CN112994972B - 一种分布式探针监测平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种分布式探针监测平台,涉及网络监测技术领域,包括多个测量探针、探针故障检测模块、任务分配模块、通信模块、预警模块、显示模块、数据分析模块与控制模块,所述测量探针分别与所述探针故障监测模块、任务分配模块、通信模块连接,所述探针故障监测模块、任务分配模块、通信模块、预警模块、显示模块、数据分析模块分别与所述控制模块连接,设置探针故障检测模块,可以定时的对测量探针的性能和状态进行检测,如果发现测量探针存在性能衰退或者出现故障等问题,无法满足监测的需要,则及时通过预警模块提醒工作人员更换。
Description
技术领域
本发明涉及网络监测技术领域,具体为一种分布式探针监测平台。
背景技术
传统IP网络管理在设备监控、运行保障等方面的局限性,通过网管接口获取管理信息进行管理的传统方式已经无法保证对IP网络业务质量的有效监控。需要以提高IP网络性能质量的监控能力为目标,利用分布式探针设备进行大规模的网络包收发测试和环境上下文感知监测,以实现主动对IP网络的延时、丢包率、分布式业务路由、DNS解析测量、HTTP仿真测量、网络带宽、网络安全等网络性能的监控和测量。由于现今的计算机网络复杂且庞大,对其进行实时监测具有相当难度,所以尽快研制一种面向大规模网络的监测系统和方法具有非常重要和紧迫的意义。如何根据具体监测环境,准确、灵活地部署监测任务,并尽量减少人工干预,对于计算机网络的性能监测是非常关键的。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种分布式探针监测平台。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:
一种分布式探针监测平台,包括多个测量探针、探针故障检测模块、任务分配模块、通信模块、预警模块、显示模块、数据分析模块与控制模块,所述测量探针分别与所述探针故障监测模块、任务分配模块、通信模块连接,所述探针故障监测模块、任务分配模块、通信模块、预警模块、显示模块、数据分析模块分别与所述控制模块连接;
所述多个测量探针分别设置在每条链路,即每条链路设置一个测量探针,测量探针用于监测对应链路的流量信息;
所述探针故障检测模块用于检测测量探针是否出现故障;
所述任务分配模块用于负责下发初始监测时的测量任务,并在测量任务执行过程中对资源不足的监测点进行调度:当系统发现有节点资源不足时,就停止该测量探针的测量任务,同时给新选的监测点下发相同配置的测量任务;
所述通信模块负责连接多个测量探针并与其通信:包括自动部署测量探针时发送测量软件,接收测量探针资源利用状态信息和网络性能数据,以及控制模块与测量探针之间各种交互控制信息的收发;
所述探针故障检测模块包括请求发送单元、对比单元、接口速率检测单元与网口识别模块,所述请求发送单元、接口速率检测单元、网口识别模块分别与所述测量探针连接;
所述测量探针内设置有信息接收单元,所述请求发送单元、接口速率检测单元、网口识别模块分别与所述信息接收单元连接;
所述请求发送单元用于向测量探针发送测试任务信息,对比单元用于对测量探针反馈的信息进行对比,判断测量探针是否发生故障;所述接口速率检测单元用于检测接口工作速率,判断接口网口状态是否正常;所述网口识别模块用于检查下测量探针是否识别到网口;
所述数据分析模块用于研究各个测量探针获得的检测数据并构成故障诊断分析模型。
优选的,所述数据分析模块包括数据预处理模块、故障分析模块与趋势预测模块,所述数据预处理模块、故障分析模块与趋势预测模块依次连接,所述数据预处理模块、故障分析模块、趋势预测模块分别与所述控制模块连接;
所述数据预处理模块用于对测量探针采集的数据进行标准化处理并提取数据集的主要特征;所述故障分析模块通过分析系统历史运行情况建立故障模型,在故障发生时计时预警并确定最可能发生故障的节点或组件;所述趋势预测模块用于对异常数据进行趋势预测。
优选的,所述测量探针内设置有自适应采集策略,包含粗粒度数据采集和细粒度数据采集。
优选的,所述粗粒度数据采集设置的数据采集的时间间隔较大,数据采集频率较低。
优选的,所述细粒度数据采集设置的数据采集的时间间隔较小,数据采集的频率较高。
优选的,所述故障分析模块利用神经网络自学习,建立故障的征兆与原因之间的映射关系,建立神经网络模型。
优选的,所述神经网络采用BP神经网络。
本发明的有益效果是:
