CN110798352A - 一种移动应用支撑系统中全景监控系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种移动应用支撑系统中全景监控系统，所述移动应用支撑系统中全景监控系统包括数据采集系统层、数据清洗系统层及数据分析系统层，其中数据清洗系统层分别与数据采集系统层和数据分析系统层相互连接，其中数据采集系统层分别包括设备软件平台监控子系统、设备运行数据存储系统监控子程序和设备硬件系统运行监控子程序。本发明实现了移动应用后台支撑系统的统一监控与分析，从而极大的提高对移动通讯电子设备运行时的软件系统、硬件系统进行全面全程检测，并可对故障点进行高效检测定位，同时有效克服传统监控系统运行时易出现的故障漏检测、漏报、误报及延误报警的弊端。

Description

一种移动应用支撑系统中全景监控系统
技术领域
本发明涉一种移动应用支撑系统中全景监控系统，属电子通讯设备安全技术领域。
背景技术
随着移动互联网的快速发展，各类热门移动应用的后台支撑系统也随着前端应用的业务发展变得更加强大与复杂，而监控系统在后台支撑中扮演的角色也越来越重要。如何迅速监控到从用户体验、支撑系统乃至底层硬件的波动或者故障，并迅速定位问题，是移动应用后台监控系统面临的主要问题。
同时，用户在使用移动应用中一旦遇到应用闪退、白屏、卡顿、页面加载不完整、页面之间切换慢等问题会发生抱怨、投诉、甚至流失等情况，用户的使用体验和应用的口碑都会受到较大影响。大部分移动应用的后台监控系统主要关注业务和系统等层面，用户体验的问题主要通过事前测试或者事后客户投诉来发现，缺乏能在用户使用过程中就及时发现批量出现用户体验问题的方案。
此外，许多移动应用的后台支撑系统经过一段时间的迭代建设后，在功能层面不断完善，但是架构也越来越复杂，给监控系统的故障定位效率也提出了新的挑战。比如各系统模块是通过不同项目分期设计和上线，往往都有独立的监控工具(如数据库有独立的监控工具，缓存模块有独立的监控工具)，但监控的视野较窄且相互无关联，缺乏一致性的监控视角，经常出现各独立监控系统均有预警，系统运维人员却无法判断是否是同一故障引起，排障效率较低。
而针对这些问题，传统的监控预警算法中，预警的阈值主要直接取自监控数据本身，但是对于阴跌和暗涨等数据缓慢变化，存在无法及时把控数据变化趋势，存在误报和漏报的可能。
因此针对这一问题，迫切需要开发一种全新的移动通讯终端监控系统，以满足实际使用作业的需要。
发明内容
为了解决现有分类技术上的一些不足，本发明提供一种一种移动应用支撑系统中全景监控系统。
为了实现上面提到的效果，提出了一种移动应用支撑系统中全景监控系统，所述移动应用支撑系统中全景监控系统包括数据采集系统层、数据清洗系统层及数据分析系统层，其中数据清洗系统层分别与数据采集系统层和数据分析系统层相互连接，其中数据采集系统层分别包括设备软件平台监控子系统、设备运行数据存储系统监控子程序和设备硬件系统运行监控子程序，且一个设备软件平台监控子系统、一个设备运行数据存储系统监控子程序和一个设备硬件系统运行监控子程序构成一个终端监控单元，数据采集系统层包括若干终端监控单元，且各终端监控单元均相互独立运行，数据清洗系统层包括数据清洗子程序、数据堆栈缓存子程序、任务日志数据存贮数据库及数据调用减速子程序，其中数据清洗子程序通过数据调用减速子程序分别与数据堆栈缓存子程序、任务日志数据存贮数据库相互连接，数据堆栈缓存子程序分别与数据采集系统层的各终端监控单元连接，且每个终端监控单元中的软件平台监控子系统、设备运行数据存储系统监控子程序和设备硬件系统运行监控子程序在述数据堆栈缓存子程序均设一个独立的任务日志数据缓存堆栈数据库，任务日志数据存贮数据库中根据数据堆栈缓存子程序中的各数据缓存堆栈数据库构建相应独立的数据存储空间，数据分析系统层包括监控分析子程序、展现预警子程序、阀值设置子程序、变点监测子程序及主操控程序，其中主操控程序分别与监控分析子程序、展现预警子程序、阀值设置子程序、变点监测子程序相互连接，且监控分析子程序、展现预警子程序分别与数据清洗系统层的数据清洗子程序相互连接。
进一步的，所述的数据采集系统层的设备软件平台监控子系统为基于Nginx+Lua采集服务器为基础，基于SDK逻辑构架，同时另设若干Nginx+Lua环境的采集数据接收端，同时基于SDK逻辑构架共分为接口层、业务层和数据层，其中：
