或计算机装置也可以由同一个单元或计算机装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种日志分析方法，其特征在于，所述方法包括：
接收一筛选规则并根据所述筛选规则从日志系统中筛选出目标日志数据；
对所述目标日志数据进行分类处理，以得到各个类别日志数据；
根据预设统计规则对每一类别日志数据进行统计分析，以得到与每一所述类别日志数据对应的统计结果；及
将每一所述统计结果与对应预设阈值进行比较，并在一第一统计结果超出第一预设阈值时，输出对应于第一类别日志数据的告警信息，其中所述第一统计结果对应于所述第一类别日志数据。
2.如权利要求1所述的日志分析方法，其特征在于，所述筛选规则包括以下规则的一种或多种：指定的日期、指定的阈值范围、指定的关键字。
3.如权利要求1所述的日志分析方法，其特征在于，所述对所述目标日志数据进行分类处理的步骤包括：
获取所述目标日志数据携带的属性信息；及
根据所述属性信息对所述目标日志数据进行分类处理。
4.如权利要求1所述的日志分析方法，其特征在于，所述各个类别日志数据包括http访问量日志数据、http流量日志数据及http响应时间日志数据。
5.如权利要求1-4任意一项所述的日志分析方法，其特征在于，所述根据预设统计规则对每一类别日志数据进行统计分析，以得到与每一所述类别日志数据对应的统计结果的步骤包括：
为每一类别日志数据建立一任务类型，并获取每一所述任务类型的统计规则；及
启动多个进程，由每一所述进程采用每一所述任务类型对应的统计规则对每一所述类别日志数据进行统计分析，以得到与每一所述类别日志数据对应的统计结果。
6.如权利要求1-4任意一项所述的日志分析方法，其特征在于，所述告警信息包括以下信息的一种或多种：告警名称、告警级别、告警描述、引发告警潜在可能原因、建议处理措施。
7.如权利要求1-4任意一项所述的日志分析方法，其特征在于，所述输出对应于所述第一类别日志数据的告警信息的步骤包括：
获取所述告警信息归属的异常类型及运维账户的标识信息，其中所述标识信息匹配有至少一种异常类型；及
将所述告警信息随机发送至与所述告警信息的异常类型匹配的一运维账户。
8.一种日志分析系统，其特征在于，所述系统包括：
筛选模块，用于接收一筛选规则并根据所述筛选规则从日志系统中筛选出目标日志数据；
分类模块，用于对所述目标日志数据进行分类处理，以得到各个类别日志数据；
统计模块，用于根据预设统计规则对每一类别日志数据进行统计分析，以得到与每一所述类别日志数据对应的统计结果；及
输出模块，用于将每一所述统计结果与对应预设阈值进行比较，并在一第一统计结果超出第一预设阈值时，输出对应于第一类别日志数据的告警信息，其中所述第一统计结果对应于所述第一类别日志数据。
9.一种终端，所述终端包括处理器及存储器，所述存储器上存储有若干计算机程序，其特征在于，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-7中任意一项所述的日志分析方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任意一项所述的日志分析方法的步骤。
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