1、通过设置探针故障检测模块,可以定时的对测量探针的性能和状态进行检测,如果发现测量探针存在性能衰退或者出现故障等问题,无法满足监测的需要,则及时通过预警模块提醒工作人员更换。
2、通过在测量探针内设置自适应采集策略,能够根据链路内是粗粒度数据还是细粒度数据采用不同的采集时间间隔和采集频率,能够将网络实际运行状况反映的更加全面、准确。
3、数据分析模块包括数据预处理模块、故障分析模块与趋势预测模块,通过使用大数据分析技术对日志数据进行分析,建立并训练故障模型,从而对关联故障的故障源进行定位,以及识别出引发故障的行为模式从而提供故障告警功能。
附图说明
图1为本发明的系统示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案,但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示,一种分布式探针监测平台,包括多个测量探针、探针故障检测模块、任务分配模块、通信模块、预警模块、显示模块、数据分析模块与控制模块,所述测量探针分别与所述探针故障监测模块、任务分配模块、通信模块连接,所述探针故障监测模块、任务分配模块、通信模块、预警模块、显示模块、数据分析模块分别与所述控制模块连接;
所述多个测量探针分别设置在每条链路,即每条链路设置一个测量探针,测量探针用于监测对应链路的流量信息;
所述探针故障检测模块用于检测测量探针是否出现故障;通过设置探针故障检测模块,可以定时的对测量探针的性能和状态进行检测,如果发现测量探针存在性能衰退或者出现故障等问题,无法满足监测的需要,则及时通过预警模块提醒工作人员更换。
所述任务分配模块用于负责下发初始监测时的测量任务,并在测量任务执行过程中对资源不足的监测点进行调度:当系统发现有节点资源不足时,就停止该测量探针的测量任务,同时给新选的监测点下发相同配置的测量任务;
所述通信模块负责连接多个测量探针并与其通信:包括自动部署测量探针时发送测量软件,接收测量探针资源利用状态信息和网络性能数据,以及控制模块与测量探针之间各种交互控制信息的收发;
所述探针故障检测模块包括请求发送单元、对比单元、接口速率检测单元与网口识别模块,所述请求发送单元、接口速率检测单元、网口识别模块分别与所述测量探针连接;
所述测量探针内设置有信息接收单元,所述请求发送单元、接口速率检测单元、网口识别模块分别与所述信息接收单元连接;
所述请求发送单元用于向测量探针发送测试任务信息,对比单元用于对测量探针反馈的信息进行对比,判断测量探针是否发生故障;所述接口速率检测单元用于检测接口工作速率,判断接口网口状态是否正常;所述网口识别模块用于检查下测量探针是否识别到网口;
所述数据分析模块用于研究各个测量探针获得的检测数据并构成故障诊断分析模型。
需要说明的是,所述数据分析模块包括数据预处理模块、故障分析模块与趋势预测模块,所述数据预处理模块、故障分析模块与趋势预测模块依次连接,所述数据预处理模块、故障分析模块、趋势预测模块分别与所述控制模块连接;
所述数据预处理模块用于对测量探针采集的数据进行标准化处理并提取数据集的主要特征;所述故障分析模块通过分析系统历史运行情况建立故障模型,在故障发生时计时预警并确定最可能发生故障的节点或组件;所述趋势预测模块用于对异常数据进行趋势预测。
其中,所述测量探针内设置有自适应采集策略,包含粗粒度数据采集和细粒度数据采集。
所述粗粒度数据采集设置的数据采集的时间间隔较大,数据采集频率较低,这种模式下对网络的性能影响较少,所述细粒度数据采集设置的数据采集的时间间隔较小,数据采集的频率较高,这种模式下对网络的性能影响较大,但单位时间内采集的数据较大,反映更加全面、准确。所以应当根据网络数据的粗细程度进行不同的数据采集方式,不然效果会适得其反。
通过在测量探针内设置自适应采集策略,能够根据链路内是粗粒度数据还是细粒度数据采用不同的采集时间间隔和采集频率,能够将网络实际运行状况反映的更加全面、准确。
随着大数据时代的发展,人们越来越重视保存历史数据,通过海量的历史数据挖掘数据潜藏的价值。在云计算与大数据发展的背景下,虚拟话资源产生的大量状态文件、日志信息将为云平台的故障诊断与预测提供了有有力预测与快速定位依据。通过建立探针机制的挖掘虚拟化资源池日志等信息,找出其中潜在的关联信息。
云计算环境中,数据量庞大,人们直接进行故障诊断在很大程度上依赖于系统管理员的经验,其可靠性很难保证。
通过建立主动式监测探针,获取云计算操作系统的控制台接口和日志、利用SNMP协议对网络资源信息进行采集、通过存储虚拟化控制工具以及SNMP协议访问存储设备OID号采集存储设备的性能数据通过存储虚拟化控制工具采集存储性能和日志,再
