CN111708665A - 一种存储集群系统全面监控的方法、装置、设备和介质 - Google Patents

一种存储集群系统全面监控的方法、装置、设备和介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种存储集群系统全面监控的方法,包括:为存储集群系统划分维度,并根据维度选择对存储集群系统的健康状态有影响的监控指标;根据不同的监控指标对健康状态的影响程度为不同的监控指标分别配置影响因子;根据影响因子为存储集群系统和存储集群系统的各个维度配置异常评分规则;响应于存储集群系统中的监控指标的状态发生变化,获取监控指标的影响因子;根据影响因子和异常评分规则,计算监控指标对应的维度的维度评分以及存储集群系统的总评分。本发明还公开了一种装置、设备和介质。通过本发明可以整体监测测算集群状态,以此来提高整个分布式存储系统状态的监控的准确性,提高服务高可用性。

Description

一种存储集群系统全面监控的方法、装置、设备和介质
技术领域
本发明涉及分布式存储系统管理软件开发技术领域,更具体地,特别是指一种存储集群系统全面监控的方法、装置、设备和介质。
背景技术
分布式存储系统中,一个存储集群可能包含几十个甚至上百个存储节点,因此对于存储集群系统运行状态,健康状态的监控和预警变得非常重要。但是传统的集群管理中都是针对单个对象进行局部监控,而对整个集群和整体存储的异常监控不够准确明晰,给用户带来困扰,有的过于滞后,不能及时对用户进行预警。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例的目的在于提供一种高准确率的存储集群系统全面监控模式。
基于上述目的,本发明一方面提供了一种存储集群系统全面监控的方法,该方法包括:
为存储集群系统划分维度,并根据维度选择对存储集群系统的健康状态有影响的监控指标;
根据不同的监控指标对健康状态的影响程度为不同的监控指标分别配置影响因子;
根据影响因子为存储集群系统和存储集群系统的各个维度配置异常评分规则;
响应于存储集群系统中的监控指标的状态发生变化,获取监控指标的影响因子;
根据影响因子和异常评分规则,计算监控指标对应的维度的维度评分以及存储集群系统的总评分。
在本发明的存储集群系统全面监控的方法的一些实施方式中,响应于存储集群系统中的监控指标的状态发生变化,获取监控指标的影响因子还包括:
响应于判断存储集群系统中的监控指标的状态由正常状态变为异常状态,根据异常评分规则和监控指标的影响因子,对维度的评分进行扣分操作;
响应于存储集群系统中的监控指标的状态由异常状态变为正常状态,根据异常评分规则和监控指标的影响因子,对维度的评分进行扣分恢复操作。
在本发明的存储集群系统全面监控的方法的一些实施方式中,方法还包括:
响应于监控到监控指标的状态由正常状态变化为异常状态,提供错误分析以及错误恢复建议。
在本发明的存储集群系统全面监控的方法的一些实施方式中,根据影响因子和异常评分规则,计算监控指标对应的维度的维度评分以及存储集群系统的总评分还包括:
根据影响因子、影响因子的异常程度、影响因子所在的维度以及维度的对存储集群系统的健康状态的影响程度配置异常评分规则,并根据异常评分规则以及监控指标的影响因子计算监控指标对应的维度的维度评分,并根据维度评分刷新存储集群系统的总评分。
在本发明的存储集群系统全面监控的方法的一些实施方式中,方法还包括:
响应于判断监控指标的状态发生变化且变化对存储集群系统的健康状态的影响程度不满足异常评分规则的标准,不根据该变化改变维度评分和总评分。
本发明实施例的另一方面,还提供了一种存储集群系统全面监控的装置,该装置包括:
数据采集模块,数据采集模块配置为为存储集群系统划分维度,并根据维度选择对存储集群系统的健康状态有影响的监控指标;
影响因子确定模块,影响因子确定模块配置为根据不同的监控指标对健康状态的影响程度为不同的监控指标分别配置影响因子;
规则制定模块,规则制定模块配置为根据影响因子为存储集群系统和存储集群系统的各个维度配置异常评分规则;
状态变化模块,状态变化模块配置为响应于存储集群系统中的监控指标的状态发生变化,获取监控指标的影响因子;
评分模块,评分模块配置为根据影响因子和异常评分规则,计算监控指标对应的维度的维度评分以及存储集群系统的总评分。
在本发明的存储集群系统全面监控的装置的一些实施方式中,装置还包括:
