CN113032225B - 数据中心的监控数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种数据中心的监控数据处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：接收客户端发送的监控数据处理请求，提取监控数据处理请求中的第一监控服务器标识和目标操作标识信息；当第一监控服务器标识对应的第一监控服务器的监控周期，在第一预设时间内变短的情况符合预设条件时，通过所确定的目标监控服务器对第一监控服务器所采集的目标监控数据，执行与目标操作标识信息对应的目标操作，得到执行结果。本申请能够避免监控服务器在以较短的监控周期对数据中心进行数据采集的同时，对所采集的监控数据进行处理，减少监控服务器的性能压力，确保数据中心在负载过大时的监控质量，提升管理运营效率。

Description

数据中心的监控数据处理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据中心的监控数据处理方法、装置设备及存储介质。

背景技术

为了实现对数据中心的管理运营，通常每个数据中心都有其对应的监控服务器，该监控服务器按照预设的监控周期采集数据中心的数据以及对采集到的监控数据进行处理。为防止数据中心出现异常，当数据中心的负载过大时，监控服务器将以更短的监控周期进行数据的采集。

相关技术中，每个监控服务器仅处理各自所采集的数据中心的监控数据，若监控服务器在以较短的监控周期对数据中心进行数据采集的同时，又要对所采集的监控数据进行处理，将会增加监控服务器的性能压力，甚至出现监控服务器崩溃的现象，造成对数据中心的监控数据丢失，降低对数据中心的监控质量，进而影响管理运营效率。

发明内容

本申请提供一种数据中心的监控数据处理方法、装置、设备及存储介质，能够避免监控服务器在以较短的监控周期对数据中心进行数据采集的同时，对所采集的监控数据进行处理，减少监控服务器的性能压力，确保数据中心在负载过大时的监控质量，提升管理运营效率。

一方面，本申请提供了一种数据中心的监控数据处理方法，所述方法包括：

接收客户端发送的监控数据处理请求，提取所述监控数据处理请求中的第一监控服务器标识和目标操作标识信息；

获取所述第一监控服务器标识对应的第一监控服务器的监控周期；其中，所述第一监控服务器的监控周期与所述第一监控服务器所监控的数据中心的负载值成反比关系；

当所述第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件时，确定每个第二监控服务器的负载值；

获取各个所述第二监控服务器的监控周期和所述第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型；

根据各个所述第二监控服务器的负载值、所述第二监控服务器的监控周期以及所述第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型，确定目标监控服务器；

向所述目标监控服务器发送监控数据处理指令，以使所述目标监控服务器从云端数据库上所存储的所述第一监控服务器所采集的监控数据中，获取与所述目标操作标识信息对应的目标监控数据，对所述目标监控数据执行与所述目标操作标识信息对应的目标操作；

接收所述目标监控服务器发送的与所述目标操作的执行结果，将所述执行结果反馈至所述客户端。

另一方面提供了一种数据中心的监控数据处理装置，所述装置包括：

请求接收模块，用于接收客户端发送的监控数据处理请求，提取所述监控数据处理请求中的第一监控服务器标识和目标操作标识信息；

第一信息获取模块，用于获取所述第一监控服务器标识对应的第一监控服务器的监控周期；其中，所述第一监控服务器的监控周期与所述第一监控服务器所监控的数据中心的负载值成反比关系；

负载确定模块，用于当所述第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件时，确定每个第二监控服务器的负载值；

第二信息获取模块，用于获取各个所述第二监控服务器的监控周期和所述第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型；

目标监控服务器确定模块，用于根据各个所述第二监控服务器的负载值、所述第二监控服务器的监控周期以及所述第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型，确定目标监控服务器；

处理指令发送模块，用于向所述目标监控服务器发送监控数据处理指令，以使所述目标监控服务器从云端数据库上所存储的所述第一监控服务器所采集的监控数据中，获取与所述目标操作标识信息对应的目标监控数据，对所述目标监控数据执行与所述目标操作标识信息对应的目标操作；

处理结果反馈模块，用于接收所述目标监控服务器发送的与所述目标操作对应的执行结果，将所述执行结果反馈至所述客户端。

另一方面提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上所述的数据中心的监控数据处理方法。

另一方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如上所述的数据中心的监控数据处理方法。

本申请在检测到第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件时，根据各个第二监控服务器的负载值、监控周期以及所监控的数据中心的业务类型，确定目标监控服务器；将原本由第一监控服务器执行的目标操作，改为由目标监控服务器执行。通过由目标监控服务器执行目标操作，能够第一监控服务器在以较短的监控周期对数据中心进行数据采集的同时，对所采集的监控数据进行处理，减少第一监控服务器的性能压力，确保第一监控服务器所监控的数据中心在负载过大时的监控质量，提升管理运营效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案和优点，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的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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它附图。