接口层：包括若干Nginx+Lua环境的采集数据接收端，并按照约定的格式及间隔时间，采集带时间戳的客户体验数据；
业务层：包括客户端各页面测速、卡顿检测和参数采集等所有的核心逻辑；
数据层：将业务层产生的数据封装为统一的数据结构，并保存到本地文件或者数据库中。
进一步的，所述的数据采集系统层的设备运行数据存储系统监控子程序以Collectframework技术和Metricbeat技术为基础，并可同时兼容Apache、HAProxy、MongoDB、MySQL、Nginx、Redis等同技术和数据；设备运行数据存储系统监控子程序。
进一步的，所述的数据采集系统层的设备硬件系统运行监控子程序以Metricbeat技术为基础，对支撑系统的底层服务器硬件、CPU、内存、磁盘、文件系统、网络等各项进行采集。Metricbea将采集到的底层硬件数据定时传输到Redis缓存，经logstash初步处理后进行存储
进一步的，所述的数据清洗系统层的数据清洗子程序以Logstash为基础，负责汇总所有监控的初始数据，对这些数据进行清洗，过滤掉有问题或者不完整的数据，并将其进行统一的结构转换和标记，提取必要的信息，从而便于分析及存储。
进一步的，所述的数据分析系统层中：
监控分析子程序：以调用请求传递链路为入手点，将从用户体验到底层硬件的各个监控层面串联起来，关联监控并分析，对故障点实现迅速定位；采用运行时遵从谷歌dapper链路的协议规范，核心是基于span的协议，依赖span构建出服务调用的属性结构关系，从而通过树形结构的树形节点和叶子节点能够展示出分布式服务系统间的调用关系；
变点监测子程序：采用mean-shift均值漂移模型与机器学习算法相结合为基础，寻找监控数据的变点，均值漂移模型把传统监测预警算法不容易识别的阴跌趋势，转换成CUSUM时间序列并根据历史数据采用机器学习算法自动显示出变化趋势，在变点左侧单调增、右侧单调减，变点两侧单调变化。
进一步的，所述的变点是持续微量下跌到一定时间，累积变化量到一定程度后，使得变点前后监测指标在一段时间内的均值发生漂移。
本发明较传统的监控系统，实现了移动应用后台支撑系统的统一监控与分析，并通过变点检测等方法及时发现监控数据的阴跌或暗涨等趋势变化，从而极大的提高对移动通讯电子设备运行时的软件系统、硬件系统进行全面全程检测，并可对故障点进行高效检测定位，同时可对运行中故障进行高效精确的计算和预判，同时有效克服传统监控系统运行时易出现的故障漏检测、漏报、误报及延误报警的弊端。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；
图1为本发明系统构架结构示意图；
图2为本发明系统数据交互结构示意图；
图3为本发明与待检测设备终端数据交互结构示意图；
图4为数据采集系统层系统构架示意图；
图5为本发明对故障点定位分析作业界面示意图；
图6为本发明故障分析时通过时间序列差分算法变点监测算法准确发现阴跌等变化趋势示意图；
图7为本发明故障分析时通过时间序列差分算法变点监测算法准确发现暗涨趋势示意图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
如图1—7所示，一种移动应用支撑系统中全景监控系统，包括数据采集系统层1、数据清洗系统层2及数据分析系统层3，其中数据清洗系统层2分别与数据采集系统层1和数据分析系统层3相互连接，其中数据采集系统层1分别包括设备软件平台监控子系统101、设备运行数据存储系统监控子程序102和设备硬件系统运行监控子程序103，且一个设备软件平台监控子系统101、一个设备运行数据存储系统监控子程序102和一个设备硬件系统运行监控子程序103构成一个终端监控单元11，数据采集系统层1包括若干终端监控单元11，且各终端监控单元11均相互独立运行，数据清洗系统层2包括数据清洗子程序201、数据堆栈缓存子程序202、任务日志数据存贮数据库203及数据调用减速子程序204，其中数据清洗子程序201通过数据调用减速子程序204分别与数据堆栈缓存子程序202、任务日志数据存贮数据库204相互连接，数据堆栈缓存子程序202分别与数据采集系统层1的各终端监控单元11连接，且每个终端监控单元11中的软件平台监控子系统101、设备运行数据存储系统监控子程序102和设备硬件系统运行监控子程序103在述数据堆栈缓存子程序202均设一个独立的任务日志数据缓存堆栈数据库，任务日志数据存贮数据库204中根据数据堆栈缓存子程序202中的各数据缓存堆栈数据库构建相应独立的数据存储空间，数据分析系统层3包括监控分析子程序301、展现预警子程序302、阀值设置子程序303、变点监测子程序304及主操控程序305，其中主操控程序305分别与监控分析子程序301、展现预警子程序302、阀值设置子程序303、变点监测子程序304相互连接，且监控分析子程序301、展现预警子程序302分别与数据清洗系统层2的数据清洗子程序201相互连接。
其中，所述的数据采集系统层1的设备软件平台监控子系统101为基于Nginx+Lua采集服务器为基础，基于SDK逻辑构架，同时另设若干Nginx+Lua环境的采集数据接收端，同时基于SDK逻辑构架共分为接口层、业务层和数据层，其中：
接口层：包括若干Nginx+Lua环境的采集数据接收端，并按照约定的格式及间隔时间，采集带时间戳的客户体验数据；
业务层：包括客户端各页面测速、卡顿检测和参数采集等所有的核心逻辑；
数据层：将业务层产生的数据封装为统一的数据结构，并保存到本地文件或者数据库中。
同时，所述的数据采集系统层1的设备运行数据存储系统监控子程序102以Collectframework技术和Metricbeat技术为基础，并可同时兼容Apache、HAProxy、MongoDB、MySQL、Nginx、Redis等同技术和数据；设备运行数据存储系统监控子程序。
进一步的优化的，所述的数据采集系统层1的设备硬件系统运行监控子程序103以Metricbeat技术为基础，对支撑系统的底层服务器硬件、CPU、内存、磁盘、文件系统、网络等各项进行采集。Metricbea将采集到的底层硬件数据定时传输到Redis缓存，经logstash初步处理后进行存储
此外，所述的数据清洗系统层2的数据清洗子程序201以Logstash为基础，负责汇总所有监控的初始数据，对这些数据进行清洗，过滤掉有问题或者不完整的数据，并将其进行统一的结构转换和标记，提取必要的信息，从而便于分析及存储。
与此同时，所述的数据分析系统层3中：
监控分析子程序301：以调用请求传递链路为入手点，将从用户体验到底层硬件的各个监控层面串联起来，关联监控并分析，对故障点实现迅速定位；采用运行时遵从谷歌dapper链路的协议规范，核心是基于span的协议，依赖span构建出服务调用的属性结构关系，从而通过树形结构的树形节点和叶子节点能够展示出分布式服务系统间的调用关系；
变点监测子程序304：采用mean-shift均值漂移模型与机器学习算法相结合为基础，寻找监控数据的变点，均值漂移模型把传统监测预警算法不容易识别的阴跌趋势，转换成CUSUM时间序列并根据历史数据采用机器学习算法自动显示出变化趋势，在变点左侧单调增、右侧单调减，变点两侧单调变化。
进一步优化的，所述的变点是持续微量下跌到一定时间，累积变化量到一定程度后，使得变点前后监测指标在一段时间内的均值发生漂移。
本发明在具体实施中，在某运营商掌上营业厅的后台支撑系统中全面部署,投入到支撑系统的日常监控与排障应用中，取得了优异的应用效果。
其中，在后台支撑系统应用全景监控技术后，此运营商掌上营业厅的系统平均故障解决时间从3h降低到了0.5h左右。全景监控技术对用户侧批量崩溃等问题的实时监控能力也应用到此运营商掌上营业厅APP的发布策略中，比如在APP某个版本发布后，运维人员可通过对APP端批量崩溃的监控来及时修复问题并调整灰度发布的开放比例,有效避免了APP故障影响的扩大化。
同时，在实际使用中，每个待监控设备均可设置至少一个终端监控单元，且当同一个待监控设别上的终端监控单元的为两个及两个以上时，各终端监控单元间相互并联。
此外，本发明实际使用中，基于变点检测算法对监控数据的分析，能及时发现阴跌或者暗涨等趋势，迅速把握系统在趋势上的变化，有效降低误报和漏报率。
本发明较传统的监控系统，实现了移动应用后台支撑系统的统一监控与分析，并通过变点检测等方法及时发现监控数据的阴跌或暗涨等趋势变化，从而极大的提高对移动通讯电子设备运行时的软件系统、硬件系统进行全面全程检测，并可对故障点进行高效检测定位，同时可对运行中故障进行高效精确的计算和预判，同时有效克服传统监控系统运行时易出现的故障漏检测、漏报、误报及延误报警的弊端。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.一种移动应用支撑系统中全景监控系统，其特征在于，所述移动应用支撑系统中全景监控系统包括数据采集系统层、数据清洗系统层及数据分析系统层，其中所述数据清洗系统层分别与数据采集系统层和数据分析系统层相互连接，其中所述数据采集系统层分别包括设备软件平台监控子系统、设备运行数据存储系统监控子程序和设备硬件系统运行监控子程序，且一个设备软件平台监控子系统、一个设备运行数据存储系统监控子程序和一个设备硬件系统运行监控子程序构成一个终端监控单元，所述数据采集系统层包括若干终端监控单元，且各终端监控单元均相互独立运行，所述数据清洗系统层包括数据清洗子程序、数据堆栈缓存子程序、任务日志数据存贮数据库及数据调用减速子程序，其中所述数据清洗子程序通过数据调用减速子程序分别与数据堆栈缓存子程序、任务日志数据存贮数据库相互连接，所述数据堆栈缓存子程序分别与数据采集系统层的各终端监控单元连接，且每个终端监控单元中的软件平台监控子系统、设备运行数据存储系统监控子程序和设备硬件系统运行监控子程序在述数据堆栈缓存子程序均设一个独立的任务日志数据缓存堆栈数据库，所述任务日志数据存贮数据库中根据数据堆栈缓存子程序中的各数据缓存堆栈数据库构建相应独立的数据存储空间，所述数据分析系统层包括监控分析子程序、展现预警子程序、阀值设置子程序、变点监测子程序及主操控程序，其中所述主操控程序分别与监控分析子程序、展现预警子程序、阀值设置子程序、变点监测子程序相互连接，且所述监控分析子程序、展现预警子程序分别与数据清洗系统层的数据清洗子程序相互连接。
2.根据权利要求1所述的一种移动应用支撑系统中全景监控系统，其特征在于：所述的数据采集系统层的设备软件平台监控子系统为基于Nginx+Lua采集服务器为基础，基于SDK逻辑构架，同时另设若干Nginx+Lua环境的采集数据接收端，同时基于SDK逻辑构架共分为接口层、业务层和数据层，其中：
接口层：包括若干Nginx+Lua环境的采集数据接收端，并按照约定的格式及间隔时间，采集带时间戳的客户体验数据；
业务层：包括客户端各页面测速、卡顿检测和参数采集等所有的核心逻辑；
数据层：将业务层产生的数据封装为统一的数据结构，并保存到本地文件或者数据库中。
3.根据权利要求1所述的一种移动应用支撑系统中全景监控系统，其特征在于：所述的数据采集系统层的设备运行数据存储系统监控子程序以Collectframework技术和Metricbeat技术为基础，并可同时兼容Apache、HAProxy、MongoDB、MySQL、Nginx、Redis等同技术和数据；设备运行数据存储系统监控子程序。
4.根据权利要求1所述的一种移动应用支撑系统中全景监控系统，其特征在于：所述的数据采集系统层的设备硬件系统运行监控子程序以Metricbeat技术为基础，对支撑系统的底层服务器硬件、CPU、内存、磁盘、文件系统、网络等各项进行采集；Metricbea将采集到的底层硬件数据定时传输到Redis缓存，经logstash初步处理后进行存储。
5.根据权利要求1所述的一种移动应用支撑系统中全景监控系统，其特征在于：所述的数据清洗系统层的数据清洗子程序以Logstash为基础，负责汇总所有监控的初始数据，对这些数据进行清洗，过滤掉有问题或者不完整的数据，并将其进行统一的结构转换和标记，提取必要的信息，从而便于分析及存储。
6.根据权利要求1所述的一种移动应用支撑系统中全景监控系统，其特征在于：所述的数据分析系统层中：
监控分析子程序：以调用请求传递链路为入手点，将从用户体验到底层硬件的各个监控层面串联起来，关联监控并分析，对故障点实现迅速定位；采用运行时遵从谷歌dapper链路的协议规范，核心是基于span的协议，依赖span构建出服务调用的属性结构关系，从而通过树形结构的树形节点和叶子节点能够展示出分布式服务系统间的调用关系；
变点监测子程序：采用mean-shift均值漂移模型与机器学习算法相结合为基础，寻找监控数据的变点，均值漂移模型把传统监测预警算法不容易识别的阴跌趋势，转换成CUSUM时间序列并根据历史数据采用机器学习算法自动显示出变化趋势，在变点左侧单调增、右侧单调减，变点两侧单调变化。
7.根据权利要求6所述的一种移动应用支撑系统中全景监控系统，其特征在于：所述的变点是持续微量下跌到一定时间，累积变化量到一定程度后，使得变点前后监测指标在一段时间内的均值发生漂移。
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