错误反馈模块,错误反馈模块配置为响应于监控到监控指标的状态由正常状态变化为异常状态,提供错误分析以及错误恢复建议。
在本发明的存储集群系统全面监控的装置的一些实施方式中,装置还包括:
异常忽略模块,异常忽略模块配置为响应于判断监控指标的状态发生变化且变化对存储集群系统的健康状态的影响程度不满足异常评分规则的标准,不根据该变化改变维度评分和总评分。
本发明实施例的另一方面,还提供了一种计算机设备,该计算机设备包括:
至少一个处理器;以及
存储器,存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行程序时执行前述的存储集群系统全面监控的方法。
本发明实施例的再一方面,还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,计算机程序被处理器执行时执行前述的存储集群系统全面监控的方法。
本发明至少具有以下有益技术效果:
健康状态不以单个对象为管理粒度,从多个维度全面的对集群状态进行监控,提高了整个系统的监控面的全面性和系统性;
对于监控的维度和指标,给出各个维度得分和存储整体得分,让用户可以直观且明确的看到整体的健康状态和各个维度的健康状态,从而提升用户体验,明确异常发生位置对象影响;
对于具体的扣分项目,将异常原因进行归类为某个维度,并给出相应的修复建议。用户可以根据当前的修复建议,对异常进行处理,提高了整个系统的异常的可操作性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,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实施例。
图1示出了根据本发明的存储集群系统全面监控的方法的实施例的示意性框图;
图2示出了根据本发明的存储集群系统全面监控的方法的实施例的整体架构模式的结构性示意图;
图3示出了根据本发明的存储集群系统全面监控的方法的实施例的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本发明实施例进一步详细说明。
需要说明的是,本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量,可见“第一”和“第二”仅为了表述的方便,不应理解为对本发明实施例的限定,后续实施例对此不再一一说明。
基于上述目的,本发明实施例的第一个方面,提出了一种存储集群系统全面监控的方法的实施例。图1示出的是根据本发明的存储集群系统全面监控的方法的实施例的示意性框图。如图1所示的实施例中,该方法至少包括如下步骤:
S100、为存储集群系统划分维度,并根据维度选择对存储集群系统的健康状态有影响的监控指标;
S200、根据不同的监控指标对健康状态的影响程度为不同的监控指标分别配置影响因子;
S300、根据影响因子为存储集群系统和存储集群系统的各个维度配置异常评分规则;
S400、响应于存储集群系统中的监控指标的状态发生变化,获取监控指标的影响因子;
S500、根据影响因子和异常评分规则,计算监控指标对应的维度的维度评分以及存储集群系统的总评分。
在本发明的一些实施例中,在分布式存储系统中,对于整个集群的运行状态,健康状态不再是以单个对象为管理粒度,而是增加专门地健康状态引擎:全量地采集整个存储集群系统中地各个对象及指标的数据,从容量、性能、硬件、配置、存储高级特性配置多个维度全面的对集群状态进行监控,整体监测测算集群状态,以此来提高整个分布式存储系统状态的监控的准确性,提高服务高可用性;对于整个集群的状态,不使用单纯的正常或者异常评定,而是给出状态的得分(即评分)。当监控对象发生异常时,给出健康评分,为方便用户清晰明确异常影响,状态的得分包含各个维度得分和整体的总得分,从而提升用户体验,明确异常发生位置对象的影响。让用户能够清晰地知道异常发生地严重性,以制定相应地措施;同时为方便用户处理,给出异常处理机制,提升用户体验。封装的引擎可以独立运行于存储集群中,稍加修改可以应用于分布式存储,统一使存储集群中,引擎本身具有较高的复用率。
对于每个维度都选择多个监控指标,并分别为每个监控指标根据其对集群整体地影响程度制定影响因子,其中某个监控指标出现异常时,给出当前异常的监控指标对整体存储集群系统的健康状态的影响程度扣除相应的分数,然后将最新的状态得分显示给用户,用户可以根据当前存储具体的状态得分选择是否马上对异常进行处理。对于异常恢复,不需要用户手动操作,而是自动的将异常恢复项计算到各个维度的得分和存储集群系统的得分中,方便用户操作,保证评分的时效性和准确性。
对于具体的扣分项,将异常原因归类到某个维度,并给出相应的修复建议。用户可以根据当前的修复建议,对异常进行处理。存储集群系统整体通过这种健康状态引擎,保证了对集群状态的整体监控,保证了对存储集群状态的监控的准确性,并且提升用户体验。
在一些实施例中,如图2所示,一种高准确率的存储集群系统全面监控架构包含以下几个方面:1)数据采集模块:本引擎应用于存储集群,根据监控维度选择和划分,从性能、容量、硬件、配置和存储特性配置几个维度选择选择对集群运行状态健康状态有影响的对象或者指标,保证能够全面的实现对集群状态的监控。2)影响因子确定模块和规则制定模块:对于不同的指标,其对集群的影响时不相同的,根据监控的具体维度和影响范围,制定相应的影响因子。3)引擎核心模块:异常处理时本引擎工作的核心,主要包含异常本身处理,针对异常的扣分行为执行,以及针对异常恢复时进行扣分恢复的处理。
图3示出了根据本发明的存储集群系统全面监控的方法的实施例的流程图。如图3所示:1)当存储集群系统的监控指标或者对象设备发生变化(正常态变为异常态,或者异常态变为正常态)时,通过监控程序根据其所在维度进行影响因子和异常规则的判断。2)如果可以此异常可以忽略,可以直接处理,流程结束。3)如果具有一定的影响因子并且满足异常规则,则进入到下一流程,判断异常的影响因子和扣分规则。4)根据异常处理规则,判断该异常需要进行扣分还是扣分恢复。5)如果是触发扣分流程,则根据扣分规则和影响因子,进行指标对应维度的扣分计算,得到此时的维度评分。6)如果是触发扣分恢复流程,则根据扣分规则和影响因子,将原有的扣分内容进行恢复,并计算扣分内容恢复后的指标所在维度的得分。7)最后,对于异常或者异常恢复给出相应的处理举措,如果异常恢复,则直接将异常恢复完成,并刷新此时的存储集群系统的得分;如果是新的异常,要提供错误分析,错误恢复建议,并刷新此时的存储集群系统的得分。
根据本发明的存储集群系统全面监控的方法的一些实施方式,响应于存储集群系统中的监控指标的状态发生变化,获取监控指标的影响因子还包括:
响应于判断存储集群系统中的监控指标的状态由正常状态变为异常状态,根据异常评分规则和监控指标的影响因子,对维度的评分进行扣分操作;
响应于存储集群系统中的监控指标的状态由异常状态变为正常状态,根据异常评分规则和监控指标的影响因子,对维度的评分进行扣分恢复操作。
在本发明的一些实施例中,当存储集群系统的监控指标或者对象设备发生变化(正常态变为异常态,或者异常态变为正常态)时,通过监控程序根据其所在维度进行影响因子和异常规则的判断。对于异常恢复项目,引擎可以自动地校正分数,提高集群状态监控地准确性和时效性。
根据本发明的存储集群系统全面监控的方法的一些实施方式,方法还包括:
响应于监控到监控指标的状态由正常状态变化为异常状态,提供错误分析以及错误恢复建议。
在本发明的一些实施例中,如果是新的异常,要提供错误分析,错误恢复建议,并刷新此时的存储集群系统的得分。
根据本发明的存储集群系统全面监控的方法的一些实施方式,根据影响因子和异常评分规则,计算监控指标对应的维度的维度评分以及存储集群系统的总评分还包括:
根据影响因子、影响因子的异常程度、影响因子所在的维度以及维度的对存储集群系统的健康状态的影响程度配置异常评分规则,并根据异常评分规则以及监控指标的影响因子计算监控指标对应的维度的维度评分,并根据维度评分刷新存储集群系统的总评分。
在本发明的一些实施例中,异常评分规则主要通过影响因子及其异常程度以及维度影响程度的系数来配置特定的公式进行计算得到异常评分的规则,每个维度对存储集群系统的健康状态的影响程度是不同的,因此,异常评分的计算的系数中还需要包括维度以及其对存储集群系统的健康状态的影响程度的相关系数,影响程度越重要的部分,系数越高,条件相同的情况下出现异常对存储集群系统整体的影响越高。
根据本发明的存储集群系统全面监控的方法的一些实施方式,方法还包括:
响应于判断监控指标的状态发生变化且变化对存储集群系统的健康状态的影响程度不满足异常评分规则的标准,不根据该变化改变维度评分和总评分。
在本发明的一些实施例中,如果监测到异常,且此异常可以忽略,可以直接处理,则流程直接结束。
本发明实施例的另一方面,提出了一种存储集群系统全面监控的装置的实施例。该装置包括:
数据采集模块,数据采集模块配置为为存储集群系统划分维度,并根据维度选择对存储集群系统的健康状态有影响的监控指标;
影响因子确定模块,影响因子确定模块配置为根据不同的监控指标对健康状态的影响程度为不同的监控指标分别配置影响因子;
规则制定模块,规则制定模块配置为根据影响因子为存储集群系统和存储集群系统的各个维度配置异常评分规则;
状态变化模块,状态变化模块配置为响应于存储集群系统中的监控指标的状态发生变化,获取监控指标的影响因子;
评分模块,评分模块配置为根据影响因子和异常评分规则,计算监控指标对应的维度的维度评分以及存储集群系统的总评分。
根据本发明的存储集群系统全面监控的装置的一些实施方式,装置还包括:
错误反馈模块,错误反馈模块配置为响应于监控到监控指标的状态由正常状态变化为异常状态,提供错误分析以及错误恢复建议。
根据本发明的存储集群系统全面监控的装置的一些实施方式,装置还包括:
异常忽略模块,异常忽略模块配置为响应于判断监控指标的状态发生变化且变化对存储集群系统的健康状态的影响程度不满足异常评分规则的标准,不根据该变化改变维度评分和总评分。
基于上述目的,本发明实施例的另一方面,还提出了一种计算机设备,该计算机设备包括:至少一个处理器;以及存储器,存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行程序时执行前述的存储集群系统全面监控的方法。
本发明实施例的再一方面,还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,计算机程序被处理器执行时执行前述的存储集群系统全面监控的方法。
同样地,本领域技术人员应当理解,以上针对根据本发明的存储集群系统全面监控的方法阐述的所有实施方式、特征和优势同样地适用于根据本发明的装置、计算机设备和介质。为了本公开的简洁起见,在此不再重复阐述。
需要特别指出的是,上述存储集群系统全面监控的方法、装置、设备和介质的各个实施例中的各个步骤均可以相互交叉、替换、增加、删减,因此,这些合理的排列组合变换之于存储集群系统全面监控的方法、装置、设备和介质也应当属于本发明的保护范围,并且不应将本发明的保护范围局限在实施例之上。
最后需要说明的是,本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,可以通过计算机程序来指令相关硬件来完成,存储集群系统全面监控的方法的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,程序的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(ROM)或随机存储记忆体(RAM)等。上述计算机程序的实施例,可以达到与之对应的前述任意方法实施例相同或者相类似的效果。
此外,根据本发明实施例公开的方法还可以被实现为由处理器执行的计算机程序,该计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中。在该计算机程序被处理器执行时,执行本发明实施例公开的方法中限定的上述功能。
此外,上述方法步骤以及系统单元也可以利用控制器以及用于存储使得控制器实现上述步骤或单元功能的计算机程序的计算机可读存储介质实现。
此外,应该明白的是,本文的计算机可读存储介质(例如,存储器)可以是易失性存储器或非易失性存储器,或者可以包括易失性存储器和非易失性存储器两者。作为例子而非限制性的,非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦写可编程ROM(EEPROM)或快闪存储器。易失性存储器可以包括随机存取存储器(RAM),该RAM可以充当外部高速缓存存储器。作为例子而非限制性的,RAM可以以多种形式获得,比如同步RAM(DRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据速率SDRAM(DDRSDRAM)、增强SDRAM(ESDRAM)、同步链路DRAM(SLDRAM)、以及直接Rambus RAM(DRRAM)。所公开的方面的存储设备意在包括但不限于这些和其它合适类型的存储器。
本领域技术人员还将明白的是,结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。为了清楚地说明硬件和软件的这种可互换性,已经就各种示意性组件、方块、模块、电路和步骤的功能对其进行了一般性的描述。这种功能是被实现为软件还是被实现为硬件取决于具体应用以及施加给整个系统的设计约束。本领域技术人员可以针对每种具体应用以各种方式来实现的功能,但是这种实现决定不应被解释为导致脱离本发明实施例公开的范围。
结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块和电路可以利用被设计成用于执行这里功能的下列部件来实现或执行:通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。通用处理器可以是微处理器,但是可替换地,处理器可以是任何传统处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以被实现为计算设备的组合,例如,DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合DSP和/或任何其它这种配置。
结合这里的公开所描述的方法或算法的步骤可以直接包含在硬件中、由处理器执行的软件模块中或这两者的组合中。软件模块可以驻留在RAM存储器、快闪存储器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、或本领域已知的任何其它形式的存储介质中。示例性的存储介质被耦合到处理器,使得处理器能够从该存储介质中读取信息或向该存储介质写入信息。在一个替换方案中,存储介质可以与处理器集成在一起。处理器和存储介质可以驻留在ASIC中。ASIC可以驻留在用户终端中。在一个替换方案中,处理器和存储介质可以作为分立组件驻留在用户终端中。
在一个或多个示例性设计中,功能可以在硬件、软件、固件或其任意组合中实现。如果在软件中实现,则可以将功能作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上或通过计算机可读介质来传送。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,该通信介质包括有助于将计算机程序从一个位置传送到另一个位置的任何介质。存储介质可以是能够被通用或专用计算机访问的任何可用介质。作为例子而非限制性的,该计算机可读介质可以包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储设备、磁盘存储设备或其它磁性存储设备,或者是可以用于携带或存储形式为指令或数据结构的所需程序代码并且能够被通用或专用计算机或者通用或专用处理器访问的任何其它介质。此外,任何连接都可以适当地称为计算机可读介质。例如,如果使用同轴线缆、光纤线缆、双绞线、数字用户线路(DSL)或诸如红外线、无线电和微波的无线技术来从网站、服务器或其它远程源发送软件,则上述同轴线缆、光纤线缆、双绞线、DSL或诸如红外线、无线电和微波的无线技术均包括在介质的定义。如这里所使用的,磁盘和光盘包括压缩盘(CD)、激光盘、光盘、数字多功能盘(DVD)、软盘、蓝光盘,其中磁盘通常磁性地再现数据,而光盘利用激光光学地再现数据。上述内容的组合也应当包括在计算机可读介质的范围内。
以上是本发明公开的示例性实施例,但是应当注意,在不背离权利要求限定的本发明实施例公开的范围的前提下,可以进行多种改变和修改。根据这里描述的公开实施例的方法权利要求的功能、步骤和/或动作不需以任何特定顺序执行。此外,尽管本发明实施例公开的元素可以以个体形式描述或要求,但除非明确限制为单数,也可以理解为多个。
应当理解的是,在本文中使用的,除非上下文清楚地支持例外情况,单数形式“一个”旨在也包括复数形式。还应当理解的是,在本文中使用的“和/或”是指包括一个或者一个以上相关联地列出的项目的任意和所有可能组合。
上述本发明实施例公开实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
所属领域的普通技术人员应当理解:以上任何实施例的讨论仅为示例性的,并非旨在暗示本发明实施例公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子;在本发明实施例的思路下,以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合,并存在如上的本发明实施例的不同方面的许多其它变化,为了简明它们没有在细节中提供。因此,凡在本发明实施例的精神和原则之内,所做的任何省略、修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明实施例的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种存储集群系统全面监控的方法,其特征在于,所述方法包括:
为存储集群系统划分维度,并根据所述维度选择对所述存储集群系统的健康状态有影响的监控指标;
根据不同的监控指标对所述健康状态的影响程度为不同的所述监控指标分别配置影响因子;
根据所述影响因子为所述存储集群系统和所述存储集群系统的各个所述维度配置异常评分规则;
响应于所述存储集群系统中的所述监控指标的状态发生变化,获取所述监控指标的所述影响因子;
根据所述影响因子和所述异常评分规则,计算所述监控指标对应的所述维度的维度评分以及存储集群系统的总评分。
2.根据权利要求1所述的存储集群系统全面监控的方法,其特征在于,所述响应于所述存储集群系统中的所述监控指标的状态发生变化,获取所述监控指标的所述影响因子还包括:
响应于判断所述存储集群系统中的所述监控指标的状态由正常状态变为异常状态,根据异常评分规则和所述监控指标的所述影响因子,对所述维度的评分进行扣分操作;
响应于所述存储集群系统中的所述监控指标的状态由异常状态变为正常状态,根据异常评分规则和所述监控指标的所述影响因子,对所述维度的评分进行扣分恢复操作。
3.根据权利要求1所述的存储集群系统全面监控的方法,其特征在于,所述方法还包括:
响应于监控到所述监控指标的状态由正常状态变化为异常状态,提供错误分析以及错误恢复建议。
4.根据权利要求1所述的存储集群系统全面监控的方法,其特征在于,所述根据所述影响因子和所述异常评分规则,计算所述监控指标对应的所述维度的维度评分以及存储集群系统的总评分还包括:
根据所述影响因子、所述影响因子的异常程度、所述影响因子所在的所述维度以及所述维度的对所述存储集群系统的健康状态的影响程度配置所述异常评分规则,并根据所述异常评分规则以及所述监控指标的所述影响因子计算所述监控指标对应的所述维度的维度评分,并根据所述维度评分刷新存储集群系统的总评分。
5.根据权利要求1所述的存储集群系统全面监控的方法,其特征在于,所述方法还包括:
响应于判断所述监控指标的状态发生变化且所述变化对所述存储集群系统的所述健康状态的影响程度不满足所述异常评分规则的标准,不根据所述变化改变所述维度评分和所述总评分。
6.一种存储集群系统全面监控的装置,其特征在于,所述装置包括:
数据采集模块,所述数据采集模块配置为为存储集群系统划分维度,并根据所述维度选择对所述存储集群系统的健康状态有影响的监控指标;
影响因子确定模块,所述影响因子确定模块配置为根据不同的监控指标对所述健康状态的影响程度为不同的所述监控指标分别配置影响因子;
规则制定模块,所述规则制定模块配置为根据所述影响因子为所述存储集群系统和所述存储集群系统的各个所述维度配置异常评分规则;
状态变化模块,所述状态变化模块配置为响应于所述存储集群系统中的所述监控指标的状态发生变化,获取所述监控指标的所述影响因子;
评分模块,所述评分模块配置为根据所述影响因子和所述异常评分规则,计算所述监控指标对应的所述维度的维度评分以及存储集群系统的总评分。
7.根据权利要求6所述的存储集群系统全面监控的装置,其特征在于,所述装置还包括:
错误反馈模块,所述错误反馈模块配置为响应于监控到所述监控指标的状态由正常状态变化为异常状态,提供错误分析以及错误恢复建议。
8.根据权利要求6所述的存储集群系统全面监控的装置,其特征在于,所述装置还包括:
异常忽略模块,所述异常忽略模块配置为响应于判断所述监控指标的状态发生变化且所述变化对所述存储集群系统的所述健康状态的影响程度不满足所述异常评分规则的标准,不根据所述变化改变所述维度评分和所述总评分。
9.一种计算机设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
存储器,所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时执行如权利要求1-5任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,所述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执行权利要求1-5任意一项所述的方法。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113220534A (zh) * 2021-05-28 2021-08-06 中国工商银行股份有限公司 集群多维度异常监控方法、装置、设备及存储介质
CN113347201A (zh) * 2021-06-25 2021-09-03 安徽容知日新科技股份有限公司 一种异常检测方法、系统及计算设备
CN113438110A (zh) * 2021-06-23 2021-09-24 曙光信息产业(北京)有限公司 一种集群性能的评价方法、装置、设备及存储介质
CN114374707A (zh) * 2022-03-22 2022-04-19 联想凌拓科技有限公司 用于存储集群的管理方法、装置、设备及介质
CN115733771A (zh) * 2022-11-04 2023-03-03 平安银行股份有限公司 存储模块检测方法、装置、设备和存储介质
WO2024015985A1 (en) * 2022-07-15 2024-01-18 Black & Veatch Holding Company Method and computing device for detecting anomalous sensor data
CN117610971A (zh) * 2024-01-18 2024-02-27 山东通维信息工程有限公司 一种高速公路机电系统健康指数评估方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109522287A (zh) * 2018-09-18 2019-03-26 平安科技(深圳)有限公司 分布式文件存储集群的监控方法、系统、设备及介质

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109522287A (zh) * 2018-09-18 2019-03-26 平安科技(深圳)有限公司 分布式文件存储集群的监控方法、系统、设备及介质

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113220534A (zh) * 2021-05-28 2021-08-06 中国工商银行股份有限公司 集群多维度异常监控方法、装置、设备及存储介质
CN113438110A (zh) * 2021-06-23 2021-09-24 曙光信息产业(北京)有限公司 一种集群性能的评价方法、装置、设备及存储介质
CN113438110B (zh) * 2021-06-23 2023-02-28 曙光信息产业(北京)有限公司 一种集群性能的评价方法、装置、设备及存储介质
CN113347201A (zh) * 2021-06-25 2021-09-03 安徽容知日新科技股份有限公司 一种异常检测方法、系统及计算设备
CN113347201B (zh) * 2021-06-25 2023-08-18 安徽容知日新科技股份有限公司 一种异常检测方法、系统及计算设备
CN114374707A (zh) * 2022-03-22 2022-04-19 联想凌拓科技有限公司 用于存储集群的管理方法、装置、设备及介质
WO2024015985A1 (en) * 2022-07-15 2024-01-18 Black & Veatch Holding Company Method and computing device for detecting anomalous sensor data
CN115733771A (zh) * 2022-11-04 2023-03-03 平安银行股份有限公司 存储模块检测方法、装置、设备和存储介质
CN117610971A (zh) * 2024-01-18 2024-02-27 山东通维信息工程有限公司 一种高速公路机电系统健康指数评估方法
CN117610971B (zh) * 2024-01-18 2024-04-12 山东通维信息工程有限公司 一种高速公路机电系统健康指数评估方法

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