图1是本申请实施例提供的一种实施环境的示意图。

图2是本申请实施例提供的一种数据中心的监控数据处理方法的流程示意图。

图3是本申请实施例提供的另一种数据中心的监控数据处理方法的流程示意图。

图4是本申请实施例提供的另一种数据中心的监控数据处理方法的流程示意图。

图5是本申请实施例提供的确定第二监控服务器的负载值的流程示意图。

图6是本申请实施例提供的获取负载相关系数的流程示意图。

图7是本申请实施例提供的另一种数据中心的监控数据处理方法的流程示意图。

图8是本申请实施例提供的确定目标监控服务器的流程示意图。

图9是本申请实施例提供的一种数据中心的监控数据处理装置的结构框图。

图10是本申请实施例提供的一种用于实现本申请实施例所提供的计算机设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

请参阅图1，其示出了本申请实施例提供的一种实施环境的示意图，如图1所示，该实施环境可以包括客户端10、应用服务器20、多个监控服务器（图中采用第一监控服务器30a、第二监控服务器30b，……,第n监控服务器30n来示出）以及云端数据库40。

监控服务器可以是一个独立的监控设备，也可以是用于对数据中心进行监控的监控系统所部署的设备。监控服务器可以按照预设的监控周期采集其所监控的数据中心的数据，并将所采集到的监控数据存储至云端数据库40中。在云端数据库40中，每个监控服务器所采集的监控数据均设置有访问权限，可以通过访问权限设置是否允许其他监控服务器对自身所采集的监控数据进行读写操作。

客户端10可以是智能手机、台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、数字助理、以及智能可穿戴设备等类型的设备，也可以是运行于设备中的软体，例如一些服务商提供给用户的网页页面，也可以为该些服务商提供给用户的应用。具体的，客户端10可以用于向应用服务器20发送监控数据处理请求，以及显示应用服务器20发送的监控数据处理请求对应的执行结果。

应用服务器20可以是独立运行的服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。应用服务器20可以用于在接收到客户端10发送的监控数据处理请求后，根据该监控数据处理请求所请求的监控服务器的监控周期，确定是否选择其他监控服务器来执行该监控数据处理请求所对应的目标操作；在确定由其他监控服务器来执行的情况下，根据其他监控服务器的负载值、监控周期以及所监控数据中心的业务类型，来确定具体由哪个监控服务器执行。

为便于描述，以下以上述实施环境中的应用服务器20为执行主体介绍本申请的一种数据中心的监控数据处理方法。图2是本申请实施例提供的一种数据中心的监控数据处理方法的流程示意图，本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或服务器产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行（例如并行处理器或者多线程处理的环境）。具体的如图2所示，所述方法可以包括：

S201，接收客户端发送的监控数据处理请求，提取监控数据处理请求中的第一监控服务器标识和目标操作标识信息。

本申请实施例中，第一监控服务器标识用于指示需要执行目标操作标识信息对应的目标操作的监控服务器，且该目标操作是针对该监控服务器所采集的监控数据。目标操作标识信息中至少包括数据标识和目标操作标识，数据标识用于对待处理的目标监控数据进行唯一性识别，目标操作标识表征对目标监控数据执行的目标操作，数据标识可以是数据库中一条监控数据的ID或者一个时间段等等，目标操作可以是查询、增加、删除、修改以及统计等等，本申请在此不做具体限定。

S203，获取第一监控服务器标识对应的第一监控服务器的监控周期。

本申请实施例中，监控周期表征对数据中心的数据进行采集的频率，例如监控周期为20s，则第一监控服务器每间隔20s采集一次数据中心的数据。第一监控服务器的监控周期与第一监控服务器所监控的数据中心的负载值成反比关系，也即数据中心的负载值越高，监控周期越短，数据中心的负载值越低，监控周期越长。

在一个可能的实施方式中，数据中心的负载值是基于数据中心中各设备的负载值确定的。监控服务器可以将各设备的负载值中的最大值确定为数据中心的负载值，也可以将对各设备的负载值进行运算之后的结果确定为数据中心的负载值，例如求取各设备的负载值的平均值作为数据中心的负载值。每个监控服务器可以每间隔一段时间对数据中心的负载值进行判定，根据判定结果来确定监控周期，然后将所确定的监控周期存储在云端数据库中或者存储在本地。

可选的，监控服务器可以将负载值与预设负载范围进行比较的方式，确定监控周期。在一个示例中，如表1所示，当数据中心的负载值为0.4时，其属于预设负载范围(0.3，0.5）内，因而可以确定监控周期为30s。

表1

需要说明的是，表1仅仅是一个示例。在一些实施例中，每个监控周期对应的预设负载范围可以根据每个数据中心的情况进行设定，在此不做具体限定。

S205，当第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件时，确定每个第二监控服务器的负载值。

本申请实施例中，预设条件用于指示监控周期变短的情况的严重程度，当符合预设条件时，监控周期变短的情况较为严重，也就意味着数据中心的负载增大的情况较为严重。应用服务器可以根据监控周期在第一预设时间内下降幅度或连续下降次数来确定变短的情况。可选的，若连续下降次数超过预设次数阈值和/或下降幅度超过预设幅度阈值，则可以判定符合预设条件。例如在一周以内若连续下降5次和/或下降幅度超过50%，则判定符合预设条件。

