CN110058982A - 基于网络招聘的系统性能监控报警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于网络招聘的系统性能监控报警方法，其用于对招聘系统的CPU性能数据进行监控报警，招聘系统设有系统管理终端，包括以下步骤：步骤一、通过数据采集模块每隔1min采集招聘系统的CPU利用率、CPU功耗、CPU频率和CPU温度；步骤二、通过分析判断模块依次将数据采集模块前一分钟采集的CPU利用率、CPU功耗、CPU频率和CPU温度代入表征因子公式，若表征因子超出预设报警范围则发送一条报警信息；步骤三、通过报警模块接收报警信息并将该报警信息保存且设为已读，同时产生报警信号。本发明能够及时对招聘系统的CPU性能进行评估监测，维持CPU性能的稳定，确保招聘系统的正常运行。
Description
技术领域
本发明涉计算机技术领域，具体是一种基于网络招聘的系统性能监控报警方法。
背景技术
随着网络技术的发展，各种智能设备在日常生活中扮演的角色越来越重要。就求职招聘方面而言，通过网上发布招聘信息以及投递简历信息成为当下的主流招聘方式，招聘平台系统的稳定运行成为应聘者与招聘者之间的保障桥梁，现有的招聘系统由于数据库对于存储的信息缺乏有效的管理，致使信息堆叠，加重对系统CPU的负担，导致CPU性能不稳定，如果发生系统状态异常，监控软件不能及时报警，则严重影响使用。
发明内容
本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。
本发明还有一个目的是提供一种基于网络招聘的系统性能监控报警方法，本发明能够及时对招聘系统的CPU性能进行评估监测，维持CPU性能的稳定，确保招聘系统的正常运行。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于网络招聘的系统性能监控报警方法，其用于对招聘系统的CPU性能数据进行监控报警，所述招聘系统设有系统管理终端，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、所述系统管理终端通过数据采集模块每隔1min采集所述招聘系统的CPU利用率、CPU功耗、CPU频率和CPU温度；
步骤二、所述系统管理终端通过分析判断模块依次将数据采集模块前一分钟采集的CPU利用率、CPU功耗、CPU频率和CPU温度代入表征因子公式，得到表征因子，判断表征因子是否超出预设报警范围，若超出，则发送一条报警信息，其中，所述表征因子公式如下：
Q＝(aX+bY/F+cT)/dF Y0T0；
其中，a、b、c、d分别为求职者或职位发布者均未登录所述招聘系统的前提下，所述数据采集模块在任意1h内所采集的招聘系统的CPU利用率的平均值、CPU功耗的平均值、CPU频率的平均值、CPU温度的平均值，X为CPU利用率，Y为求职者或职位发布者登录所述招聘系统后CPU功耗，F为CPU频率，T为求职者或职位发布者登录所述招聘系统后的CPU温度，Y0为求职者或职位发布者均未登录所述招聘系统的CPU功耗，T0求职者或职位发布者均未登录所述招聘系统的CPU温度；
步骤三、所述系统管理终端通过报警模块接收报警信息并将该报警信息保存且设为已读，同时产生报警信号。
优选的是，步骤二中的预设报警范围通过以下方法获得：
S1，在求职者或职位发布者均未登录所述招聘系统的前提下，通过所述数据采集模块获取任意24h内CPU利用率数据、CPU功耗数据、CPU频率数据和CPU温度数据，分别代入表征因子公式中得到1440个表征因子数值，取该1440个表征因子数值中的最小值为预设报警范围的最小值；
S2，在求职者登录所述招聘系统而职位发布者未登录的前提下，通过所述数据采集模块获取任意24h内CPU利用率数据、CPU功耗数据、CPU频率数据和CPU温度数据，分别代入表征因子公式中得到1440个表征因子数值，将该1440个表征因子数值求平均，得到第一均值，同时将该1440个表征因子数值进行标准差计算，得到第一标准差，在职位发布者登录所述招聘系统而求职者未登录的前提下，通过所述数据采集模块获取任意24h内CPU利用率数据、CPU功耗数据、CPU频率数据和CPU温度数据，分别代入表征因子公式中得到1440个表征因子数值，将该1440个表征因子数值求平均，得到第二均值，同时将该1440个表征因子数值进行标准差计算，得到第二标准差，在求职者和职位发布者同时登录所述招聘系统的前提下，通过所述数据采集模块获取任意24h内CPU利用率数据、CPU功耗数据、CPU频率数据和CPU温度数据，分别代入表征因子公式中得到1440个表征因子数值，将该1440个表征因子数值求平均，得到第三均值，同时将该1440个表征因子数值进行标准差计算，得到第三标准差；
S3，定义预设报警范围的最大值为第一均值、第二均值、第三均值的平均值加上2倍的第一标准差、第二标准差、第三标准差的平均值。
