CN113204467A - 线上业务系统的监控方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了线上业务系统的监控方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术中的系统监控领域。具体实现方案为：若监控到线上业务系统发生异常，则确定线上业务系统发生异常的根因类型，其中，根因类型用于指示引起异常的因素包括外部影响因素和/或内部影响因素；若根因类型指示引起异常的因素包括内部影响因素，则进行报警。本申请可以减少无效报警的数量，提高报警有效性和准确率。

Description

线上业务系统的监控方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术中的系统监控领域，尤其涉及一种线上业务系统的监控方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

线上业务系统能够为用户提供线上服务功能，减少线下服务的时间成本。线上业务系统的正常运行，是保证线上服务的前提。对线上业务系统进行监控，能够保证线上业务系统的正常运行。

目前，对线上业务系统进行监控，是在线上业务系统中设置大量的监控点，以监控线上业务系统是否正常运行。该些监控点在监控到线上业务系统发生异常的情况下，发出报警信息，再由运维人员根据报警信息对问题进行定位，从而在监控的基础上发现问题，最终做到问题止损。

然而，上述监控方案中真正的问题数量和报警数量的比例很低，导致报警有效性低。

发明内容

本申请提供了一种用于提高报警有效性的线上业务系统的监控方法、装置、设备及存储介质。

根据本申请的第一方面，提供了一种线上业务系统的监控方法，包括：若监控到线上业务系统发生异常，则确定所述线上业务系统发生异常的根因类型，所述根因类型用于指示引起所述异常的因素包括外部影响因素和/或内部影响因素；若所述根因类型指示引起所述异常的因素包括内部影响因素，则进行报警。

根据本申请的第二方面，提供了一种线上业务系统的监控装置，包括：确定单元，用于在监控到线上业务系统发生异常的情况下，确定所述线上业务系统发生异常的根因类型，所述根因类型用于指示引起所述异常的因素包括外部影响因素和/或内部影响因素；报警单元，用于在所述根因类型指示引起所述异常的因素包括内部影响因素的情况下，进行报警。

根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备，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第一方面所述的方法。

根据本申请的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面所述的方法。

根据本申请的第五方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备执行第一方面所述的方法。

根据本申请的技术解决了线上业务系统的监控场景下，真正的问题数量和报警数量的比例很低，导致报警有效性低的问题，提高了报警有效性。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1为本申请实施例提供的应用场景图；

图2为本申请实施例提供的线上业务系统的监控方法的流程图一；

图3为本申请实施例提供的排查路径的示意图；

图4为本申请实施例提供的线上业务系统的流程图二；

图5为本申请实施例提供的线上业务系统的流程图三；

图6为本申请实施例提供的线上业务系统的流程图四；

图7为本申请实施例提供的线上业务系统的监控装置的结构示意图；

图8是用来实现本申请实施例的线上业务系统的监控方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

图1为本申请实施例提供的应用场景图。如图1所示，该应用场景包括：终端设备11、监控系统12和服务器13。

其中，终端设备11可以是智能手机、平板电脑、台式电脑、笔记本等。终端设备11上可以运行线上业务系统，线上业务系统可以是为用户提供线上服务功能的业务系统。在一些场景下，线上业务系统可以是广告系统。

监控系统12可以是线上监控软件，运行在终端设备11上，以对终端设备上的线上业务系统进行监控。

服务器13可以是一台服务器，也可以是包括多台服务器的服务器集群。服务器还可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务(“Virtual Private Server”，或简称“VPS”)中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

监控系统12对线上业务系统的稳定性进行监控，产生监控数据，并发送至服务器13，服务器13根据监控数据确定线上业务系统是否稳定运行。

在相关技术中，监控系统12通常是在线上业务系统的重要位置处布置监控点，每个监控点对线上业务系统进行局部监控。在监控到线上业务系统发生异常的情况下，即发送报警信息，再由运维人员根据报警信息进一步排查问题。

为了对线上业务系统的监控更全面，通常是在线上业务系统中布置大量的监控点。这样带来的一个问题是报警量也会随之增加。而根据实际工作数据分析可知，经过排查得到的真正的问题数量和报警数量的比例很低，一般在10％左右，也就是说，90％的报警都是无效的报警。如此，使得报警的有效性和准确率很低。

针对上述技术问题，本申请的发明人提出如下技术构思：在监控到线上业务系统发生异常的情况下，不直接进行报警，通过预设的排查路径对线上业务系统进行排查，对问题进行精准定位，确定引起异常的影响因素是内部影响因素还是外部影响因素，从而确定是否进行报警。进一步的，仅在引起异常的影响因素包括内部影响因素的情况下，进行报警。如此，可以减少无效的报警数量，提高报警的有效性和准确率。