鉴于此，在一个可能的实施方式中，如图3所示，步骤S205在实施之前还可以包括：

S2041，确定第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内的下降幅度和连续下降次数。

下降幅度表征在第一预设时间内监控周期的最大值相对于最小值的变化，连续下降次数表征在预设时间内监控周期连续下降的次数中的最大值，也即下降幅度可用于指示监控周期总下降的程度，连续下降次数可用于指示监控周期连续下降的程度。

应用服务器可以获取在第一预设时间内第一监控服务器的监控周期的变化情况，根据变化情况确定下降幅度和连续下降次数。在一个示例中，如表2所示，其示出了当前时间是2019.05.22 16:00，第一预设时间是5天时监控周期的变化情况。根据表2所示，在过去5天内，监控周期下降了2次，但这两次下降是非连续的，也即连续下降次数为1；而监控周期的最大值是180s，最小值是60s，最大值相对于最小值的变化可表示为(180s-60s)/180s=66.7%。

表2

S2043，判断下降幅度是否超过预设幅度阈值，以及判断连续下降次数是否超过预设次数阈值。

若下降幅度超过预设幅度阈值和/或连续下降次数超过预设次数阈值，则执行步骤S2047；若下降幅度未超过预设幅度阈值且连续下降次数未超过预设次数阈值，则执行步骤S2045。以前述步骤S2041中的示例为例，假设预设幅度阈值为50%，预设次数阈值为3，则下降幅度66.7%超过预设幅度阈值50%，但连续下降次数1未超过预设次数阈值3，因而符合预设条件。

S2045，判定第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况不符合预设条件。

若第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况不符合预设条件，应用服务器将仍然使用第一监控服务器来处理第一监控服务器所采集的监控数据。

S2047，判定第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件。

在第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件的情况下，相当于第一监控服务器所监控的数据中心的负载值在第一预设时间内存在增大的情况，那么数据中心的负载值可能存在继续增大的隐患。随着数据中心的负载值的增大，第一监控服务器的监控周期将会逐渐变短，第一监控服务器将需要更多的资源来应对数据中心的数据的采集，例如内存或CPU。此种情况下，应用服务器将从其余的监控服务器中选择一个监控服务器，以对第一监控服务器所采集的监控数据进行处理。

在一个可能的实施方式中，出于监控数据访问的安全性考虑，避免恶意访问，存储至云端数据库中的每个监控服务器所采集的监控数据均设置有访问权限，只有具有访问权限的其他监控服务器才可以处理该监控服务器所采集的监控数据。

具体请参阅图4，其示出了本申请实施例提供的一种数据中心的监控数据处理方法的流程示意图。如图4所示，步骤S205在实施时可以包括：

S2051，当第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件时，从第一监控服务器以外的其他监控服务器中，选取对第一监控服务器所采集的监控数据具有访问权限的监控服务器，作为第二监控服务器；确定每个第二监控服务器的负载值。

本申请实施例中，第二监控服务器可以包含有一个或多个，如果应用服务器未获取到第二监控服务器，也即第一监控服务器所采集的监控数据不允许其他监控服务器访问，则仍由第一监控服务器进行监控数据的处理。因而，应用服务器所确定的各个第二监控服务器均具有访问第一监控服务器所采集的监控数据的权限。

应用服务器可以从每个监控服务器中获取每个监控服务器对应的具有访问权限的其他监控服务器。在一个示例中，请参照表3所示，其示出了应用服务器所获取到的各个监控服务器的访问权限的一个示例。在表3中，若第一监控服务器为监控服务器b，则所确定的第二监控服务器为监控服务器a和监控服务器c。

表3

在确定完成第二监控服务器后，应用服务器基于预设负载模型，计算出各个第二监控服务器的负载值，作为确定目标监控服务器的考虑因素之一。在现有的负载模型中，大多数仅仅考虑了CPU这个单一因素，造成负载值的计算准确度不高。本申请中的预设负载模型将CPU和内存同时考虑，且为了衡量CPU和内存所带来的影响不同，引入负载相关系数。其中，负载相关系数的取值在0到1之间，其取值越大表征CPU的影响越大。

在一个可能的实施方式中，请参阅图5，其示出了确定第二监控服务器的负载值的流程示意图。如图5所示，步骤S205在确定每个第二监控服务器的负载值时可以包括：

S2053，针对每个第二监控服务器，获取第二监控服务器的CPU使用率和内存占用率，以及获取第二监控服务器的负载相关系数。

本申请实施例中，应用服务器可以直接向每个第二监控服务器发送资源请求，以获取每个第二监控服务器上的CPU使用率、内存占用率和负载相关系数等参数值。

应用服务器在实时的从第二监控服务器上获取上述参数值时，CPU使用率以及内存占用率可以直接根据第二监控服务器的当前时刻的运行状态得到。但负载相关系数是与第二监控服务器所处理任务的任务类型有关，仅根据当前时刻所处理任务可能存在误差。为获得更加准确的数据可以设置一个观察周期，应用服务器可以根据该观察周期内，第二监控服务器所处理任务的任务类型进行判定。

具体请参阅图6，其示出了获取负载相关系数的流程示意图。如图6所示，应用服务器在获取第二监控服务器的负载相关系数时可以包括：

S20531，获取第二监控服务器的所有待处理任务，以及获取第二监控服务器在第二预设时间内所有已处理任务。

本申请实施例中，每个监控服务器中均设置有任务队列，监控服务器所要处理的每个任务均通过任务队列进行调度，监控服务器在执行完任务队列中的每个任务后，可以将执行结果写入至云端数据库并存储至本地。因而应用服务器可以从第二监控服务器的任务队列中得到所有待处理任务，以及从第二监控服务器本地获取所有执行结果对应的任务得到所有已处理任务。

S20533，将所有待处理任务和所有已处理任务确定为待分析任务。

S20535，确定待分析任务的任务类型。

任务类型表征待分析任务属于内存消耗运算或CPU消耗运算的任务，应用服务器可以根据待分析任务所执行的操作来确定待分析任务的类型。在一个示例中，在待分析任务为采集数据中心的数据的情况下，可以认为待分析任务为内存消耗运算；在待分析任务为对所采集到的监控数据进行分析的情况下，可以认为待分析任务为CPU消耗运算。可以理解的，每种待分析任务可能既包含有内存消耗运算又包含有CPU消耗运算，应用服务器可以根据待分析任务具体所消耗的内存资源与所消耗的CPU资源的占比，来确定待分析任务的任务类型，在此不做具体限定。

S20537，对任务类型进行统计，根据统计结果确定第二监控服务器的负载相关系数。

应用服务器对任务类型进行统计，可以得到内存消耗运算的统计结果和CPU消耗运算的统计结果，然后将CPU消耗运算的统计结果，在内存消耗运算的统计结果和CPU消耗运算的统计结果之和中的占比确定为负载相关系数。在一个示例中，假设待分析任务的总数量为

，内存消耗运算对应的待分析任务的总数量为

，CPU消耗运算对应的待分析任务的总数量为

，若用

表示负载相关系数，则可以得到

。

在上述实施方式中，应用服务器直接将占比

作为负载相关系数。在一些实施方式中，应用服务器也可以根据占比

来确定负载相关系数。例如，若该占比大于预设的占比值，也即待分析任务多为CPU等科学计算，可以将负载相关系数设置为较大值，例如0.8；若该占比小于预设的占比值，也即待分析任务多为密集型高内存运算，则可以将负载相关系数设置为较小值，例如0.2。

S2055，计算负载相关系数与CPU使用率的平方之间的第一乘积，以及计算1减去负载相关系数得到的差与内存占用率的平方之间的第二乘积。

在一个示例中，若用

表示CPU使用率，用

表示内存占用率，用

表示负载相关系数，则负载相关系数与CPU使用率的平方之间的第一乘积可以表示为

，1减去负载相关系数得到的差与内存占用率的平方之间的第二乘积可以表示为

。

S2057，将第一乘积与第二乘积之和的平方根，确定为第二监控服务器的负载值。

在上述步骤S2055中，为了同时考虑CPU使用率和内存占用率的影响，应用服务器将CPU使用率和内存占用率设置为一个二维向量，基于负载相关系数，通过对该二维向量进行取模运算，确定第二监控服务器的负载值。

在一个示例中，若用

表示CPU使用率，用

表示内存占用率，用

表示负载相关系数，则由CPU使用率和内存占用率所组成的二维向量可表示为

。基于负载相关系数对该二维向量进行取模运算，所确定的第二监控服务器的负载值可表示为：

其中，

表示步骤S2055中所述的第一乘积，

表示步骤S2055中所述的第二乘积。可以理解的，负载值的取值范围在0到1之间。

S207，获取各个第二监控服务器的监控周期和第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型。

应用服务器可以直接从每个监控服务器上，获取该监控服务器的监控周期以及所监控的数据中心的业务类型。其中，业务类型用于指示数据中心的业务领域，例如数据中心属于金融领域、教育领域或购物领域，则业务类型可以是与金融领域对应的金融类型、与教育领域对应的教育类型或与购物领域对应的购物领域。

S209，根据各个第二监控服务器的负载值、第二监控服务器的监控周期以及第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型，确定目标监控服务器。

每个监控服务器的负载值可以反映该监控服务器的运行情况，但是为了应对未知情况的发生，可以引入负载调节因子与负载值进行综合分析，来确定目标监控服务器，可以更有利于数据中心的运营。

例如，如果某个监控服务器的负载值较小，理论上可以处理其他监控服务器所采集的监控数据，为其他监控服务器提供支撑。但若该监控服务器的监控周期较短，也即该监控服务器所监控的数据中心的负载较大，该监控服务器将可能会继续加大对数据中心的数据采集的频率。若在为其他监控服务器提供支撑的同时，数据中心的负载急剧下降，监控服务器的监控周期将急剧变短，将导致对数据中心的监控质量下降。尤其是在为其他监控服务器所提供的支撑需要消耗大量的资源的情况时，监控服务器的性能将不足以支撑对数据中心的监控。

基于以上描述，在一个可能的实施方式中，应用服务器可以根据第二监控服务器的监控周期以及第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型，确定第二监控服务器的负载调节因子，然后基于各个第二监控服务器的负载调节因子和负载值来确定目标监控服务器。具体如图7所示，步骤S209在实施时可以包括：

S2091，针对每个第二监控服务器，对第二监控服务器的监控周期进行归一化处理，得到第二监控服务器的第一负载调节因子；获取与业务类型对应的预设调节因子，得到第二监控服务器的第二负载调节因子。

不同业务领域的数据中心对应的监控服务器，其为其他监控服务器提供支撑的能力或意愿有所不同，本申请实施例通过设置预设调节因子来指示监控服务器支撑其他监控服务器进行监控数据处理的能力或意愿。应用服务器可以从每个监控服务器中，获取每个监控服务器所监控的数据中心对应的业务类型，以及该业务类型对应的预设调节因子。

在一个示例中，如表4所示，其为业务类型与预设调节因子之间的对应关系表。若用

表示第二监控服务器的监控周期，则第一负载调节因子可以为

，且在业务类型表征金融类型的情况下，第二负载调节因子取值与预设调节因子取值相同，即第二负载调节因子可以为

。

表4

S2093，根据各个第二监控服务器的负载值、第二监控服务器的第一负载调节因子以及第二监控服务器的第二负载调节因子，确定目标监控服务器。

应用服务器可以将负载值与预设负载上限阈值

和预设负载下限阈值

进行比较，确定该第二监控服务器的负载等级，然后根据负载等级结合第一负载调节因子和第二负载调节因子确定目标监控服务器。例如，当

时为轻负载，当

时为正常负载，当

时为高负载，然后从轻负载的监控服务器中选择具有最大第一负载调节因子和/或具有最大第二负载调节因子的监控服务器，作为目标监控服务器。

在一个可能的实施方式中，参照图8所示，步骤S2093在具体实施时可以包括：

S20931，从各个第二监控服务器中选择满足预设轻负载条件的第二监控服务器，得到轻负载监控服务器集。

本申请实施例中，预设轻负载条件表征负载值小于预设负载下线阈值的条件，也即轻负载监控服务器集中每个第二监控服务器的负载值均小于预设负载下线阈值。

S20933，对于轻负载监控服务器集中的每个第二监控服务器，将第二监控服务器的负载值与第二监控服务器的第一负载调节因子之间的第三乘积，确定为第二监控服务器的衡量系数。

在一个示例中，若用

表示第一负载调节因子，用

表示衡量系数，用

表示负载值，则衡量系数

可以表示为

。

S20935，从衡量系数小于预设衡量系数的第二监控服务器中，将具有最大第二负载调节因子的第二监控服务器，确定为目标监控服务器。

应用服务器首先将轻负载监控服务器集中的每个第二监控服务器与预设衡量系数进行比较，确定小于该预设衡量系数的所有第二监控服务器，得到候选监控服务器集；然后从候选监控服务器集中，选取具有最大第二负载调节因子的第二监控服务器作为目标监控服务器。

S211，向目标监控服务器发送监控数据处理指令，以使目标监控服务器从云端数据库上所存储的第一监控服务器所采集的监控数据中，获取与目标操作标识信息对应的目标监控数据，对目标监控数据执行与目标操作标识信息对应的目标操作。

本申请实施例中，应用服务器将客户端所发送的第一监控服务器标识和目标操作标识信息，封装在监控数据处理指令中。目标监控服务器在接收到监控数据处理指令后，可以根据第一监控服务器标识和目标操作标识信息中的数据标识，从云端数据库上所存储的第一监控服务器所采集的监控数据中，获取目标监控数据；然后对该目标监控数据执行与目标操作标识信息对应的目标操作。目标监控服务器在执行完成目标操作后，将执行结果发送至应用服务器。

S213，接收目标监控服务器发送的与目标操作对应的执行结果，将执行结果反馈至客户端。

在一些实施方式中，应用服务器在将执行结果反馈至客户端之前，还可以对执行结果进行脱敏处理，以防止敏感信息泄露。

如前述步骤S2051所述，应用服务器在检测到第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件时，直接从第一监控服务器以外的其他监控服务器中，选取对第一监控服务器所采集的监控数据具有访问权限的监控服务器，作为第二监控服务器。但若所选取的第二监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况也符合预设条件，也即第二监控服务器的监控周期存在频繁变短或变短幅度过大，那么为了应对第二监控服务器所监控的数据中心的负载增大，该第二监控服务器也将不能处理其他监控服务器所采集的监控数据。

鉴于此，在一个可能的实施方式中，步骤S205在实施时还可以包括：当第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件时，从第一监控服务器以外的其他监控服务器中，选取对第一监控服务器所采集的监控数据具有访问权限，并且，监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件的监控服务器，作为第二监控服务器；确定每个第二监控服务器的负载值。其中，预设条件与前述步骤S2051所述的预设条件相同，在此不再赘述。

需要说明的是，上述实施例所描述的预设负载范围、预设幅度阈值、预设次数阈值、第一预设时间、第二预设时间以及预设衡量系数等预设值可以根据不同业务场景进行标定，本申请对上述预设值的取值不做具体限定。

由上述实施例提供的技术方案可见，本申请在检测到第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件时，根据各个第二监控服务器的负载值、监控周期以及所监控的数据中心的业务类型，确定目标监控服务器；将原本由第一监控服务器执行的目标操作，改为由目标监控服务器执行。通过由目标监控服务器执行目标操作，能够第一监控服务器在以较短的监控周期对数据中心进行数据采集的同时，对所采集的监控数据进行处理，减少第一监控服务器的性能压力，确保第一监控服务器所监控的数据中心在负载过大时的监控质量，提升管理运营效率。

基于与上述方法实施例相同地发明构思，本申请实施例还提供了一种数据中心的监控数据处理装置，该装置可以实现上述方法实施例所提供的功能。请参阅图9，其示出了申请实施例提供的一种数据中心的监控数据处理装置的结构框图。如图9所示，该装置900可以包括：

请求接收模块910，用于接收客户端发送的监控数据处理请求，提取监控数据处理请求中的第一监控服务器标识和目标操作标识信息；

第一信息获取模块920，用于获取第一监控服务器标识对应的第一监控服务器的监控周期；其中，第一监控服务器的监控周期与第一监控服务器所监控的数据中心的负载值成反比关系；

负载确定模块930，用于当第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件时，确定每个第二监控服务器的负载值；

第二信息获取模块940，用于获取各个第二监控服务器的监控周期和第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型；

目标监控服务器确定模块950，用于根据各个第二监控服务器的负载值、第二监控服务器的监控周期以及第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型，确定目标监控服务器；

处理指令发送模块960，用于向目标监控服务器发送监控数据处理指令，以使目标监控服务器从云端数据库上所存储的第一监控服务器所采集的监控数据中，获取与目标操作标识信息对应的目标监控数据，对目标监控数据执行与目标操作标识信息对应的目标操作；

处理结果反馈模块970，用于接收目标监控服务器发送的与目标操作对应的执行结果，将执行结果反馈至客户端。

在一个可能的实施方式中，负载确定模块930可以包括：

第一信息获取单元，用于针对每个第二监控服务器，获取第二监控服务器的CPU使用率和内存占用率，以及获取第二监控服务器的负载相关系数；

第一计算单元，用于计算负载相关系数与CPU使用率的平方之间的第一乘积，以及计算1减去负载相关系数得到的差与内存占用率的平方之间的第二乘积；

负载值确定单元，用于将第一乘积与所述第二乘积之和的平方根，确定为第二监控服务器的负载值。

在一个可能的实施方式中，第一信息获取单元可以包括：

任务信息获取单元，用于获取第二监控服务器的所有待处理任务，以及获取第二监控服务器在第二预设时间内所有已处理任务；

分析任务确定单元，用于将所有待处理任务和所有已处理任务确定为待分析任务；

任务类型确定单元，用于确定待分析任务的任务类型，任务类型表征待分析任务属于内存消耗运算或CPU消耗运算的任务；

统计单元，用于对任务类型进行统计，根据统计结果确定第二监控服务器的负载相关系数。

在一个可能的实施方式中，目标监控服务器确定模块950可以包括：

第二计算单元，用于针对每个第二监控服务器，对第二监控服务器的监控周期进行归一化处理，得到第二监控服务器的第一负载调节因子；获取与业务类型对应的预设调节因子，得到第二监控服务器的第二负载调节因子。

目标确定单元，用于根据各个第二监控服务器的负载值、第二监控服务器的第一负载调节因子以及第二监控服务器的第二负载调节因子，确定目标监控服务器。

在一个可能的实施方式中，目标确定单元可以包括：

轻负载确定单元，用于从各个第二监控服务器中选择满足预设轻负载条件的第二监控服务器，得到轻负载监控服务器集；

衡量系数确定单元，用于对于轻负载监控服务器集中的每个第二监控服务器，将第二监控服务器的负载值与第二监控服务器的第一负载调节因子之间的第三乘积，确定为第二监控服务器的衡量系数；

目标选取单元，用于从衡量系数小于预设衡量系数的第二监控服务器中，将具有最大第二负载调节因子的第二监控服务器，确定为目标监控服务器。

在一个可能的实施方式中，该装置900还可以包括：

下降程度确定模块，用于确定第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内的下降幅度和连续下降次数；

判断模块，用于判断下降幅度是否超过预设幅度阈值，以及判断连续下降次数是否超过预设次数阈值；

第一判定模块，用于在下降幅度超过预设幅度阈值和/或连续下降次数超过预设次数阈值的情况下，判定第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件；

第二判定模块，用于在下降幅度未超过预设幅度阈值且连续下降次数未超过预设次数阈值的情况下，判定第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况不符合预设条件。

在一个可能的实施方式中，负载确定模块930还用于：从第一监控服务器以外的其他监控服务器中，选取对第一监控服务器所采集的监控数据具有访问权限的监控服务器，作为第二监控服务器。

需要说明的是，上述实施例提供的装置，在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本申请实施例还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括处理器和存储器，该存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，该至少一条指令或至少一段程序由所述处理器加载并执行上述方法实施例提供的数据中心的监控数据处理方法。

进一步地，图10示出了一种用于实现本申请实施例所提供的计算机设备的硬件结构示意图，所述设备可以参与构成或包含本申请实施例所提供的装置或系统。如图10所示，设备10可以包括一个或多个处理器（图中采用第一处理器1002a、第二处理器1002b，……，第n处理器1002n来示出）（处理器可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）、用于存储数据的存储器1004、以及用于通信功能的传输装置1006。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口（I/O接口）、通用串行总线（USB）端口（可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括）、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图10所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，设备10还可包括比图10中所示更多或者更少的组件，或者具有与图10所示不同的配置。

应当注意到的是上述一个或多个处理器和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到设备10（或移动设备）中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制（例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择）。

存储器1004可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本申请实施例中所述数据中心的监控数据处理方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器通过运行存储在存储器1004内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的一种数据中心的监控数据处理方法。存储器1004可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器1004可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置1006用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括设备10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置1006包括一个网络适配器（NetworkInterfaceController，NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置1006可以为射频（RadioFrequency，RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器（LCD），该液晶显示器可使得用户能够与设备10（或移动设备）的用户界面进行交互。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，该至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的流畅度检测方法。

可选地，在本实施例中，上述计算机存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

由上述方法实施例提供的技术方案可见，本申请实施例提供的数据中心的监控数据处理方法、装置、设备及存储介质，在检测到第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件时，根据各个第二监控服务器的负载值、监控周期以及所监控的数据中心的业务类型，确定目标监控服务器；将原本由第一监控服务器执行的目标操作，改为由目标监控服务器执行。通过由目标监控服务器执行目标操作，能够第一监控服务器在以较短的监控周期对数据中心进行数据采集的同时，对所采集的监控数据进行处理，减少第一监控服务器的性能压力，确保第一监控服务器所监控的数据中心在负载过大时的监控质量，提升管理运营效率。

需要说明的是，上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置和电子设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述说明已经充分揭露了本申请的具体实施方式。需要指出的是，熟悉该领域的技术人员对本申请的具体实施方式所做的任何改动均不脱离本申请的权利要求书的范围。相应地，本申请的权利要求的范围也并不仅仅局限于前述具体实施方式。

Claims (9)

1.一种数据中心的监控数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收客户端发送的监控数据处理请求，提取所述监控数据处理请求中的第一监控服务器标识和目标操作标识信息；

获取所述第一监控服务器标识对应的第一监控服务器的监控周期；其中，所述第一监控服务器的监控周期与所述第一监控服务器所监控的数据中心的负载值成反比关系；

当所述第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件时，确定每个第二监控服务器的负载值；

获取各个所述第二监控服务器的监控周期和所述第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型；

根据各个所述第二监控服务器的负载值、所述第二监控服务器的监控周期以及所述第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型，确定目标监控服务器；

向所述目标监控服务器发送监控数据处理指令，以使所述目标监控服务器从云端数据库上所存储的所述第一监控服务器所采集的监控数据中，获取与所述目标操作标识信息对应的目标监控数据，对所述目标监控数据执行与所述目标操作标识信息对应的目标操作；

接收所述目标监控服务器发送的与所述目标操作的执行结果，将所述执行结果反馈至所述客户端；

所述根据各个所述第二监控服务器的负载值、所述第二监控服务器的监控周期以及所述第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型，确定目标监控服务器，包括：

针对每个所述第二监控服务器，对所述第二监控服务器的监控周期进行归一化处理，得到所述第二监控服务器的第一负载调节因子；获取与所述业务类型对应的预设调节因子，得到所述第二监控服务器的第二负载调节因子；

从各个所述第二监控服务器中选择满足预设轻负载条件的所述第二监控服务器，得到轻负载监控服务器集；

对于所述轻负载监控服务器集中的每个所述第二监控服务器，将所述第二监控服务器的负载值与所述第二监控服务器的第一负载调节因子之间的第三乘积，确定为所述第二监控服务器的衡量系数；

从所述衡量系数小于预设衡量系数的所述第二监控服务器中，将具有最大所述第二负载调节因子的所述第二监控服务器，确定为所述目标监控服务器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每个第二监控服务器的负载值，包括：

针对每个所述第二监控服务器，获取所述第二监控服务器的CPU使用率和内存占用率，以及获取所述第二监控服务器的负载相关系数；

计算所述负载相关系数与所述CPU使用率的平方之间的第一乘积，以及计算1减去所述负载相关系数得到的差与所述内存占用率的平方之间的第二乘积；

将所述第一乘积与所述第二乘积之和的平方根，确定为所述第二监控服务器的负载值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述第二监控服务器的负载相关系数，包括：

获取所述第二监控服务器的所有待处理任务，以及获取所述第二监控服务器在第二预设时间内所有已处理任务；

将所述所有待处理任务和所述所有已处理任务确定为待分析任务；

确定所述待分析任务的任务类型，所述任务类型表征所述待分析任务属于内存消耗运算或CPU消耗运算的任务；

对所述任务类型进行统计，根据统计结果确定所述第二监控服务器的负载相关系数。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述第二监控服务器的负载值、所述第二监控服务器的监控周期以及所述第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型，确定目标监控服务器，包括：

根据各个所述第二监控服务器的负载值、所述第二监控服务器的第一负载调节因子以及所述第二监控服务器的第二负载调节因子，确定所述目标监控服务器。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述当所述第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件时，确定每个第二监控服务器的负载值之前，所述方法还包括：

确定所述第一监控服务器的监控周期在所述第一预设时间内的下降幅度和连续下降次数；

判断所述下降幅度是否超过预设幅度阈值，以及判断所述连续下降次数是否超过预设次数阈值；

若所述下降幅度超过所述预设幅度阈值和/或所述连续下降次数超过所述预设次数阈值，则判定所述第一监控服务器的监控周期在所述第一预设时间内变短的情况符合所述预设条件；

若所述下降幅度未超过所述预设幅度阈值且所述连续下降次数未超过所述预设次数阈值，则判定所述第一监控服务器的监控周期在所述第一预设时间内变短的情况不符合所述预设条件。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定每个第二监控服务器的负载值之前，所述方法还包括：

从所述第一监控服务器以外的其他监控服务器中，选取对所述第一监控服务器所采集的监控数据具有访问权限的所述监控服务器，作为所述第二监控服务器。

7.一种数据中心的监控数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

请求接收模块，用于接收客户端发送的监控数据处理请求，提取所述监控数据处理请求中的第一监控服务器标识和目标操作标识信息；

第一信息获取模块，用于获取所述第一监控服务器标识对应的第一监控服务器的监控周期；其中，所述第一监控服务器的监控周期与所述第一监控服务器所监控的数据中心的负载值成反比关系；

负载确定模块，用于当所述第一监控服务器的监控周期在第一预设时间内变短的情况符合预设条件时，确定每个第二监控服务器的负载值；

第二信息获取模块，用于获取各个所述第二监控服务器的监控周期和所述第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型；

目标监控服务器确定模块，用于根据各个所述第二监控服务器的负载值、所述第二监控服务器的监控周期以及所述第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型，确定目标监控服务器；

处理指令发送模块，用于向所述目标监控服务器发送监控数据处理指令，以使所述目标监控服务器从云端数据库上所存储的所述第一监控服务器所采集的监控数据中，获取与所述目标操作标识信息对应的目标监控数据，对所述目标监控数据执行与所述目标操作标识信息对应的目标操作；

处理结果反馈模块，用于接收所述目标监控服务器发送的与所述目标操作对应的执行结果，将所述执行结果反馈至所述客户端；

所述根据各个所述第二监控服务器的负载值、所述第二监控服务器的监控周期以及所述第二监控服务器所监控的数据中心的业务类型，确定目标监控服务器，包括：

针对每个所述第二监控服务器，对所述第二监控服务器的监控周期进行归一化处理，得到所述第二监控服务器的第一负载调节因子；获取与所述业务类型对应的预设调节因子，得到所述第二监控服务器的第二负载调节因子；

从各个所述第二监控服务器中选择满足预设轻负载条件的所述第二监控服务器，得到轻负载监控服务器集；

对于所述轻负载监控服务器集中的每个所述第二监控服务器，将所述第二监控服务器的负载值与所述第二监控服务器的第一负载调节因子之间的第三乘积，确定为所述第二监控服务器的衡量系数；

从所述衡量系数小于预设衡量系数的所述第二监控服务器中，将具有最大所述第二负载调节因子的所述第二监控服务器，确定为所述目标监控服务器。

8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1-6任一项所述的数据中心的监控数据处理方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1-6任意一项所述的数据中心的监控数据处理方法。

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