优选的是，所述系统管理终端设有爬虫模块和清理模块，所述系统管理终端通过所述爬虫模块每隔15min获得所述招聘系统运行时的网络链接数据，并通过网络链接数据采集多个IP地址对应的链接，当每个IP地址对应的链接总数超过预设值时触发所述报警模块产生报警信号，同时所述系统管理终端通过清理模块将链接总数超过预设值的IP地址删除。
优选的是，所述系统管理终端还包括包括权限管理模块，所述系统管理终端通过权限管理模块对进入所述招聘系统的登录人员进行权限设置，登录人员包括求职者和职位发布者，当登录人员请求登录的次数超过5次时，触发所述报警模块产生报警信号。
优选的是，所述报警信息包括当前时间点获得的CPU利用率、CPU功耗、CPU频率、CPU温度以及对应的表征因子。
优选的是，所述系统管理终端还包括统计模块，所述系统管理终端通过所述统计模块将报警信息进行整合，并分别绘制CPU利用率、CPU功耗、CPU频率、CPU温度的变化曲线。
本发明至少包括以下有益效果：
本发明实现了主动推送警信息，及时通知管理员进行维护；本发明通过系统管理终端给管理员提供一个统一的管理界面，便于随时查看整个系统内各个时间节点的GPU性能状况；本发明实现了定时自动采集招聘系统的GPU性能数据，并进行集中分析处理，通过智能计算，有效监控GPU使用情况，对CPU性能进行及时预警，有效确保招聘系统的正常稳定运行。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
本发明提供了一种基于网络招聘的系统性能监控报警方法，其用于对招聘系统的CPU性能数据进行监控报警，所述招聘系统设有系统管理终端，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、所述系统管理终端通过数据采集模块每隔1min采集所述招聘系统的CPU利用率、CPU功耗、CPU频率和CPU温度；
步骤二、所述系统管理终端通过分析判断模块依次将数据采集模块前一分钟采集的CPU利用率、CPU功耗、CPU频率和CPU温度代入表征因子公式，得到表征因子，判断表征因子是否超出预设报警范围，若超出，则发送一条报警信息，其中，所述表征因子公式如下：
Q＝(aX+bY/F+cT)/dF Y0T0；
其中，a、b、c、d分别为求职者或职位发布者均未登录所述招聘系统的前提下，所述数据采集模块在任意1h内所采集的招聘系统的CPU利用率的平均值、CPU功耗的平均值、CPU频率的平均值、CPU温度的平均值，X为CPU利用率，Y为求职者或职位发布者登录所述招聘系统后CPU功耗，F为CPU频率，T为求职者或职位发布者登录所述招聘系统后的CPU温度，Y0为求职者或职位发布者均未登录所述招聘系统的CPU功耗，T0求职者或职位发布者均未登录所述招聘系统的CPU温度；
步骤三、所述系统管理终端通过报警模块接收报警信息并将该报警信息保存且设为已读，同时产生报警信号。
本发明实现了主动推送警信息，及时通知管理员进行维护；本发明通过系统管理终端给管理员提供一个统一的管理界面，便于随时查看整个系统内各个时间节点的GPU性能状况；本发明实现了定时自动采集招聘系统的GPU性能数据，并进行集中分析处理，通过智能计算，有效监控GPU使用情况，对CPU性能进行及时预警，有效确保招聘系统的正常稳定运行。
在另一技术方案中，步骤二中的预设报警范围通过以下方法获得：
S1，在求职者或职位发布者均未登录所述招聘系统的前提下，通过所述数据采集模块获取任意24h内CPU利用率数据、CPU功耗数据、CPU频率数据和CPU温度数据，分别代入表征因子公式中得到1440个表征因子数值，取该1440个表征因子数值中的最小值为预设报警范围的最小值；
S2，在求职者登录所述招聘系统而职位发布者未登录的前提下，通过所述数据采集模块获取任意24h内CPU利用率数据、CPU功耗数据、CPU频率数据和CPU温度数据，分别代入表征因子公式中得到1440个表征因子数值，将该1440个表征因子数值求平均，得到第一均值，同时将该1440个表征因子数值进行标准差计算，得到第一标准差，在职位发布者登录所述招聘系统而求职者未登录的前提下，通过所述数据采集模块获取任意24h内CPU利用率数据、CPU功耗数据、CPU频率数据和CPU温度数据，分别代入表征因子公式中得到1440个表征因子数值，将该1440个表征因子数值求平均，得到第二均值，同时将该1440个表征因子数值进行标准差计算，得到第二标准差，在求职者和职位发布者同时登录所述招聘系统的前提下，通过所述数据采集模块获取任意24h内CPU利用率数据、CPU功耗数据、CPU频率数据和CPU温度数据，分别代入表征因子公式中得到1440个表征因子数值，将该1440个表征因子数值求平均，得到第三均值，同时将该1440个表征因子数值进行标准差计算，得到第三标准差；
S3，定义预设报警范围的最大值为第一均值、第二均值、第三均值的平均值加上2倍的第一标准差、第二标准差、第三标准差的平均值。
此技术方案中，当求职者或职位发布者均未登录所述招聘系统的前提下，招聘系统相当于处于待机状态，通过获取任意24h内CPU利用率数据、CPU功耗数据、CPU频率数据和CPU温度数据，最终得到了预设报警范围的最小值，该最小值可以代表待机状态下的CPU性能；将求职者登录所述招聘系统而职位发布者未登录、在职位发布者登录所述招聘系统而求职者未登录、在求职者和职位发布者同时登录招聘系统的情况进行整合处理，通过智能计算定义了设报警范围的最大值，通过模拟评估测试，该最大值能够确保CPU性能的预警，避免发生过载或损坏的严重后果。
在另一技术方案中，所述系统管理终端设有爬虫模块和清理模块，所述系统管理终端通过所述爬虫模块每隔15min获得所述招聘系统运行时的网络链接数据，并通过网络链接数据采集多个IP地址对应的链接，当每个IP地址对应的链接总数超过预设值时触发所述报警模块产生报警信号，同时所述系统管理终端通过清理模块将链接总数超过预设值的IP地址删除。
此技术方案中，过网络链接数据采集多个IP地址对应的链接，对获得的网络链接数据按IP地址进行分类，可以得到招聘系统与外部系统的链接总数，然后判断该链接总数是否超过预设值，如果超过，则发送报警信号。通过设置链接总数监控报警，可以避免招聘系统的服务器总作业数突然升高，避免CPU使用率突然升高，导致CPU响应缓慢。
在另一技术方案中，所述系统管理终端还包括权限管理模块，所述系统管理终端通过权限管理模块对进入所述招聘系统的登录人员进行权限设置，登录人员包括求职者和职位发布者，当登录人员请求登录的次数超过5次时，触发所述报警模块产生报警信号。系统管理终端是操纵招聘系统能否安全运行的关键，通过权限管理模块，防止心术不正之人通过系统管理终端对招聘系统进行恶意串改，确保招聘系统的安全运行。
在另一技术方案中，所述报警信息包括当前时间点获得的CPU利用率、CPU功耗、CPU频率、CPU温度以及对应的表征因子。
在另一技术方案中，所述系统管理终端还包括统计模块，所述系统管理终端通过所述统计模块将报警信息进行整合，并分别绘制CPU利用率、CPU功耗、CPU频率、CPU温度的变化曲线，便于管理员分析CPU性能的各影响因素，生成更有效的监测方法。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节。
Claims (6)
1.基于网络招聘的系统性能监控报警方法，其用于对招聘系统的CPU性能数据进行监控报警，所述招聘系统设有系统管理终端，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、所述系统管理终端通过数据采集模块每隔1min采集所述招聘系统的CPU利用率、CPU功耗、CPU频率和CPU温度；
步骤二、所述系统管理终端通过分析判断模块依次将数据采集模块前一分钟采集的CPU利用率、CPU功耗、CPU频率和CPU温度代入表征因子公式，得到表征因子，判断表征因子是否超出预设报警范围，若超出，则发送一条报警信息，其中，所述表征因子公式如下：
Q＝(aX+bY/F+cT)/dF Y0T0；
其中，a、b、c、d分别为求职者或职位发布者均未登录所述招聘系统的前提下，所述数据采集模块在任意1h内所采集的招聘系统的CPU利用率的平均值、CPU功耗的平均值、CPU频率的平均值、CPU温度的平均值，X为CPU利用率，Y为求职者或职位发布者登录所述招聘系统后CPU功耗，F为CPU频率，T为求职者或职位发布者登录所述招聘系统后的CPU温度，Y0为求职者或职位发布者均未登录所述招聘系统的CPU功耗，T0求职者或职位发布者均未登录所述招聘系统的CPU温度；
步骤三、所述系统管理终端通过报警模块接收报警信息并将该报警信息保存且设为已读，同时产生报警信号。
2.如权利要求1所述的基于网络招聘的系统性能监控报警方法，其特征在于，步骤二中的预设报警范围通过以下方法获得：
S1，在求职者或职位发布者均未登录所述招聘系统的前提下，通过所述数据采集模块获取任意24h内CPU利用率数据、CPU功耗数据、CPU频率数据和CPU温度数据，分别代入表征因子公式中得到1440个表征因子数值，取该1440个表征因子数值中的最小值为预设报警范围的最小值；
S2，在求职者登录所述招聘系统而职位发布者未登录的前提下，通过所述数据采集模块获取任意24h内CPU利用率数据、CPU功耗数据、CPU频率数据和CPU温度数据，分别代入表征因子公式中得到1440个表征因子数值，将该1440个表征因子数值求平均，得到第一均值，同时将该1440个表征因子数值进行标准差计算，得到第一标准差，在职位发布者登录所述招聘系统而求职者未登录的前提下，通过所述数据采集模块获取任意24h内CPU利用率数据、CPU功耗数据、CPU频率数据和CPU温度数据，分别代入表征因子公式中得到1440个表征因子数值，将该1440个表征因子数值求平均，得到第二均值，同时将该1440个表征因子数值进行标准差计算，得到第二标准差，在求职者和职位发布者同时登录所述招聘系统的前提下，通过所述数据采集模块获取任意24h内CPU利用率数据、CPU功耗数据、CPU频率数据和CPU温度数据，分别代入表征因子公式中得到1440个表征因子数值，将该1440个表征因子数值求平均，得到第三均值，同时将该1440个表征因子数值进行标准差计算，得到第三标准差；