结合VMwarev Sphere接口开发数据源探针,实现对资源池内的虚拟资源(计算资源、存储资源、网络资源),以及承载虚拟资源的主机设备、网络设备等象的信息远程探针。
需要说明的是,所述故障分析模块利用神经网络自学习,建立故障的征兆与原因之间的映射关系,建立神经网络模型。其中,所述神经网络采用BP神经网络。
数据分析模块包括数据预处理模块、故障分析模块与趋势预测模块,通过使用大数据分析技术对日志数据进行分析,建立并训练故障模型,从而对关联故障的故障源进行定位,以及识别出引发故障的行为模式从而提供故障告警功能。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当理解所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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例,都属于本发明保护的范围。本发明并非局限于本文所披露的形式,不应看作是对其他实施例的排除,而可用于各种其他组合、修改和环境,并能够在本文所述构想范围内,通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围,则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (7)
1.一种分布式探针监测平台,其特征在于,包括多个测量探针、探针故障检测模块、任务分配模块、通信模块、预警模块、显示模块、数据分析模块与控制模块,所述测量探针分别与所述探针故障监测模块、任务分配模块、通信模块连接,所述探针故障监测模块、任务分配模块、通信模块、预警模块、显示模块、数据分析模块分别与所述控制模块连接;
所述多个测量探针分别设置在每条链路,即每条链路设置一个测量探针,测量探针用于监测对应链路的流量信息;
所述探针故障检测模块用于检测测量探针是否出现故障;
所述任务分配模块用于负责下发初始监测时的测量任务,并在测量任务执行过程中对资源不足的监测点进行调度:当系统发现有节点资源不足时,就停止该测量探针的测量任务,同时给新选的监测点下发相同配置的测量任务;
所述通信模块负责连接多个测量探针并与其通信:包括自动部署测量探针时发送测量软件,接收测量探针资源利用状态信息和网络性能数据,以及控制模块与测量探针之间各种交互控制信息的收发;
所述探针故障检测模块包括请求发送单元、对比单元、接口速率检测单元与网口识别模块,所述请求发送单元、接口速率检测单元、网口识别模块分别与所述测量探针连接;
所述测量探针内设置有信息接收单元,所述请求发送单元、接口速率检测单元、网口识别模块分别与所述信息接收单元连接;
所述请求发送单元用于向测量探针发送测试任务信息,对比单元用于对测量探针反馈的信息进行对比,判断测量探针是否发生故障;所述接口速率检测单元用于检测接口工作速率,判断接口网口状态是否正常;所述网口识别模块用于检查下测量探针是否识别到网口;
所述数据分析模块用于研究各个测量探针获得的检测数据并构成故障诊断分析模型。
2.根据权利要求1所述的一种分布式探针监测平台,其特征在于,所述数据分析模块包括数据预处理模块、故障分析模块与趋势预测模块,所述数据预处理模块、故障分析模块与趋势预测模块依次连接,所述数据预处理模块、故障分析模块、趋势预测模块分别与所述控制模块连接;
所述数据预处理模块用于对测量探针采集的数据进行标准化处理并提取数据集的主要特征;所述故障分析模块通过分析系统历史运行情况建立故障模型,在故障发生时计时预警并确定最可能发生故障的节点或组件;所述趋势预测模块用于对异常数据进行趋势预测。
3.根据权利要求1所述的一种分布式探针监测平台,其特征在于,所述测量探针内设置有自适应采集策略,包含粗粒度数据采集和细粒度数据采集。
4.根据权利要求3所述的一种分布式探针监测平台,其特征在于,所述粗粒度数据采集设置的数据采集的时间间隔较大,数据采集频率较低。
5.根据权利要求1所述的一种分布式探针监测平台,其特征在于,所述细粒度数据采集设置的数据采集的时间间隔较小,数据采集的频率较高。
6.根据权利要求2所述的一种分布式探针监测平台,其特征在于,所述故障分析模块利用神经网络自学习,建立故障的征兆与原因之间的映射关系,建立神经网络模型。
7.根据权利要求2所述的一种分布式探针监测平台,其特征在于,所述神经网络采用BP神经网络。
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