本申请提供一种线上业务系统的监控方法、装置、设备及存储介质，应用于计算机技术中的系统监控领域，以达到减少线上业务系统的无效报警量，提高报警有效性和准确率的效果。

图2为本申请实施例提供的线上业务系统的监控方法的流程图一。如图2所示，线上业务系统的监控方法，包括如下步骤：

S201、若监控到线上业务系统发生异常，则确定线上业务系统发生异常的根因类型，其中，根因类型用于指示引起异常的因素包括外部影响因素和/或内部影响因素。

本实施例的方法的执行主体可以是如图1所示的服务器。

本实施例中，根因是指问题根源。根因类型可以理解为引起线上业务系统异常的问题根源。该问题根源包括线上业务系统的内部问题，和/或线上业务系统的外部问题。其中，内部问题是线上业务系统的内部影响因素发生异常导致的问题，外部问题是线上业务系统的外部影响因素发生异常导致的问题。

在执行本步骤之前，需要对线上业务系统进行监控，若监控到线上业务系统发生异常，首先确定线上业务系统发生异常的根因类型，再根据根因类型确定是否需要报警。

对线上业务系统进行监控，可以是对线上业务系统的稳定性进行监控。对线上业务系统的稳定性进行监控，可以参见相关技术的介绍，本实施例旨在介绍监控到线上业务系统的稳定性发生异常的情况下，如何根据监控结果进行下一步的处理。

S202、若根因类型指示引起异常的因素包括内部影响因素，则进行报警。

在一些场景中，根因类型指示引起异常的因素包括内部影响因素，可以是：根因类型指示引起异常的因素为内部影响因素。

在另一些场景中，根因类型指示引起异常的因素包括内部影响因素，可以是：根因类型指示引起异常的因素包括内部影响因素和外部影响因素。

针对上述两种场景，可以确定为线上业务系统的内部发生了异常。此时，无论外部影响因素是否发生异常，都需要进行报警。

本实施例中，通过在监控到线上业务系统发生异常的情况下，确定线上业务系统发生异常的根因类型，该根因类型用于指示引起异常的因素包括外部影响因素和/或内部影响因素；若根因类型指示引起异常的因素包括内部影响因素，则进行报警。本实施例在监控到线上业务系统发生异常的情况下，不直接进行报警，而是确定线上业务系统发生异常的根因类型，从而对问题进行归类，仅在引起异常的问题包括内部问题的情况下进行报警。如此，可以减少无效的报警量，提高报警有效性和准确率。

在一些可选的实施例中，可以是预先设置一排查路径，根据该排查路径进行问题排查，确定根因类型。其中，该排查路径是根据线上业务系统的内部影响因素和外部影响因素确定的路径。对于线上业务系统而言，发生异常的因素主要包括：变更、客户影响、用户影响和系统内部影响；其中，变更包括数据变更、程序变更和模型变更等。客户影响是指客户对业务系统的投入和付出的波动，以业务系统是广告系统为例，客户影响包括客户对广告的投入数据减少、客户对广告的出价信息降低等。用户影响包括用户流量影响和用户流量的属性影响，其中，用户流量属性影响包括：用户流量(Page View，PV)、千人成本(Cost PerMille，CPM)。系统内部影响包括系统内部关联逻辑的影响。故可以根据发生异常的因素设置一排查路径，从变更、客户影响、用户影响和系统内部影响这几个方面进行排查。下面将对预设的排查路径进行详细介绍：

在上述实施例的基础上，还可以包括一种可选的实施方式，即：若根因类型指示引起异常的因素只包括外部影响因素，则不进行报警。该种情形可以理解为，线上业务系统的外部影响因素发生了异常，此时可以进行报警优化处理，不发送报警信息。可选的，报警优化处理包括：报警聚合、报警收敛等处理。

对于线上业务系统而言，影响其稳定性的因素包括内部影响因素和外部影响因素。其中，内部影响因素发生异常会引起内部问题，外部影响因素发生异常会引起外部问题。为了确定根因类型，可以根据内部影响因素和外部影响因素，对线上业务系统进行分析，确定根因类型。

图3为本申请实施例提供的排查路径的示意图。如图3所示，该排查路径包括内部影响因素和外部影响因素。其中，外部影响因素可以包括上游用户、业务数据和下游客户等。

下面将结合图3，对如何根据外部影响因素，对线上业务系统进行分析，确定根因类型的实施方式进行具体介绍：

在一些实施例中，外部影响因素包括下游客户，线上业务系统对应有多个下游客户。相应的，根据上游用户这一内部影响因素对线上业务系统进行分析，确定根因类型，包括：针对多个下游客户中的每个下游客户，确定下游客户的属性对线上业务系统的影响程度；若影响程度大于预设影响程度的下游客户在多个下游客户中的占比大于预设占比，则确定引起异常的因素包括外部影响因素。

以线上业务系统为广告系统为例，广告系统具有10个下游客户，下游客户的属性可以是广告收入数据。举例来说，针对每一个下游客户，该下游客户当天的广告收入数据对应的数值为userid_charge_today，下游客户前一天的广告收入数据对应的数值为userid_charge_yesterday，广告系统当前的广告收入数据对应的数值为charge_today，广告系统前一天的广告收入数据对应的数值为charge_yesterday，则下游客户的属性对线上业务系统的影响程度charge_today-charge_yesterday＝(userid_charge_today-userid_charge_yesterday)/(charge_today-charge_yesterday)，由此可以得到每个下游客户的影响程度。进而确定这10个下游客户的影响程度中，大于预设影响程度的下游客户的占比，若大于预设影响程度的下游客户的占比大于预设占比，例如20％，则确定引起异常的因素包括外部影响因素。

本实施例中，预设占比值是为了确定下游客户中客户属性发生变化的情况是否为普遍情况，若不是普遍情况，则可以确定为是下游客户发生了异常，导致的线上业务系统的异常，否则，确定不是下游客户发生异常。

在另一些实施例中，外部影响因素包括上游用户。相应的，根据上游用户对线上业务系统进行分析，确定根因类型，包括：根据上游用户的当天流量和历史流量，确定上游用户的流量增长方向；若上游用户的流量增长方向为负向增长，则确定引起异常的因素包括外部影响因素；否则，确定引起异常的因素不包括上游用户。

本实施例中，是获取线上业务系统的所有用户在当天的总流量，以及历史流量，绘制一流量增长趋势图，并根据该流量增长趋势图中曲线的趋势确定上游用户的流量增长方向。例如，若连续N天，线上业务系统的所有用户在当天的总流量都在减少，则确定引起异常的因素包括外部影响因素；否则，确定引起异常的因素不包括用户流量。

在又一些实施例中，外部影响因素包括业务数据。相应的，根据业务数据对线上业务系统进行分析，确定根因类型，包括：确定业务数据是否存在时间上的中断和/或延时；若业务数据存在时间上的中断和/或延时，则确定引起异常的因素包括外部影响因素；否则，确定引起异常的因素不包括业务数据。

例如，线上业务系统的业务数据的计划到达时间为11:00，实际上，线上业务系统的业务数据的到达时间为11:30，则确定为业务数据存在延时。再例如，线上业务系统的业务数据包括当天内所有时间段的数据，实际上，线上业务系统的业务数据包括当天内部分时间段的数据，则确定为业务数据存在时间上的中断。

针对上述介绍的三种外部影响因素，若至少一个外部影响因素发生异常，则确定引起异常的因素包括外部影响因素。

本实施例通过对外部影响因素进行分析，在外部影响因素引起异常的情况下，不进行报警，能够降低无效报警量。

下面将结合图3，对根据内部影响因素，对线上业务系统进行分析，确定根因类型的实施方式进行具体介绍：

请继续参阅图3，内部影响因素可以包括系统服务、横向维度指标和纵向维度指标。对于内部影响因素而言，根据内部影响因素，对线上业务系统进行分析，确定根因类型，包括：分别确定系统服务、横向维度指标和纵向维度指标是否发生异常；若系统服务、横向维度指标和纵向维度指标中至少一个发生异常，则确定引起异常的因素包括内部影响因素。

其中，系统服务是指(system services)执行指定系统功能的程序、例程或进程，以便支持其他程序，尤其是底层(接近硬件)程序。系统服务是一种在后台运行的应用程序类型。系统服务包括程序、数据存储形式和数据存储介质；其中，程序是指为用户提供系统服务的应用程序；数据存储形式是指业务数据在数据库中的存储形式，例如字典；数据存储介质是指业务数据的数据存储介质，例如xbox。

在一些实施例中，确定系统服务是否发生异常，包括：分别确定程序、数据存储形式和数据存储介质是否发生变更；若程序、数据存储形式和数据存储介质中至少一个发生变更，则确定引起异常的因素包括内部影响因素。

本实施例中，可以根据报警时间和预设的策略确定是否存在变更事件。具体的，可以确定报警时间内的程序、数据存储形式和数据存储介质是否发生变更，若报警时间内程序、数据存储形式和数据存储介质中至少一个发生变更，则确定引起异常的因素包括内部影响因素。

在另一些实施例中，横向维度指标包括多个第一指标，多个第一指标中每个第一指标包括多个指标属性。

图4为本申请实施例提供的线上业务系统的流程图二。如图4所示，确定横向维度指标是否发生异常，包括：

S401、针对多个指标属性中的每个指标属性，确定指标属性是否发生波动。

S402、确定多个指标属性中，发生波动的指标属性在多个指标属性中的占比。

具体的，若多个指标属性中至少一个指标属性发生波动，则执行步骤S402。否则，不作处理。

S403、若发生波动的指标属性在多个指标属性中的占比小于预设比值，则确定引起异常的因素包括内部影响因素。

可选的，若发生波动的指标属性在多个指标属性中的占比大于或等于预设比值，则确定引起异常的因素不包括该第二指标。

本实施例中，横向维度指标可以理解为对线上业务系统的指标从横向维度进行划分得到的指标。举例来说，若一个指标具有不同维度的指标属性，则该指标为横向维度指标。

本实施例的本质在于，确定每个第一指标的不同维度的指标属性中，发生波动的指标属性是否为普遍情况，若不是普遍情况，则可以确定引起异常的因素为当前第一指标，进而可以确定引起异常的因素为横向维度指标，再进一步可以确定引起异常的因素为内部影响因素。

本实施例中，多个第一指标包括业务触发方式、业务数据的展示样式、业务的计费模式、业务数据的转化方式、媒体和客户。业务触发方式、业务数据的展示样式、业务的计费模式、业务数据的转化方式、媒体和客户中每个第一指标对应有多个指标属性。

在广告系统的场景下，业务触发方式可以理解为用户对广告的触发方式，包括检索(query)触发和兴趣触发；业务数据的展示样式包括视频、图片、文字等；业务数据的转化方式包括点击、下载和登录等。

以业务触发方式为例，若业务触发方式包括业务触发方式1、业务触发方式2和业务触发方式3，假设3种业务触发方式中的1种业务触发方式发生了波动，则确定业务触发方式不是引起异常的因素，否则，确定业务触发方式是引起异常的因素。

对于确定其他第一指标(业务数据的展示样式、业务的计费模式、业务数据的转化方式)是否是引起异常的内部影响因素，与业务触发方式的具体实现过程类似，具体可以参见业务触发方式的举例介绍，此处不再一一举例。

以媒体为例，若广告系统包括4个媒体，则确定该4个媒体的收入数据的涨幅或降幅，并确定该4个媒体的收入数据是否为普遍增长或者普遍降低。若不是普遍增长或者普遍降低，则确定媒体是引起异常的因素，否则，确定媒体不是引起异常的因素。

对于第一指标中的客户是否是引起异常的内部影响因素，与媒体的具体实现过程类似，具体可以参见媒体的举例介绍，此处不再举例。

图5为本申请实施例提供的线上业务系统的流程图三。如图5所示，针对多个指标属性中的每个指标属性，确定指标属性是否发生波动，包括：

S501、确定X个指标属性中每个指标属性的绝对值。

本实施例中，将多个指标属性的数量记为X，X为正整数。每个指标属性可以视为一个数据，该数据可以确定一数值。本实施例是确定每个指标属性的数据对应的数值的绝对值。例如，业务触发方式包括检索触发和兴趣触发，则检索触发这一指标属性的绝对值可以是统计的用户通过检索触发方式对广告系统中广告进行触发的数量，兴趣触发这一指标属性的绝对值可以是统计的用户通过兴趣触发方式对广告系统中广告进行触发的数量。

S502、按照从大到小的顺序对X个指标属性的绝对值进行排序，并取排序靠前的Y个指标属性，其中，Y为正整数，Y小于X。

S503、确定Y个指标属性中每个指标属性的变化率。

其中，每个指标属性的变化率可以为数据差值斜率。例如，排序后第2行和第3行的数据的数值分别为8和6，若(3-2)/3>(8-6)/8，则取第2行数据对应的指标属性作为Y个指标属性中的一个指标，否则不取。

S504、确定Y个指标属性中，变化率大于预设变化率的T个指标属性在预设时间段内的同比绝对值和同比变化率，或者环比绝对值和环比变化率；其中，T为正整数，T小于Y。

本实施例中，预设时间段可以根据监控设备监控到的发生异常的时间段确定。比如，取发生异常的时间段向前和前后预定时段内的数据。例如，发生异常的时间段为11:00，则本实施例可以取10:45至11:15这段时间内的数据，并根据该段时间内的数据计算同比绝对值和同比变化率，或者计算环比绝对值和环比变化率。

其中，同比绝对值、环比绝对值、同比变化率和环比变化率的含义可以参见相关技术的介绍，此处不再赘述。

S505、针对T个指标属性中每个指标属性，若指标属性的同比绝对值大于预设同比绝对值，且同比变化率大于预设同比变化率，则确定指标属性发生波动。

本实施例中，T个指标属性中每个指标属性的同比绝对值和同比变化率均满足预设条件，才可以确定为指标属性发生波动，否则，确定指标属性未发生波动。

S506、针对T个指标属性中每个指标属性，若指标属性的环比绝对值大于预设环比绝对值，且环比变化率大于预设环比变化率，则确定指标属性发生波动。

本实施例中，T个指标属性中每个指标属性的环比绝对值和环比变化率均满足预设条件，才可以确定为指标属性发生波动，否则，确定指标属性未发生波动。

在又一些实施例中，纵向维度指标可以理解为对线上业务系统的指标从纵向维度进行划分得到的指标。举例来说，若一个指标具有一个维度的指标属性，则该指标为纵向维度指标。将多个第二指标的数量记为N，N为正整数。

图6为本申请实施例提供的线上业务系统的流程图四。如图6所示，确定纵向维度指标是否发生异常，包括：

S601、确定N个第二指标中每个第二指标的变化率。

其中，每个第二指标同样可以视为一个数据，该数据对应有数值。

其中，第二指标包括业务数据的实际展示数量(eshow)、每展示一千次业务数据的点击率(ectr)、业务数据的展示数量(shows)和平均点击价格(acp)中至少两个。

请继续参阅图3，其中，业务数据的实际展示数量(eshow)是根据系统策略进行分析，因此，若系统策略分析结果指示eshow指标存在异常，则确定引起异常的因素包括内部影响因素；每展示一千次业务数据的点击率(ectr)是通过模型进行分析，则若模型分析结果指示ectr指标存在异常，则确定引起异常的因素包括内部影响因素；业务数据的展示数量(shows)是通过漏斗分析的方式对服务模块和重点策略进行分析，若漏斗分析结果指示业务数据的展示数量(shows)存在异常，则业务数据的展示数量(shows)这一指标存在异常；通过机制分析和模型分析的方式可以确定平均点击价格，因此，若机制分析和模型分析的结果指示acp存在异常，则acp指标存在异常。

对于确定N个第二指标中每个第二指标的变化率，可有参见前述步骤S503中确定Y个指标属性中每个指标属性的变化率的具体实施过程。

S602、确定N个第二指标中，变化率大于预设变化率的M个第二指标在预设时间段内的同比绝对值和同比变化率，或者确定N个第二指标中，变化率大于预设变化率的M个第二指标在预设时间段内的环比绝对值和环比变化率；其中，M为正整数，M小于N。

S603、若M个第二指标中，至少一个第二指标的同比变化率大于预设同比变化率，和/或环比变化率大于预设环比变化率，则确定纵向维度指标发生异常。

本申请实施例通过对内部影响因素进行分析，能够分析出线上业务系统潜在的风险点，从而提升有效报警信息的披露率，提高线上业务系统的检测能力。

上述实施例是针对线上业务系统提供了一个通用的排查路径，用户可以将该排查路径快速接入线上业务系统，通过该通用的排查路径自动排查问题。在此基础上，针对不同的业务场景下的不同业务特性，其影响因素可能会存在不同，为了满足不同业务场景下的不同业务特性，以及一些用户的个性化需求，本申请还可以提供如下一种可选的实施例：获取对内部影响因素和/或外部影响因素的修改信息；根据对内部影响因素和/或外部影响因素的修改信息，修改内部影响因素和/或外部影响因素。

本实施例中，用户可以对图3中示出的排查路径的内部影响因素和外部影响因素进行修改，例如增加、更改、删除等操作。

本实施例的方法，将原本需要投入大量时间对问题进行人工确认的过程，改进为自动化分析过程，结合业务数据特征和业务场景路径，分析监控数据，从而对问题进行归类，最终确定是否进行报警。并且，在排除系统内部问题的基础上减少报警量，以降低对线上业务系统质量问题进行发现和定位的人力成本。

在上述方法实施例的基础上，本申请还提供了如下的线上业务系统的监控装置。

图7为本申请实施例提供的线上业务系统的监控装置的结构示意图。如图7所示，该线上业务系统的监控装置70包括：确定单元71和报警单元72；其中，所述确定单元71，用于在监控到线上业务系统发生异常的情况下，确定所述线上业务系统发生异常的根因类型，所述根因类型用于指示引起所述异常的因素包括外部影响因素和/或内部影响因素；所述报警单元72，用于在所述根因类型指示引起所述异常的因素包括内部影响因素的情况下，进行报警。

在一些实施例中，所述报警单元72，还用于在所述根因类型指示引起所述异常的因素只包括外部影响因素的情况下，不进行报警。

在一些实施例中，所述确定单元71包括确定模块710；所述确定模块710，用于根据所述外部影响因素以及所述内部影响因素，对所述线上业务系统进行分析，确定所述根因类型；其中，所述外部影响因素包括：上游用户、业务数据和下游客户；所述内部影响因素包括：系统服务、横向维度指标和纵向维度指标。

在一些实施例中，所述业务系统对应有多个下游客户；所述确定模块710包括第一确定子模块7100；所述第一确定子模块7100，用于针对所述多个下游客户中的每个下游客户，确定所述下游客户的属性对所述线上业务系统的影响程度；以及在影响程度大于预设影响程度的下游客户在多个下游客户中的占比大于预设占比的情况下，确定引起所述异常的因素包括外部影响因素。

在一些实施例中，所述确定模块710包括第二确定子模块7101；所述第二确定子模块7101，用于根据上游用户的当天流量和历史流量，确定所述上游用户的流量增长方向；以及在所述上游用户的流量增长方向为负向增长的情况下，确定引起所述异常的因素包括外部影响因素。

在一些实施例中，所述确定模块710包括第三确定子模块7102；所述第三确定子模块7102，用于确定所述业务数据是否存在时间上的中断和/或延时；以及在所述业务数据存在时间上的中断和/或延时的情况下，确定引起所述异常的因素包括外部影响因素。

在一些实施例中，所述确定模块710包括第四确定子模块7103；所述第四确定子模块7103，用于分别确定所述系统服务、所述横向维度指标和所述纵向维度指标是否发生异常；以及在所述系统服务、横向维度指标和纵向维度指标中至少一个发生异常的情况下，确定引起所述异常的因素包括内部影响因素。

在一些实施例中，所述系统服务包括程序、数据存储形式和数据存储介质；所述第四确定子模块7103确定所述系统服务是否发生异常时，具体包括：确定所述程序、所述数据存储形式和所述数据存储介质是否发生变更；若所述程序、所述数据存储形式和所述数据存储介质中至少一个发生变更，则确定引起所述异常的因素包括内部影响因素。

在一些实施例中，所述横向维度指标包括多个第一指标，所述多个第一指标中每个第一指标包括多个指标属性；所述第四确定子模块7103确定所述横向维度指标是否发生异常时，具体包括：针对所述多个指标属性中的每个指标属性，确定所述指标属性是否发生波动；确定所述多个指标属性中，发生波动的指标属性在多个指标属性中的占比；若发生波动的指标属性在多个指标属性中的占比小于预设比值，则确定横向维度指标发生异常。

在一些实施例中，所述多个指标属性包括X个指标属性，其中，X为正整数；所述第四确定子模块7103针对所述多个指标属性中的每个指标属性，确定所述指标属性是否发生波动时，具体包括：确定所述X个指标属性中每个指标属性的绝对值；按照从大到小的顺序对所述X个指标属性的绝对值进行排序，并取排序靠前的Y个指标属性，其中，Y为正整数，Y小于X；确定所述Y个指标属性中每个指标属性的变化率；确定所述Y个指标属性中，变化率大于预设变化率的T个指标属性的参数，所述参数包括同比绝对值和同比变化率，或者包括环比绝对值和环比变化率；其中，T为正整数，T小于Y；针对所述T个指标属性中每个指标属性，若指标属性的同比绝对值大于预设同比绝对值，且同比变化率大于预设同比变化率，则确定指标属性发生波动；针对所述T个指标属性中每个指标属性，若指标属性的环比绝对值大于预设环比绝对值，且环比变化率大于预设环比变化率，则确定指标属性发生波动。

在一些实施例中，所述多个第一指标包括业务触发方式、业务数据的展示样式、业务的计费模式、业务数据的转化方式、媒体和客户。

在一些实施例中，所述纵向维度指标包括N个第二指标，其中，N为正整数；所述第四确定子模块7103确定所述纵向维度指标是否发生异常时，具体包括：确定所述N个第二指标中每个第二指标的变化率；确定所述N个第二指标中，变化率大于预设变化率的M个第二指标的参数，所述参数包括同比绝对值和同比变化率，或者包括环比绝对值和环比变化率；其中，M为正整数，M小于N；若所述M个第二指标中，至少一个第二指标的同比变化率大于预设同比变化率，和/或环比变化率大于预设环比变化率，则确定所述纵向维度指标发生异常。

在一些实施例中，所述纵向维度指标包括业务数据的实际展示数量、每展示一千次业务数据的点击率、业务数据的展示数量和平均点击价格中至少两个。

在一些实施例中，该装置70还包括：获取单元73和修改单元74；所述获取单元73，用于获取对所述内部影响因素和/或外部影响因素的修改信息；所述修改单元74，用于根据对所述内部影响因素和/或外部影响因素的修改信息，修改所述内部影响因素和/或外部影响因素。

本申请实施例提供的线上业务系统的监控装置，可用于执行上述实施例中线上业务系统的监控方法的技术方案，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。

图8示出了可以用来实施本申请的实施例的示例电子设备800的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图8所示，电子设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法XXX。例如，在一些实施例中，方法XXX可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到RAM803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的方法XXX的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法XXX。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (31)

1.一种线上业务系统的监控方法，包括：

若监控到线上业务系统发生异常，则确定所述线上业务系统发生异常的根因类型，所述根因类型用于指示引起所述异常的因素包括外部影响因素和/或内部影响因素；

若所述根因类型指示引起所述异常的因素包括内部影响因素，则进行报警。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

若所述根因类型指示引起所述异常的因素只包括外部影响因素，则不进行报警。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述确定所述线上业务系统发生异常的根因类型，包括：

根据所述外部影响因素以及所述内部影响因素，对所述线上业务系统进行分析，确定所述根因类型；

其中，所述外部影响因素包括：上游用户、业务数据和下游客户；所述内部影响因素包括：系统服务、横向维度指标和纵向维度指标。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述线上业务系统对应有多个下游客户；

相应的，所述根据所述外部影响因素以及所述内部影响因素，对所述线上业务系统进行分析，确定所述根因类型，包括：

针对所述多个下游客户中的每个下游客户，确定所述下游客户的属性对所述线上业务系统的影响程度；

若影响程度大于预设影响程度的下游客户在多个下游客户中的占比大于预设占比，则确定引起所述异常的因素包括外部影响因素。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述外部影响因素以及所述内部影响因素，对所述线上业务系统进行分析，确定所述根因类型，包括：

根据上游用户的当天流量和历史流量，确定所述上游用户的流量增长方向；

若所述上游用户的流量增长方向为负向增长，则确定引起所述异常的因素包括外部影响因素。

6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述外部影响因素以及所述内部影响因素，对所述线上业务系统进行分析，确定所述根因类型，包括：

确定所述业务数据是否存在时间上的中断和/或延时；

若所述业务数据存在时间上的中断和/或延时，则确定引起所述异常的因素包括外部影响因素。

7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述外部影响因素以及所述内部影响因素，对所述线上业务系统进行分析，确定所述根因类型，包括：

分别确定所述系统服务、所述横向维度指标和所述纵向维度指标是否发生异常；

若所述系统服务、横向维度指标和纵向维度指标中至少一个发生异常，则确定引起所述异常的因素包括内部影响因素。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述系统服务包括程序、数据存储形式和数据存储介质；

相应的，所述确定所述系统服务是否发生异常，包括：

分别确定所述程序、所述数据存储形式和所述数据存储介质是否发生变更；

若所述程序、所述数据存储形式和所述数据存储介质中至少一个发生变更，则确定引起所述异常的因素包括内部影响因素。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述横向维度指标包括多个第一指标，所述多个第一指标中每个第一指标包括多个指标属性；

相应的，所述确定所述横向维度指标是否发生异常，包括：

针对所述多个指标属性中的每个指标属性，确定所述指标属性是否发生波动；

确定所述多个指标属性中，发生波动的指标属性在多个指标属性中的占比；

若发生波动的指标属性在多个指标属性中的占比小于预设比值，则确定横向维度指标发生异常。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述多个指标属性包括X个指标属性，其中，X为正整数；

相应的，所述针对所述多个指标属性中的每个指标属性，确定所述指标属性是否发生波动，包括：

确定所述X个指标属性中每个指标属性的绝对值；

按照从大到小的顺序对所述X个指标属性的绝对值进行排序，并取排序靠前的Y个指标属性，其中，Y为正整数，Y小于X；

确定所述Y个指标属性中每个指标属性的变化率；

确定所述Y个指标属性中，变化率大于预设变化率的T个指标属性在预设时间段内的参数，所述参数包括同比绝对值和同比变化率，或者包括环比绝对值和环比变化率；其中，T为正整数，T小于Y；

针对所述T个指标属性中每个指标属性，若指标属性的同比绝对值大于预设同比绝对值，且同比变化率大于预设同比变化率，则确定指标属性发生波动；

针对所述T个指标属性中每个指标属性，若指标属性的环比绝对值大于预设环比绝对值，且环比变化率大于预设环比变化率，则确定指标属性发生波动。

11.根据权利要求9或10所述的方法，其中，所述多个第一指标包括业务触发方式、业务数据的展示样式、业务的计费模式、业务数据的转化方式、媒体和客户。

12.根据权利要求7所述的方法，其中，所述纵向维度指标包括N个第二指标，其中，N为正整数；

相应的，所述确定所述纵向维度指标是否发生异常，包括：

确定所述N个第二指标中每个第二指标的变化率；

确定所述N个第二指标中，变化率大于预设变化率的M个第二指标在预设时间段内的参数，所述参数包括同比绝对值和同比变化率，或者包括环比绝对值和环比变化率；其中，M为正整数，M小于N；

若所述M个第二指标中，至少一个第二指标的同比变化率大于预设同比变化率，和/或环比变化率大于预设环比变化率，则确定所述纵向维度指标发生异常。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述纵向维度指标包括业务数据的实际展示数量、每展示一千次业务数据的点击率、业务数据的展示数量和平均点击价格中至少两个。

14.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取对所述内部影响因素和/或外部影响因素的修改信息；

根据对所述内部影响因素和/或外部影响因素的修改信息，修改所述内部影响因素和/或外部影响因素。

15.一种线上业务系统的监控装置，包括：确定单元和报警单元；

所述确定单元，用于在监控到线上业务系统发生异常的情况下，确定所述线上业务系统发生异常的根因类型，所述根因类型用于指示引起所述异常的因素包括外部影响因素和/或内部影响因素；

所述报警单元，用于在所述根因类型指示引起所述异常的因素包括内部影响因素的情况下，进行报警。

16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述报警单元，还用于在所述根因类型指示引起所述异常的因素只包括外部影响因素的情况下，不进行报警。

17.根据权利要求15或16所述的装置，其中，所述确定单元包括确定模块；

所述确定模块，用于根据所述外部影响因素以及所述内部影响因素，对所述线上业务系统进行分析，确定所述根因类型；

其中，所述外部影响因素包括：上游用户、业务数据和下游客户；所述内部影响因素包括：系统服务、横向维度指标和纵向维度指标。

18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述业务系统对应有多个下游客户；

相应的，所述确定模块包括第一确定子模块；

所述第一确定子模块，用于针对所述多个下游客户中的每个下游客户，确定所述下游客户的属性对所述线上业务系统的影响程度；以及在影响程度大于预设影响程度的下游客户在多个下游客户中的占比大于预设占比的情况下，确定引起所述异常的因素包括外部影响因素。

19.根据权利要求17所述的装置，其中，所述确定模块包括第二确定子模块；

所述第二确定子模块，用于根据上游用户的当天流量和历史流量，确定所述上游用户的流量增长方向；以及在所述上游用户的流量增长方向为负向增长的情况下，确定引起所述异常的因素包括外部影响因素。

20.根据权利要求17所述的装置，其中，所述确定模块包括第三确定子模块；

所述第三确定子模块，用于确定所述业务数据是否存在时间上的中断和/或延时；以及在所述业务数据存在时间上的中断和/或延时的情况下，确定引起所述异常的因素包括外部影响因素。

21.根据权利要求17所述的装置，其中，所述确定模块包括第四确定子模块；

所述第四确定子模块，用于分别确定所述系统服务、所述横向维度指标和所述纵向维度指标是否发生异常；以及在所述系统服务、横向维度指标和纵向维度指标中至少一个发生异常的情况下，确定引起所述异常的因素包括内部影响因素。

22.根据权利要求21所述的装置，其中，所述系统服务包括程序、数据存储形式和数据存储介质；

所述第四确定子模块确定所述系统服务是否发生异常时，具体包括：

确定所述程序、所述数据存储形式和所述数据存储介质是否发生变更；

若所述程序、所述数据存储形式和所述数据存储介质中至少一个发生变更，则确定引起所述异常的因素包括内部影响因素。

23.根据权利要求21所述的装置，其中，所述横向维度指标包括多个第一指标，所述多个第一指标中每个第一指标包括多个指标属性；

所述第四确定子模块确定所述横向维度指标是否发生异常时，具体包括：

针对所述多个指标属性中的每个指标属性，确定所述指标属性是否发生波动；

确定所述多个指标属性中，发生波动的指标属性在多个指标属性中的占比；

若发生波动的指标属性在多个指标属性中的占比小于预设比值，则确定横向维度指标发生异常。

24.根据权利要求23所述的装置，其中，所述多个指标属性包括X个指标属性，其中，X为正整数；

所述第四确定子模块针对所述多个指标属性中的每个指标属性，确定所述指标属性是否发生波动时，具体包括：

确定所述X个指标属性中每个指标属性的绝对值；

按照从大到小的顺序对所述X个指标属性的绝对值进行排序，并取排序靠前的Y个指标属性，其中，Y为正整数，Y小于X；

确定所述Y个指标属性中每个指标属性的变化率；

确定所述Y个指标属性中，变化率大于预设变化率的T个指标属性的参数，所述参数包括同比绝对值和同比变化率，或者包括环比绝对值和环比变化率；其中，T为正整数，T小于Y；

针对所述T个指标属性中每个指标属性，若指标属性的同比绝对值大于预设同比绝对值，且同比变化率大于预设同比变化率，则确定指标属性发生波动；

针对所述T个指标属性中每个指标属性，若指标属性的环比绝对值大于预设环比绝对值，且环比变化率大于预设环比变化率，则确定指标属性发生波动。

25.根据权利要求23或24所述的装置，其中，所述多个第一指标包括业务触发方式、业务数据的展示样式、业务的计费模式、业务数据的转化方式、媒体和客户。

26.根据权利要求21所述的装置，其中，所述纵向维度指标包括N个第二指标，其中，N为正整数；

所述第四确定子模块确定所述纵向维度指标是否发生异常时，具体包括：

确定所述N个第二指标中每个第二指标的变化率；

确定所述N个第二指标中，变化率大于预设变化率的M个第二指标的参数，所述参数包括同比绝对值和同比变化率，或者包括环比绝对值和环比变化率；其中，M为正整数，M小于N；

若所述M个第二指标中，至少一个第二指标的同比变化率大于预设同比变化率，和/或环比变化率大于预设环比变化率，则确定所述纵向维度指标发生异常。

27.根据权利要求26所述的装置，其中，所述纵向维度指标包括业务数据的实际展示数量、每展示一千次业务数据的点击率、业务数据的展示数量和平均点击价格中至少两个。

28.根据权利要求15或16所述的装置，其中，所述装置还包括：获取单元和修改单元；

所述获取单元，用于获取对所述内部影响因素和/或外部影响因素的修改信息；

所述修改单元，用于根据对所述内部影响因素和/或外部影响因素的修改信息，修改所述内部影响因素和/或外部影响因素。

29.一种电子设备，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权利要求1-14中任一项所述的方法。

30.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-14中任一项所述的方法。

31.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-14中任一项所述的方法。

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