CN113590427B - 一种监控指标异常的告警方法、装置、存储介质和设备 - Google Patents
一种监控指标异常的告警方法、装置、存储介质和设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113590427B CN113590427B CN202110907758.3A CN202110907758A CN113590427B CN 113590427 B CN113590427 B CN 113590427B CN 202110907758 A CN202110907758 A CN 202110907758A CN 113590427 B CN113590427 B CN 113590427B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- alarm
- value
- pressing times
- pressing
- abnormality
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 85
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 title claims abstract description 63
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 52
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 41
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000001629 suppression Effects 0.000 claims abstract description 22
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 19
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/3003—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
- G06F11/3006—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system is distributed, e.g. networked systems, clusters, multiprocessor systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/32—Monitoring with visual or acoustical indication of the functioning of the machine
- G06F11/324—Display of status information
- G06F11/327—Alarm or error message display
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
本申请公开了一种监控指标异常的告警方法、装置、存储介质和设备，为监控指标设置告警压制，将预设历史时间段内发生的告警信息作为仿真依据，并以压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对异常所发生的告警量进行仿真，得到与压制次数对应的仿真结果。基于与压制次数对应的映射关系，获得压制次数和起算笔数的取值区间之间的对应关系。依据对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整告警机制的压制次数。相较于现有技术，无需再调整监控指标异常的告警阈值，通过为监控指标设置告警机制，便能够避免大量无效告警的产生。可见，利用本申请所示方案，能够有效提高监控指标异常的告警的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及金融领域，尤其涉及一种监控指标异常的告警方法、装置、存储介质和设备。
背景技术
监控系统是金融数据管理中最重要的一环，能够帮助企业迅速发现并定位问题，具体的，当预设的监控指标(例如业务成功率、交易量、交易码成功率)发生变化时，通过各种检测算法识别数据异常，并以告警的方式通知运维人员。但随着数据量的日益增多，数据间的紧密耦合，整个链路上任何计算机单元发生问题都有可能导致金融业务的故障。当下大多监控系统依靠预先设置的阈值、或由运维人员亲自查看各项指标数据的方式进行监控，设置的静态阈值通常依靠经验得来，存在一定的主观因素，过高的告警阈值，容易漏掉系统运行故障，形成告警漏报。
目前，现有技术为了不遗漏告警，会提高告警的灵敏度，即扩大监控指标异常的告警阈值的取值范围。然而，在业务量较多的场景中，监控指标较小的波动变化都会带来较为严重的影响，扩大告警阈值的取值范围，显然会影响对监控指标异常的精确判断，随之产生大量无效的告警，从而降低监控指标异常的告警的准确性。
为此，如何提高监控指标异常的告警的准确性，成为本领域亟需解决的问题。
发明内容
本申请提供了一种监控指标异常的告警方法、装置、存储介质和设备，目的在于提高监控指标异常的告警的准确性。
为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
一种监控指标异常的告警方法，包括：
为监控指标设置告警压制；所述告警压制用于：当检测到所述监控指标的取值大于预设告警阈值时，确定所述监控指标发生异常，并在后续n个预设时间周期内均检测到所述异常发生的情况下，对外发出告警；n代表所述告警压制的压制次数，且n的取值为非负整数；
将预设历史时间段内发生的告警信息作为仿真依据，并以所述压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对所述异常所发生的告警量进行仿真，得到与所述压制次数对应的仿真结果；所述告警信息包括所述不同起算笔数下针对所述异常所发出的各个所述告警；所述起算笔数表征预设单位时间内所发生的交易笔数；所述仿真结果用于指示所述告警量与所述起算笔数的映射关系；
基于与所述压制次数对应的映射关系，获得所述压制次数和所述起算笔数的取值区间之间的对应关系；在所述取值区间内，所述告警量随着所述起算笔数的增长而降低的幅度，不再大于预设幅度；
依据所述对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整所述告警机制的压制次数。
可选的，所述将预设历史时间段内发生的告警信息作为仿真依据，并以所述压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对所述异常所发生的告警量进行仿真，得到与所述压制次数对应的仿真结果，包括：
获取预设历史时间段内发生的告警信息，并解析所述告警信息，得到各个告警；
从各个所述告警中，剔除不符合预设规则的所述告警，并将剩下的所述告警标识为正常告警；
将所述正常告警作为仿真依据，并以所述压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对所述异常所发生的告警量进行仿真，得到与所述压制次数对应的仿真结果。
可选的，所述基于与所述压制次数对应的映射关系，获得所述压制次数和所述起算笔数的取值区间之间的对应关系，包括：
对与取值为零的压制次数对应的映射关系进行曲线拟合，得到第一曲线；所述第一曲线表征：在所述告警机制的压制次数为零的情况下，所述告警量随所述起算笔数增长的变化趋势；
对与取值为m的压制次数对应的映射关系进行曲线拟合，得到第二曲线；m为正整数；所述第二曲线表征：在所述告警机制的压制次数为m的情况下，所述告警量随所述起算笔数增长的变化趋势；
查找所述第一曲线和所述第二曲线的交点，并将所述交点所对应的起算笔数的取值，标识为目标数值；
将所述目标数值作为取值上限，无穷大作为取值下限，构建与取值为m的压制次数对应的起算笔数的取值区间。
可选的，所述依据所述对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整所述告警机制的压制次数，包括：
获取业务系统当前的起算笔数的取值；
将所述取值所处的所述起算笔数的取值区间，标识为目标取值区间；
将与所述目标取值区间对应的压制次数的取值，标识为最优取值；
将所述告警机制的压制次数的取值调整为最优取值。
一种监控指标异常的告警装置，包括：
设置单元，用于为监控指标设置告警压制；所述告警压制用于：当检测到所述监控指标的取值大于预设告警阈值时，确定所述监控指标发生异常，并在后续n个预设时间周期内均检测到所述异常发生的情况下，对外发出告警；n代表所述告警压制的压制次数，且n的取值为非负整数；
仿真单元，用于将预设历史时间段内发生的告警信息作为仿真依据，并以所述压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对所述异常所发生的告警量进行仿真，得到与所述压制次数对应的仿真结果；所述告警信息包括所述不同起算笔数下针对所述异常所发出的各个所述告警；所述起算笔数表征预设单位时间内所发生的交易笔数；所述仿真结果用于指示所述告警量与所述起算笔数的映射关系；
获得单元，用于基于与所述压制次数对应的映射关系，获得所述压制次数和所述起算笔数的取值区间之间的对应关系；在所述取值区间内，所述告警量随着所述起算笔数的增长而降低的幅度，不再大于预设幅度；
调整单元，用于依据所述对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整所述告警机制的压制次数。
可选的，所述仿真单元具体用于：
获取预设历史时间段内发生的告警信息，并解析所述告警信息，得到各个告警；
从各个所述告警中，剔除不符合预设规则的所述告警，并将剩下的所述告警标识为正常告警；
将所述正常告警作为仿真依据，并以所述压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对所述异常所发生的告警量进行仿真，得到与所述压制次数对应的仿真结果。
可选的，所述获得单元具体用于：
对与取值为零的压制次数对应的映射关系进行曲线拟合，得到第一曲线；所述第一曲线表征：在所述告警机制的压制次数为零的情况下，所述告警量随所述起算笔数增长的变化趋势；
对与取值为m的压制次数对应的映射关系进行曲线拟合，得到第二曲线；m为正整数；所述第二曲线表征：在所述告警机制的压制次数为m的情况下，所述告警量随所述起算笔数增长的变化趋势；
查找所述第一曲线和所述第二曲线的交点，并将所述交点所对应的起算笔数的取值，标识为目标数值；
将所述目标数值作为取值上限，无穷大作为取值下限，构建与取值为m的压制次数对应的起算笔数的取值区间。
可选的，所述调整单元具体用于：
获取业务系统当前的起算笔数的取值；
将所述取值所处的所述起算笔数的取值区间，标识为目标取值区间；
将与所述目标取值区间对应的压制次数的取值，标识为最优取值；
将所述告警机制的压制次数的取值调整为最优取值。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行所述的监控指标异常的告警方法。
一种监控指标异常的告警设备，包括：处理器、存储器和总线；所述处理器与所述存储器通过所述总线连接；
所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述的监控指标异常的告警方法。
本申请提供的技术方案，为监控指标设置告警压制，将预设历史时间段内发生的告警信息作为仿真依据，并以压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对异常所发生的告警量进行仿真，得到与压制次数对应的仿真结果。基于与压制次数对应的映射关系，获得压制次数和起算笔数的取值区间之间的对应关系。依据对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整告警机制的压制次数。相较于现有技术，无需再调整监控指标异常的告警阈值，通过为监控指标设置告警机制，便能够避免大量无效告警的产生。并且，依据压制次数和起算笔数的取值区间之间的对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整告警机制的压制次数，使得在业务系统当前的起算笔数的取值所处的取值区间内，告警量随着起算笔数的增长而降低的幅度，不再大于预设幅度，从而确保在业务量较多的场景中，不会失去对监控指标异常的精确判断，确保不会遗漏告警。可见，利用本申请所示方案，能够有效提高监控指标异常的告警的准确性。
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，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他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种监控指标异常的告警方法的示意图；
图2为本申请实施例提供的另一种监控指标异常的告警方法的示意图；
图3为本申请实施例提供的曲线示意图；
图4为本申请实施例提供的另一种监控指标异常的告警方法的示意图；
图5为本申请实施例提供的一种监控指标异常的告警装置的架构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，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。
如图1所示，为本申请实施例提供的一种监控指标异常的告警方法的示意图，包括如下步骤：
S101：为监控指标设置告警压制。
其中，告警压制用于：当检测到监控指标的取值大于预设告警阈值时，确定监控指标发生异常，并在后续n个预设时间周期内均检测到异常发生的情况下，对外发出告警。
在本申请实施例中，n代表告警压制的压制次数，且n的取值为非负整数。
S102：获取预设历史时间段内发生的告警信息，并解析告警信息，得到各个告警。
其中，告警信息包括不同起算笔数下针对异常所发出的各个告警，起算笔数表征预设单位时间内所发生的交易笔数。
S103：从各个告警中，剔除不符合预设规则的告警，并将剩下的告警标识为正常告警。
S104：将正常告警作为仿真依据，并以压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对异常所发生的告警量进行仿真，得到与压制次数对应的仿真结果。
其中，仿真结果用于指示告警量与起算笔数的映射关系。
S105：基于与压制次数对应的映射关系，获得压制次数和起算笔数的取值区间之间的对应关系。
其中，在取值区间内，告警量随着起算笔数的增长而降低的幅度，不再大于预设幅度。一般来讲，告警量随着起算笔数的增长而降低的幅度，大于预设幅度，则代表压制次数取值过大，使得对监控指标异常的告警失准，从而会遗漏告警。
需要说明的是，基于与压制次数对应的映射关系，获得压制次数和起算笔数的取值区间之间的对应关系的具体过程，可以参见图2所示的步骤、以及步骤的解释说明。
S106：获取业务系统当前的起算笔数的取值。
S107：将取值所处的起算笔数的取值区间，标识为目标取值区间。
S108：将与目标取值区间对应的压制次数的取值，标识为最优取值。
S109：将告警机制的压制次数的取值调整为最优取值。
综上所述，相较于现有技术，无需再调整监控指标异常的告警阈值，通过为监控指标设置告警机制，便能够避免大量无效告警的产生。并且，依据压制次数和起算笔数的取值区间之间的对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整告警机制的压制次数，使得在业务系统当前的起算笔数的取值所处的取值区间内，告警量随着起算笔数的增长而降低的幅度，不再大于预设幅度，从而确保在业务量较多的场景中，不会失去对监控指标异常的精确判断，确保不会遗漏告警。可见，利用本实施例所示方案，能够有效提高监控指标异常的告警的准确性。
如图2所示，为本申请实施例提供的另一种监控指标异常的告警方法的示意图，包括如下步骤：
S201：对与取值为零的压制次数对应的映射关系进行曲线拟合，得到第一曲线。
其中，第一曲线表征：在告警机制的压制次数为零的情况下，告警量随起算笔数增长的变化趋势。
S202：对与取值为m的压制次数对应的映射关系进行曲线拟合，得到第二曲线。
其中，m为正整数；第二曲线表征：在告警机制的压制次数为m的情况下，告警量随起算笔数增长的变化趋势。
S203：查找第一曲线和第二曲线的交点，并将交点所对应的起算笔数的取值，标识为目标数值。
其中，第一曲线和第二曲线的交点，可以参见图3所示。在图3中，第二曲线的压制次数的取值为3，第一曲线和第二曲线的交点所对应的起算笔数的取值为2000。
S204：将目标数值作为取值上限，无穷大作为取值下限，构建与取值为m的压制次数对应的起算笔数的取值区间。
综上所述，利用本实施例所示方案，能够有效获得压制次数和起算笔数的取值区间之间的对应关系。
需要说明的是，上述各个实施例，均为本申请所示监控指标异常的告警方法的一种可选的实现方式。为此，上述实施例提及的流程，可以概括为图4所示的方法。
如图4所示，为本申请实施例提供的另一种监控指标异常的告警方法的示意图，包括如下步骤：
S401：为监控指标设置告警压制。
其中，告警压制用于：当检测到监控指标的取值大于预设告警阈值时，确定监控指标发生异常，并在后续n个预设时间周期内均检测到异常发生的情况下，对外发出告警；n代表告警压制的压制次数，且n的取值为非负整数。
S402：将预设历史时间段内发生的告警信息作为仿真依据，并以压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对异常所发生的告警量进行仿真，得到与压制次数对应的仿真结果。
其中，告警信息包括不同起算笔数下针对异常所发出的各个告警；起算笔数表征预设单位时间内所发生的交易笔数；仿真结果用于指示告警量与起算笔数的映射关系。
S403：基于与压制次数对应的映射关系，获得压制次数和起算笔数的取值区间之间的对应关系。
其中，在取值区间内，告警量随着起算笔数的增长而降低的幅度，不再大于预设幅度。
S404：依据对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整告警机制的压制次数。
综上所述，相较于现有技术，无需再调整监控指标异常的告警阈值，通过为监控指标设置告警机制，便能够避免大量无效告警的产生。并且，依据压制次数和起算笔数的取值区间之间的对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整告警机制的压制次数，使得在业务系统当前的起算笔数的取值所处的取值区间内，告警量随着起算笔数的增长而降低的幅度，不再大于预设幅度，从而确保在业务量较多的场景中，不会失去对监控指标异常的精确判断，确保不会遗漏告警。可见，利用本实施例所示方案，能够有效提高监控指标异常的告警的准确性。
与上述本申请所示的监控指标异常的告警方法相对应，本申请实施例还提供了一种监控指标异常的告警装置。
如图5所示，为本申请实施例提供的一种监控指标异常的告警装置的架构示意图，包括：
设置单元100，用于为监控指标设置告警压制；告警压制用于：当检测到监控指标的取值大于预设告警阈值时，确定监控指标发生异常，并在后续n个预设时间周期内均检测到异常发生的情况下，对外发出告警；n代表告警压制的压制次数，且n的取值为非负整数。
仿真单元200，用于将预设历史时间段内发生的告警信息作为仿真依据，并以压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对异常所发生的告警量进行仿真，得到与压制次数对应的仿真结果；告警信息包括不同起算笔数下针对异常所发出的各个告警；起算笔数表征预设单位时间内所发生的交易笔数；仿真结果用于指示告警量与起算笔数的映射关系。
其中，仿真单元200具体用于：获取预设历史时间段内发生的告警信息，并解析告警信息，得到各个告警；从各个告警中，剔除不符合预设规则的告警，并将剩下的告警标识为正常告警；将正常告警作为仿真依据，并以压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对异常所发生的告警量进行仿真，得到与压制次数对应的仿真结果。
获得单元300，用于基于与压制次数对应的映射关系，获得压制次数和起算笔数的取值区间之间的对应关系；在取值区间内，告警量随着起算笔数的增长而降低的幅度，不再大于预设幅度。
其中，获得单元300具体用于：对与取值为零的压制次数对应的映射关系进行曲线拟合，得到第一曲线；第一曲线表征：在告警机制的压制次数为零的情况下，告警量随起算笔数增长的变化趋势；对与取值为m的压制次数对应的映射关系进行曲线拟合，得到第二曲线；m为正整数；第二曲线表征：在告警机制的压制次数为m的情况下，告警量随起算笔数增长的变化趋势；查找第一曲线和第二曲线的交点，并将交点所对应的起算笔数的取值，标识为目标数值；将目标数值作为取值上限，无穷大作为取值下限，构建与取值为m的压制次数对应的起算笔数的取值区间。
调整单元400，用于依据对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整告警机制的压制次数。
其中，调整单元400具体用于：获取业务系统当前的起算笔数的取值；将取值所处的起算笔数的取值区间，标识为目标取值区间；将与目标取值区间对应的压制次数的取值，标识为最优取值；将告警机制的压制次数的取值调整为最优取值。
综上所述，相较于现有技术，无需再调整监控指标异常的告警阈值，通过为监控指标设置告警机制，便能够避免大量无效告警的产生。并且，依据压制次数和起算笔数的取值区间之间的对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整告警机制的压制次数，使得在业务系统当前的起算笔数的取值所处的取值区间内，告警量随着起算笔数的增长而降低的幅度，不再大于预设幅度，从而确保在业务量较多的场景中，不会失去对监控指标异常的精确判断，确保不会遗漏告警。可见，利用本实施例所示方案，能够有效提高监控指标异常的告警的准确性。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，程序执行上述本申请提供的监控指标异常的告警方法。
本申请还提供了一种监控指标异常的告警设备，包括：处理器、存储器和总线。处理器与存储器通过总线连接，存储器用于存储程序，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述本申请提供的监控指标异常的告警方法，包括如下步骤：
为监控指标设置告警压制；所述告警压制用于：当检测到所述监控指标的取值大于预设告警阈值时，确定所述监控指标发生异常，并在后续n个预设时间周期内均检测到所述异常发生的情况下，对外发出告警；n代表所述告警压制的压制次数，且n的取值为非负整数；
将预设历史时间段内发生的告警信息作为仿真依据，并以所述压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对所述异常所发生的告警量进行仿真，得到与所述压制次数对应的仿真结果；所述告警信息包括所述不同起算笔数下针对所述异常所发出的各个所述告警；所述起算笔数表征预设单位时间内所发生的交易笔数；所述仿真结果用于指示所述告警量与所述起算笔数的映射关系；
基于与所述压制次数对应的映射关系，获得所述压制次数和所述起算笔数的取值区间之间的对应关系；在所述取值区间内，所述告警量随着所述起算笔数的增长而降低的幅度，不再大于预设幅度；
依据所述对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整所述告警机制的压制次数。
可选的，所述将预设历史时间段内发生的告警信息作为仿真依据，并以所述压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对所述异常所发生的告警量进行仿真，得到与所述压制次数对应的仿真结果，包括：
获取预设历史时间段内发生的告警信息，并解析所述告警信息，得到各个告警；
从各个所述告警中，剔除不符合预设规则的所述告警，并将剩下的所述告警标识为正常告警；
将所述正常告警作为仿真依据，并以所述压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对所述异常所发生的告警量进行仿真，得到与所述压制次数对应的仿真结果。
可选的，所述基于与所述压制次数对应的映射关系，获得所述压制次数和所述起算笔数的取值区间之间的对应关系，包括：
对与取值为零的压制次数对应的映射关系进行曲线拟合，得到第一曲线；所述第一曲线表征：在所述告警机制的压制次数为零的情况下，所述告警量随所述起算笔数增长的变化趋势；
对与取值为m的压制次数对应的映射关系进行曲线拟合，得到第二曲线；m为正整数；所述第二曲线表征：在所述告警机制的压制次数为m的情况下，所述告警量随所述起算笔数增长的变化趋势；
查找所述第一曲线和所述第二曲线的交点，并将所述交点所对应的起算笔数的取值，标识为目标数值；
将所述目标数值作为取值上限，无穷大作为取值下限，构建与取值为m的压制次数对应的起算笔数的取值区间。
可选的，所述依据所述对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整所述告警机制的压制次数，包括：
获取业务系统当前的起算笔数的取值；
将所述取值所处的所述起算笔数的取值区间，标识为目标取值区间；
将与所述目标取值区间对应的压制次数的取值，标识为最优取值；
将所述告警机制的压制次数的取值调整为最优取值。
本申请实施例方法所述的功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算设备可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机，服务器，移动计算设备或者网络设备等)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-Only Memory)、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。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (6)
1.一种监控指标异常的告警方法，其特征在于，包括：
为监控指标设置告警压制；所述告警压制用于：当检测到所述监控指标的取值大于预设告警阈值时，确定所述监控指标发生异常，并在后续n个预设时间周期内均检测到所述异常发生的情况下，对外发出告警；n代表所述告警压制的压制次数，且n的取值为非负整数；
将预设历史时间段内发生的告警信息作为仿真依据，并以所述压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对所述异常所发生的告警量进行仿真，得到与所述压制次数对应的仿真结果；所述告警信息包括所述不同起算笔数下针对所述异常所发出的各个所述告警；所述起算笔数表征预设单位时间内所发生的交易笔数；所述仿真结果用于指示所述告警量与所述起算笔数的映射关系；
基于与所述压制次数对应的映射关系，获得所述压制次数和所述起算笔数的取值区间之间的对应关系；在所述取值区间内，所述告警量随着所述起算笔数的增长而降低的幅度不再大于预设幅度；
所述基于与所述压制次数对应的映射关系，获得所述压制次数和所述起算笔数的取值区间之间的对应关系，包括：对与取值为零的压制次数对应的映射关系进行曲线拟合，得到第一曲线；所述第一曲线表征：在所述告警机制的压制次数为零的情况下，所述告警量随所述起算笔数增长的变化趋势；对与取值为m的压制次数对应的映射关系进行曲线拟合，得到第二曲线；m为正整数；所述第二曲线表征：在所述告警机制的压制次数为m的情况下，所述告警量随所述起算笔数增长的变化趋势；查找所述第一曲线和所述第二曲线的交点，并将所述交点所对应的起算笔数的取值，标识为目标数值；将所述目标数值作为取值上限，无穷大作为取值下限，构建与取值为m的压制次数对应的起算笔数的取值区间；
依据所述对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整所述告警机制的压制次数，包括：获取业务系统当前的起算笔数的取值；将所述取值所处的所述起算笔数的取值区间，标识为目标取值区间；将与所述目标取值区间对应的压制次数的取值，标识为最优取值；将所述告警机制的压制次数的取值调整为最优取值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将预设历史时间段内发生的告警信息作为仿真依据，并以所述压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对所述异常所发生的告警量进行仿真，得到与所述压制次数对应的仿真结果，包括：
获取预设历史时间段内发生的告警信息，并解析所述告警信息，得到各个告警；
从各个所述告警中，剔除不符合预设规则的所述告警，并将剩下的所述告警标识为正常告警；
将所述正常告警作为仿真依据，并以所述压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对所述异常所发生的告警量进行仿真，得到与所述压制次数对应的仿真结果。
3.一种监控指标异常的告警装置，其特征在于，包括：
设置单元，用于为监控指标设置告警压制；所述告警压制用于：当检测到所述监控指标的取值大于预设告警阈值时，确定所述监控指标发生异常，并在后续n个预设时间周期内均检测到所述异常发生的情况下，对外发出告警；n代表所述告警压制的压制次数，且n的取值为非负整数；
仿真单元，用于将预设历史时间段内发生的告警信息作为仿真依据，并以所述压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对所述异常所发生的告警量进行仿真，得到与所述压制次数对应的仿真结果；所述告警信息包括所述不同起算笔数下针对所述异常所发出的各个所述告警；所述起算笔数表征预设单位时间内所发生的交易笔数；所述仿真结果用于指示所述告警量与所述起算笔数的映射关系；
获得单元，用于基于与所述压制次数对应的映射关系，获得所述压制次数和所述起算笔数的取值区间之间的对应关系；在所述取值区间内，所述告警量随着所述起算笔数的增长而降低的幅度不再大于预设幅度；
所述获得单元具体用于：对与取值为零的压制次数对应的映射关系进行曲线拟合，得到第一曲线；所述第一曲线表征：在所述告警机制的压制次数为零的情况下，所述告警量随所述起算笔数增长的变化趋势；对与取值为m的压制次数对应的映射关系进行曲线拟合，得到第二曲线；m为正整数；所述第二曲线表征：在所述告警机制的压制次数为m的情况下，所述告警量随所述起算笔数增长的变化趋势；查找所述第一曲线和所述第二曲线的交点，并将所述交点所对应的起算笔数的取值，标识为目标数值；将所述目标数值作为取值上限，无穷大作为取值下限，构建与取值为m的压制次数对应的起算笔数的取值区间；
调整单元，用于依据所述对应关系，以及业务系统当前的起算笔数，调整所述告警机制的压制次数；
所述调整单元具体用于：获取业务系统当前的起算笔数的取值；将所述取值所处的所述起算笔数的取值区间，标识为目标取值区间；将与所述目标取值区间对应的压制次数的取值，标识为最优取值；将所述告警机制的压制次数的取值调整为最优取值。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述仿真单元具体用于：
获取预设历史时间段内发生的告警信息，并解析所述告警信息，得到各个告警；
从各个所述告警中，剔除不符合预设规则的所述告警，并将剩下的所述告警标识为正常告警；
将所述正常告警作为仿真依据，并以所述压制次数作为变量，对不同起算笔数下针对所述异常所发生的告警量进行仿真，得到与所述压制次数对应的仿真结果。
5.一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包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1-2任一所述的监控指标异常的告警方法。
6.一种监控指标异常的告警设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线；所述处理器与所述存储器通过所述总线连接；
所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1-2任一所述的监控指标异常的告警方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110907758.3A CN113590427B (zh) | 2021-08-09 | 2021-08-09 | 一种监控指标异常的告警方法、装置、存储介质和设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110907758.3A CN113590427B (zh) | 2021-08-09 | 2021-08-09 | 一种监控指标异常的告警方法、装置、存储介质和设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113590427A CN113590427A (zh) | 2021-11-02 |
| CN113590427B true CN113590427B (zh) | 2024-05-03 |
Family
ID=78256317
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110907758.3A Active CN113590427B (zh) | 2021-08-09 | 2021-08-09 | 一种监控指标异常的告警方法、装置、存储介质和设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113590427B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114578714B (zh) * | 2022-05-05 | 2022-07-15 | 湖南星河云程信息科技有限公司 | 基于效能指标收敛控制的仿真运行次数确定方法及装置 |
| CN115080356B (zh) * | 2022-07-21 | 2022-12-13 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 异常告警方法和装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104361517A (zh) * | 2014-10-29 | 2015-02-18 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种金融系统监控方法、装置及相关系统 |
| CN108234189A (zh) * | 2016-12-22 | 2018-06-29 | 北京神州泰岳软件股份有限公司 | 一种告警数据处理方法和装置 |
| WO2020259421A1 (zh) * | 2019-06-28 | 2020-12-30 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 一种业务系统的监控方法及装置 |
| CN112416724A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-02-26 | 中国建设银行股份有限公司 | 告警处理方法、系统、计算机设备和存储介质 |
| CN112463834A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-03-09 | 中国建设银行股份有限公司 | 流式处理中自动实现根因分析的方法、装置及电子设备 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021033842A (ja) * | 2019-08-28 | 2021-03-01 | 株式会社東芝 | 状態監視装置、方法及びプログラム |
-
2021
- 2021-08-09 CN CN202110907758.3A patent/CN113590427B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104361517A (zh) * | 2014-10-29 | 2015-02-18 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种金融系统监控方法、装置及相关系统 |
| CN108234189A (zh) * | 2016-12-22 | 2018-06-29 | 北京神州泰岳软件股份有限公司 | 一种告警数据处理方法和装置 |
| WO2020259421A1 (zh) * | 2019-06-28 | 2020-12-30 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 一种业务系统的监控方法及装置 |
| CN112463834A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-03-09 | 中国建设银行股份有限公司 | 流式处理中自动实现根因分析的方法、装置及电子设备 |
| CN112416724A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-02-26 | 中国建设银行股份有限公司 | 告警处理方法、系统、计算机设备和存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113590427A (zh) | 2021-11-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113590427B (zh) | 一种监控指标异常的告警方法、装置、存储介质和设备 | |
| CN107831422B (zh) | 一种gis设备局部放电诊断方法及系统 | |
| US20140229768A1 (en) | Automated detection of a system anomaly | |
| CN110727533A (zh) | 一种告警的方法、装置、设备和介质 | |
| CN116611712B (zh) | 基于语义推断的电网工作票评估系统 | |
| CN104778111A (zh) | 一种进行报警的方法和装置 | |
| CN109725220B (zh) | 一种变压器油冷却回路的检测方法、系统及装置 | |
| CN114116414A (zh) | 告警方法、装置、非易失性存储介质以及电子设备 | |
| CN114201201A (zh) | 一种对业务系统异常检测方法、装置及设备 | |
| CN115328733A (zh) | 应用于业务系统的告警方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114816917A (zh) | 监测数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN106652393B (zh) | 假警报确定方法及装置 | |
| CN117664281B (zh) | 基于物联网的超声波水表故障检测与自动校准方法和系统 | |
| JP2011247695A (ja) | パターンライブラリを用いた異常診断方法および異常診断システム | |
| CN117252640A (zh) | 熔断降级方法、规则引擎系统和电子设备 | |
| CN116380228A (zh) | 衡器运行监测方法、系统、终端及存储介质 | |
| CN112905463B (zh) | 软件测试监控方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN115690681A (zh) | 异常判断依据的处理方法、异常判断方法及装置 | |
| CN112732517A (zh) | 一种磁盘故障告警方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| CN111176931A (zh) | 一种运营监控方法、装置、服务器及存储介质 | |
| CN112579665A (zh) | 能源设备控制方法、装置及能源设备 | |
| CN113037550B (zh) | 一种服务故障监控方法、系统及计算机可读存储介质 | |
| CN114138620B (zh) | 一种云平台日志暴增的检测方法、装置、设备、存储介质 | |
| CN111431738B (zh) | 一种基于互联网运维的告警监控方法 | |
| CN114328087A (zh) | 一种告警压缩通知方法、装置、设备和可读存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |