CN110971444B - 告警管理方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及内容分发网络领域，公开了一种告警管理方法、装置、服务器及存储介质。在本发明中，采集监控数据；其中，监控数据类型包括：业务数据类型和设备性能监控数据类型；在采集的监控数据达到预设调整条件时，根据预先存储的监控数据列表确定监控数据的调整策略，其中，监控数据列表中记载具有关联关系的业务数据和设备性能监控数据的历史数据；根据调整策略调整监控数据的告警阈值。通过动态更新告警阈值，且更新的告警阈值综合考虑了业务和设备两个方面的实际情况，使告警信息更加准确。

Description

告警管理方法、装置、服务器及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及内容分发网络领域，特别涉及一种告警管理方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

内容分发网络(CDN)通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络，CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。通常通过预先设置一个固定的经验阈值来提示该服务节点是否处于正常工作水平，只要超过该设定的阈值，则触发告警通知运维人员，以便运维人员定位问题并寻找解决方案。

发明人发现相关技术中至少存在如下问题：在超过预设的经验阈值触发告警，这样做发送告警信息较为频繁，告警的种类较为复杂，由人工处理上述发送的告警信息会占用大量的人力资源且效率较低；另外，预先通过相关人员的经验来设定阈值，阈值设定不准确，存在误告警的情况。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种告警管理方法，动态更新告警阈值，使告警信息更加准确。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种告警管理方法，包括：采集监控数据；其中，监控数据类型包括：业务数据类型和设备性能监控数据类型；在采集的监控数据达到预设调整条件时，根据预先存储的监控数据列表确定监控数据的调整策略，其中，监控数据列表中记载具有关联关系的业务数据和设备性能监控数据的历史数据；根据调整策略调整监控数据的告警阈值。

本发明的实施方式还提供了一种告警管理装置，包括：采集模块，确定模块，调整模块；采集模块用于采集监控数据；其中，监控数据类型包括：业务数据类型和设备性能监控数据类型；确定模块用于在采集的监控数据达到预设调整条件时，根据预先存储的监控数据列表确定监控数据的调整策略，其中，监控数据列表中记载具有关联关系的业务数据和设备性能监控数据的历史数据；调整模块用于根据调整策略调整监控数据的告警阈值。

本发明的实施方式还提供了一种服务器，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行告警管理方法。

本发明的实施方式还提供了一种存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时上述的告警管理方法。

本发明实施方式相对于现有技术而言，内容分发网络系统采集监控数据，监控数据类型分为，业务数据类型和设备性能监控数据类型，业务数据可以是用户请求数，带宽，流量同比变化率等；设备性能监控数据可以是网卡使用率，磁盘使用率，系统带宽占用率或处理器利用率等等。将具有关联关系的业务数据和设备性能监控数据存储至监控数据列表中。在实时采集的监控数据达到预设的调整条件时，根据监控数据列表中包含的数据，确定监控数据的调整策略，这样综合考虑了业务和设备两个方面确定调整策略，从而使制定的告警阈值更加准确。另外，根据实时采集的监控数据判定是否需要调整告警阈值，从而实现告警阈值的动态调整，使发送的告警信息更能反应设备的故障问题，从而提高故障的处理效率。

另外，采集的监控数据达到预设调整条件，具体为：监控数据中的任一指标达到预设告警阈值，其中，指标类型为业务数据类型或设备性能监控数据类型；根据预先存储的监控数据列表确定监控数据的调整策略，具体为：确定达到预设告警阈值的指标的类型；根据监控数据列表，选取与指标相关联的业务数据或设备性能监控数据作为待调整指标，并确定待调整指标的调整策略。在监控数据超过预设告警阈值时，调整其相关联的另一类型的监控数据的告警阈值，从而暂时性缓解服务器的压力，调整后的监控数据的告警阈值更加符合业务和设备两个方面的实际情况，使告警信息更能反应设备处理用户请求时的故障问题。

另外，在采集监控数据之后，还包括：将采集的监控数据作为历史监控数据记录并保存；根据历史监控数据的变化规律预测监控数据的未来变化趋势；若判定预测的未来变化趋势满足预警条件，则发送预警提示。这样做可以根据历史监控数据预测服务器性能的未来变化趋势，从而实现重大故障的提前预测。

另外，根据历史监控数据的变化规律预测监控数据的未来变化趋势，具体包括：根据监控数据列表，确定具有关联关系的业务数据和设备性能监控数据；将具有关联关系的业务数据和设备性能监控数据的历史监控数据输入至预设的数据预测模型中，其中，数据预测模型为根据历史监控数据变化规律对输入监控数据进行数据演化的分析模型；通过数据预测模型预测监控数据的未来变化趋势。这样做可以通过建立模型实现系统性能的自动化监控，并在预测到重大故障时进行提醒，减少了人力资源的消耗。

另外，在采集监控数据之后，还包括：若采集的监控数据达到预警阈值，则发送预警提示；其中，预警阈值根据告警阈值计算得到，且预警阈值小于告警阈值。这样做可以在监控数据达到告警阈值之前，即达到预警阈值时，使业务人员得到提示，提前做出预防准备，提高了用户的体验。

另外，在采集监控数据时，还包括：若采集的监控数据达到预设的告警阈值，则上传告警数据。这样做可以将告警数据进行记录，以便运维人员定位故障，从而提高故障排除的效率。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1是根据本发明第一实施方式中的告警管理方法流程图；

图2是根据本发明第一实施方式中的监控数据列表的示意图；

图3是根据本发明第二实施方式中的告警管理方法流程图；

图4是根据本发明第三实施方式中的告警管理方法流程图；

图5是根据本发明第四实施方式中的告警管理装置的结构示意图；

图6是根据本发明第五实施方式中的服务器的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。

以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。

本发明的第一实施方式涉及一种告警管理方法，采集监控数据；其中，监控数据类型包括：业务数据类型和设备性能监控数据类型；在采集的监控数据达到预设调整条件时，根据预先存储的监控数据列表确定监控数据的调整策略，其中，监控数据列表中记载具有关联关系的业务数据和设备性能监控数据的历史数据；根据调整策略调整监控数据的告警阈值。通过动态更新告警阈值，且更新的告警阈值综合考虑了业务和设备两个方面的实际情况，使告警信息更加准确。下面对本实施方式的告警管理方法进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。本实施方式的具体流程如图1所示。

步骤101，采集监控数据。具体地说，服务器对内容分发网络的业务数据进行分析，得到业务监控数据，并对内容分发网络系统的设备进行监控，得到设备性能监控数据。上述业务监控数据，如流量同比变化率，用户请求数，带宽值，错误码统计等数据，以及设备性能监控数据，如中央控制器(CPU)利用率，网卡使用率，磁盘IO使用率，系统带宽占用率等数据，均作为不同纬度的监控数据被服务器采集。

步骤102，在采集的监控数据达到预设调整条件时，根据预先存储的监控数据列表确定监控数据的调整策略。具体地说，预先存储的监控数据列表中记载有具有关联关系的业务数据和设备性能监控数据的历史数据，业务数据及设备性能监控数据是否具有关联关系，可以通过自学习和训练分析得到。例如，业务数据中的流量同比变化率与设备性能监控数据中的磁盘IO使用率或CPU利用率之间具有一定的关联关系，在流量同比变化率发生变化时，磁盘IO使用率和CPU利用率也会产生一定的变化。将采集到的流量同比变化率与磁盘IO使用率或CPU利用率的实时数据记录，得到流量同比变化率与磁盘IO使用率或CPU利用率的关系列表(如图2所示)或绘制成关系曲线，从而可以直观的观察到业务数据中各指标与设备监控数据中各指标之间的对应关系。

在采集的实时监控数据达到预设的初始告警阈值时，则对监控数据的初始告警阈值进行调整。例如，预先将监控数据的各指标均设置一个初始数值，即可以将业务数据中如流量同比变化率设置为85％，将设备性能监控数据中如网卡使用率或磁盘IO使用率设置为85％。在采集的网卡使用率达到预设的初始告警阈值85％时，则满足预设的调整告警阈值的条件，根据预先存储的监控数据列表对与网卡使用率相关联的监控数据的初始告警阈值进行调整，并在监控数据达到调整后的告警阈值时，上报告警信息。

步骤103，根据调整策略调整监控数据的告警阈值。具体地说，预先存储的监控数据列表中记载有具有关联关系的一对或多对数据，根据监控数据列表可以直观看出业务数据和设备性能监控数据的关联关系。下面对利用监控数据列表确定调整策略进行具体说明。以磁盘IO使用率超过预设初始阈值为例，在预先存储的监控数据列表中查找到记载有磁盘IO使用率的历史数据，以图2为例，查找到记载有磁盘IO使用率和流量同比变化率的列表，由列表可以看出在磁盘IO使用率达到初始告警阈值85％时，流量同比变化率为55.6％，相较于流量同比变化率的初始告警阈值85％而言，当前流量同比变化率的值明显较小，因此需要适当减少流量同比变化率的告警阈值，以防止磁盘IO的使用率的增大，此时就需根据监控数据列表将流量同比变化率的告警阈值调小。同理，对监控数据的其他指标的告警阈值进行调整，直至所有与磁盘IO使用率相关联的指标均做出适应性的调整。

在实际应用中，还可以根据监控数据列表中的历史数据绘制监控数据曲线图，如绘制流量同比变化率与磁盘IO使用率之间的关系曲线图，随着采集的监控数据越多，所绘制的关系曲线图更能够反应流量同比变化率与磁盘IO使用率之间的关联关系，根据绘制的曲线图制定告警阈值的调整策略，使调整后的告警阈值更加准确。

本发明实施方式相对于现有技术而言，内容分发网络系统采集监控数据，监控数据类型分为，业务数据类型和设备性能监控数据类型，业务数据可以是用户请求数，带宽，流量同比变化率等；设备性能监控数据可以是网卡使用率，磁盘使用率，系统带宽占用率或处理器利用率等等。将具有关联关系的业务数据和设备性能监控数据存储至监控数据列表中。在实时采集的监控数据达到预设的调整条件时，根据监控数据列表中包含的数据，确定监控数据的调整策略，这样综合考虑了业务和设备两个方面确定调整策略，从而使制定的告警阈值更加准确。另外，根据实时采集的监控数据判定是否需要调整告警阈值，从而实现告警阈值的动态调整，使发送的告警信息更能反应设备的故障问题，从而提高故障的处理效率。

本发明的第二实施方式涉及一种告警管理方法。在本发明第二实施方式中，还可以根据采集到的历史监控数据预测设备性能的未来变化趋势，实现重大故障的预测，具体如图3所示。

步骤301，采集监控数据。

步骤302，将采集的监控数据作为历史监控数据记录并保存。

步骤303，根据历史监控数据的变化规律预测监控数据的未来变化趋势，并在判定预测的未来变化趋势满足预警条件时，发送预警提示。

具体地说，根据上述存储的监控数据列表，或根据上述绘制的监控数据关系图，可以得到在上报告警信息时业务数据与设备性能监控数据之间的关系，根据采集的历史监控数据及实时的监控数据，可以预测到监控数据的未来走势，从而推测出设备的性能，判断未来时间设备是否会出现重大故障，从而实现重大故障的提前预测，提前排查故障，提高用户的使用体验。

在对监控数据的未来趋势进行预测时，可以通过训练的数据预测模型进行数据的分析，将实时采集的监控数据输入至预设的数据预测模型中，通过模型输出的预测数据判断未来时间设备性能是否会出现重大问题，若输出的未来监控数据的增量过大，则说明设备可能会出现故障，发送预警提示信息，以供运维人员对设备性能进行排查，从而避免重大事故的发生。

步骤304，在采集的监控数据达到预设调整条件时，根据预先存储的监控数据列表确定监控数据的调整策略。

步骤305，根据调整策略调整监控数据的告警阈值。

步骤304、305与第一实施方式中步骤102、103一一对应，在此不再赘述。

在本实施方式中，基于监控数据的历史数据及实时变化的数据，预测系统性能的未来变化趋势，从而能够对重大故障做出提前的预测。另外，利用自学习模型对未来监控数据的变化情况进行预测，减少了人力的排查，在提高了故障预测的准确性的同时减少了人力资源的消耗。

本发明的第三实施方式涉及一种告警管理方法。在本发明第三实施方式中，根据告警阈值设置预警阈值，由于设置的预警阈值小于告警阈值，可以在监控数据达到告警阈值之前，即达到预警阈值时，使业务人员得到提示，提前做出预防准备，具体流程如图4所示。

步骤401，采集监控数据。

步骤402，将采集的监控数据作为历史监控数据记录并保存。

步骤403，根据历史监控数据的变化规律预测监控数据的未来变化趋势，并在判定预测的未来变化趋势满足预警条件时，发送预警提示。

步骤401至403与第二实施方式中步骤301至303一一对应，在此不再赘述。

步骤404，在采集的监控数据达到预警阈值时，发送预警提示。

具体地说，预警阈值是根据监控数据的告警数据进行设置的，可以将监控数据的某指标的告警阈值与预先设置的比例系数相乘，得到该指标的预警阈值。例如，预先设置的比例系数为90％，在监控数据中的网卡使用率的告警阈值设置为80％时，网卡使用率的预警阈值即为该指标告警阈值80％与比例系数90％相乘，网卡使用率的预警阈值为72％。在采集的监控数据中网卡使用率达到预警阈值72％时，则向运维人员发送预警提示信息，以便运维人员在监控数据达到告警阈值之前，对内容分发网络系统进行调整，避免出现停服或待机的情况，提高用户的使用体验。

在监控数据达到预警阈值时，还可以将当前达到预警阈值的监控数据记录，作为预警机录点，并对预警的时间点的业务数据及设备性能监控数据进行实时分析，得到预警状态监控数据各指标的对应关系列表及关系曲线，根据预警状态监控数据的关系列表及关系曲线即可得到监控数据的预警规律，从而便于运维人员对设备性能的全面了解，并在设备出现故障之前，及时采取措施，使用户侧在观看节目时不会感受到视频卡顿或花屏，提高了用户的使用体验。

步骤405，在采集的监控数据达到预设调整条件时，根据预先存储的监控数据列表确定监控数据的调整策略。

步骤406，根据调整策略调整监控数据的告警阈值。

步骤405、406与第二实施方式中步骤304、305一一对应，在此不再赘述。

在本实施方式中，设置数值小于告警阈值的预警阈值，并在采集的监控数据达到预警阈值时，发送预警提示信息，这样做可以在监控数据达到告警阈值之前，即达到预警阈值时，使业务人员得到提示，提前做出预防准备，提高了用户的体验。

上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。

本发明第四实施方式涉及一种告警管理装置，如图5所示，包括：采集模块51，确定模块52，调整模块53；采集模块51用于采集监控数据；其中，监控数据类型包括：业务数据类型和设备性能监控数据类型；确定模块52用于在采集的监控数据达到预设调整条件时，根据预先存储的监控数据列表确定监控数据的调整策略，其中，监控数据列表中记载具有关联关系的业务数据和设备性能监控数据的历史数据；调整模块53用于根据调整策略调整监控数据的告警阈值。

不难发现，本实施方式为与第一实施方式相对应的系统实施例，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。

另外，确定模块52具体用于在采集的监控数据中任一指标达到预设告警阈值时，确定达到预设告警阈值的指标的类型，根据监控数据列表，选取与指标相关联的业务数据或设备性能监控数据作为待调整指标，并确定待调整指标的调整策略。其中，指标类型为业务数据类型或设备性能监控数据类型。

另外，告警管理装置还包括：预测模块；预测模块用于根据历史监控数据的变化规律预测监控数据的未来变化趋势，并在判定预测的未来变化趋势满足预警条件时，发送预警提示。

另外，预测模块具体用于根据监控数据列表，确定具有关联关系的业务数据和设备性能监控数据；将具有关联关系的业务数据和设备性能监控数据的历史监控数据输入至预设的数据预测模型中，其中，数据预测模型为根据历史监控数据变化规律对输入监控数据进行数据演化的分析模型；通过数据预测模型预测监控数据的未来变化趋势。

另外，告警管理装置还包括：预警模块；预警模块用于在采集的监控数据达到预警阈值时，发送预警提示；其中，预警阈值根据告警阈值计算得到，且预警阈值小于告警阈值。

另外，告警管理装置还包括：上报模块；上报模块用于在采集的监控数据达到预设的告警阈值时，上传告警数据。

值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。

本发明第五实施方式涉及一种服务器，如图6所示，包括至少一个处理器601；以及，与至少一个处理器601通信连接的存储器602；其中，存储器602存储有可被至少一个处理器601执行的指令，指令被至少一个处理器601执行，以使至少一个处理器601能够执行上述告警管理方法。

其中，存储器602和处理器601采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器601和存储器602的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器601。

处理器601负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器602可以被用于存储处理器601在执行操作时所使用的数据。

本发明第六实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。

即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (9)

1.一种告警管理方法，其特征在于，包括：

采集监控数据；其中，所述监控数据类型包括：业务数据类型和设备性能监控数据类型；

在所述采集的监控数据达到预设调整条件时，根据预先存储的监控数据列表确定所述监控数据的调整策略，其中，所述监控数据列表中记载具有关联关系的所述业务数据和所述设备性能监控数据的历史数据；

根据所述调整策略调整所述监控数据的告警阈值；

其中，所述采集的监控数据达到预设调整条件，具体为：所述监控数据中的任一指标达到预设告警阈值，其中，所述指标类型为业务数据类型或设备性能监控数据类型；

所述根据预先存储的监控数据列表确定所述监控数据的调整策略，具体为：

确定所述达到预设告警阈值的指标的类型；

根据所述监控数据列表，选取与所述指标相关联的所述业务数据或所述设备性能监控数据作为待调整指标，并确定所述待调整指标的调整策略。

2.根据权利要求1所述的告警管理方法，其特征在于，在所述采集监控数据之后，还包括：

将所述采集的监控数据作为历史监控数据记录并保存；

根据所述历史监控数据的变化规律预测所述监控数据的未来变化趋势；

若判定所述预测的未来变化趋势满足预警条件，则发送预警提示。

3.根据权利要求2所述的告警管理方法，其特征在于，所述根据所述历史监控数据的变化规律预测所述监控数据的未来变化趋势，具体包括：

根据所述监控数据列表，确定具有关联关系的业务数据和设备性能监控数据；

将所述具有关联关系的所述业务数据和所述设备性能监控数据的历史监控数据输入至预设的数据预测模型中，其中，所述数据预测模型为根据历史监控数据变化规律对输入监控数据进行数据演化的分析模型；

通过所述数据预测模型预测所述监控数据的未来变化趋势。

4.根据权利要求3所述的告警管理方法，其特征在于，所述若判定所述预测的未来变化趋势满足预警条件，则发送预警提示，具体包括：

读取所述数据预测模型输出的增量数据；

若所述增量数据达到预设阈值，则发送预警提示。

5.根据权利要求1所述的告警管理方法，其特征在于，在所述采集监控数据之后，还包括：

若所述采集的监控数据达到预警阈值，则发送预警提示；其中，所述预警阈值根据所述告警阈值计算得到，且所述预警阈值小于所述告警阈值。

6.根据权利要求1所述的告警管理方法，其特征在于，在所述采集监控数据时，还包括：

若所述采集的监控数据达到预设的告警阈值，则上传告警数据。

7.一种告警管理装置，其特征在于，包括：采集模块，确定模块，调整模块；

所述采集模块用于采集监控数据；其中，所述监控数据类型包括：业务数据类型和设备性能监控数据类型；

所述确定模块用于在所述采集的监控数据达到预设调整条件时，根据预先存储的监控数据列表确定所述监控数据的调整策略，其中，所述监控数据列表中记载具有关联关系的所述业务数据和所述设备性能监控数据的历史数据；

所述调整模块用于根据所述调整策略调整所述监控数据的告警阈值；

其中，所述确定模块还用于在所述监控数据中的任一指标达到预设告警阈值时，确定所述达到预设告警阈值的指标的类型；根据所述监控数据列表，选取与所述指标相关联的所述业务数据或所述设备性能监控数据作为待调整指标，并确定所述待调整指标的调整策略；其中，所述指标类型为业务数据类型或设备性能监控数据类型。

8.一种服务器，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至6中任一所述的告警管理方法。

9.一种计算机可读存储介质，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权利要求1至6中任一项所述的告警管理方法。

Images