S3，定义预设报警范围的最大值为第一均值、第二均值、第三均值的平均值加上2倍的第一标准差、第二标准差、第三标准差的平均值。
3.如权利要求1所述的基于网络招聘的系统性能监控报警方法，其特征在于，所述系统管理终端设有爬虫模块和清理模块，所述系统管理终端通过所述爬虫模块每隔15min获得所述招聘系统运行时的网络链接数据，并通过网络链接数据采集多个IP地址对应的链接，当每个IP地址对应的链接总数超过预设值时触发所述报警模块产生报警信号，同时所述系统管理终端通过清理模块将链接总数超过预设值的IP地址删除。
4.如权利要求1所述的基于网络招聘的系统性能监控报警方法，其特征在于，所述系统管理终端还包括包括权限管理模块，所述系统管理终端通过权限管理模块对进入所述招聘系统的登录人员进行权限设置，登录人员包括求职者和职位发布者，当登录人员请求登录的次数超过5次时，触发所述报警模块产生报警信号。
5.如权利要求1所述的基于网络招聘的系统性能监控报警方法，其特征在于，所述报警信息包括当前时间点获得的CPU利用率、CPU功耗、CPU频率、CPU温度以及对应的表征因子。
6.如权利要求1所述的基于网络招聘的系统性能监控报警方法，其特征在于，所述系统管理终端还包括统计模块，所述系统管理终端通过所述统计模块将报警信息进行整合，并分别绘制CPU利用率、CPU功耗、CPU频率、CPU温度的变化曲线。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113625861A (zh) * | 2021-08-27 | 2021-11-09 | 深圳供电局有限公司 | 一种功耗节约方法及系统 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080021994A1 (en) * | 2004-08-13 | 2008-01-24 | Roland Grelewicz | Monitoring and mangement of distributing information systems |
| CN108733531A (zh) * | 2017-04-13 | 2018-11-02 | 南京维拓科技有限公司 | 基于云计算的gpu性能监控系统 |
| CN108874626A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-23 | 泰康保险集团股份有限公司 | 系统监控方法与装置 |
| CN109032915A (zh) * | 2018-11-02 | 2018-12-18 | 苏州友教习亦教育科技有限公司 | 应用软件性能实时监控方法及系统 |
-
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080021994A1 (en) * | 2004-08-13 | 2008-01-24 | Roland Grelewicz | Monitoring and mangement of distributing information systems |
| CN108733531A (zh) * | 2017-04-13 | 2018-11-02 | 南京维拓科技有限公司 | 基于云计算的gpu性能监控系统 |
| CN108874626A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-23 | 泰康保险集团股份有限公司 | 系统监控方法与装置 |
| CN109032915A (zh) * | 2018-11-02 | 2018-12-18 | 苏州友教习亦教育科技有限公司 | 应用软件性能实时监控方法及系统 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113625861A (zh) * | 2021-08-27 | 2021-11-09 | 深圳供电局有限公司 | 一种功耗节约方法及系统 |
| CN113625861B (zh) * | 2021-08-27 | 2024-04-19 | 深圳供电局有限公司 | 一种功耗节约方法及系统 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190726 |
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |