CN115118581A - 一种基于5g的物联网数据全链路监控和智能保障系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，包括：任务构建模块，用于获取全链路监控目标，并基于全链路监控目标确定监控指标以及监控任务；监控模块，用于基于监控指标以及监控任务启动预设代理进程采集全链路监控数据，并对全链路监控数据进行分析；保障模块，用于当分析结果判定全链路存在目标故障时，对目标故障进行定位，并基于定位结果采取预设保障措施对目标故障进行排除。通过确定对全链路监控的目标，实现对监控指标以及监控任务准确的获取，并根据全链路运行过程中的运行数据，实现对全链路进行安全可靠的监控，且在存在故障时，提高了对故障的解决效果以及解决效率，保障了全链路的稳定运行。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统。
背景技术
目前，随着现代技术的革新，大部分的智能化设备以及系统渐渐被人们所熟知；
现在的传统的数据分析处理技术已经越来越不适应当前大数据分析和处理的需求。为了节约成本，为大规模数据的存储和计算提供分布式处理框架，云计算、大数据、云存储等相关技术被提出。面对现在的大数据形式、虚拟化处理的信息处理方式，业务的处理节点是透明不可见的，业务的处理可能涉及多个节点，在这样的环境下，传统的监控处理方式显然不能够适应了；
因此，本发明提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统。
发明内容
本发明提供一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，用以通过确定对全链路监控的目标，实现对监控指标以及监控任务准确的获取，并根据全链路运行过程中的运行数据，实现对全链路进行安全可靠的监控，且在存在故障时，提高了对故障的解决效果以及解决效率，保障了全链路的稳定运行。
本发明提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，包括：
任务构建模块，用于获取全链路监控目标，并基于全链路监控目标确定监控指标以及监控任务；
监控模块，用于基于监控指标以及监控任务启动预设代理进程采集全链路监控数据，并对全链路监控数据进行分析；
保障模块，用于当分析结果判定全链路存在目标故障时，对目标故障进行定位，并基于定位结果采取预设保障措施对目标故障进行排除。
优选的，一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，任务构建模块，包括：
数据获取单元，用于获取监控目的，同时，确定全链路的结构信息；
目标确定单元，用于基于所述结构信息确定全链路的待监控目标，并确定待监控目标与监控目的的相关度；
所述目标确定单元，还用于将相关度大于或等于预设相关度的待监控目标确定为全链路监控目标，其中，所述全链路监控目标至少为一个。
优选的，一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，任务构建模块，包括：
监控准备单元，用于获取全链路监控目标，并提取全链路监控目标的标记标签，且将标记标签与预设功能表进行匹配，其中，一个全链路监控目标对应一个标记标签；
监控分析单元，用于基于匹配结果确定全链路监控目标的功能属性，并基于功能属性确定全链路监控目标的基准运行性能参数；
所述监控分析单元，还用于基于基准运行性能参数确定对全链路监控目标的监控指标，同时，确定全链路的运行属性；
监控任务确定单元，用于基于运行属性确定对全链路监控目标的监控时段以及监控强度，并基于监控时段以及监控强度确定对全链路监控目标的监控任务。
优选的，一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，监控任务确定单元，包括：
数据获取子单元，用于获取对全链路监控目标的监控指标以及监控任务，同时，构建关系记录表；
数据记录子单元，用于确定全链路监控目标的目标名称，并确定目标名称与监控指标以及监控任务的对应关系；
所述数据记录子单元，用于基于对应关系将全链路监控目标的目标名称以及对应的监控指标和监控任务在所述关系记录表中进行记录，得到目标关系记录表；
存储子单元，用于确定目标关系记录表的文件类型，并基于文件类型确定预设存储空间的地址信息；
所述存储子单元，用于基于地址信息访问预设存储空间，并将目标关系记录表在预设存储空间中进行存储。
优选的，一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，监控模块，包括：
数据采集单元，用于获取对全链路监控目标的监控指标以及监控任务，并基于监控指标以及监控任务确定对全链路监控目标的监控策略；
所述数据采集单元，用于基于监控策略确定对所述全链路监控目标的数据采集时间区段，并基于数据采集时间区段启动预设代理进程采集所述全链路监控目标的运行数据，得到全链路监控数据；
数据分类单元，用于提取全链路监控数据的特征数据，并基于特征数据对全链路监控数据进行聚类处理，得到对全链路监控数据的子监控数据，其中，子监控数据至少为一组；
数据清洗单元，用于基于聚类结果确定每一子监控数据中的孤立样本数据，并基于每一子监控数据的数据特征从预设数据清洗规则库中匹配目标清洗规则；
所述数据清洗单元，还用于基于目标清洗规则对相应的子监控数据进行清洗，得到标准子监控数据；
数据分析单元，用于确定标准子监控数据的目标取值，同时，构建曲线图，并基于曲线图将标准子监控数据的目标取值进行可视化，得到标准子监控数据对应的变化曲线；
所述数据分析单元，还用于基于监控指标构建异常检测模型，并将标准子监控数据对应的变化曲线输入异常检测模型；
所述数据分析单元，用于基于异常检测模型确定标准子监控数据对应的变化曲线中的敏感区域，并确定敏感区域的变化幅值；
比较单元，用于基于监控指标确定基准变化范围，并将变化幅值与基准变化范围进行比较；
若变化幅值在基准变化范围内，判定全链路工作正常；
否则，判定全链路工作异常。
优选的，一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，数据采集单元，包括：
数据采集子单元，用于获取下位机的工作属性，并基于工作属性确定下位机对数据的发送时间点，同时，确定数据在链路中的传输速度以及下位机与管理终端之间的链路长度；
数据传输时延确定子单元，用于基于传输速度以及链路长度确定数据在链路中的传输时长，并基于发送时间点以及传输时长，确定管理终端接收数据的理论时刻；
事件确定子单元，用于实时监测管理终端接收数据的实际时刻，并将理论时刻与实际时刻进行比较；
时延判定子单元，用于当实际时刻大于理论时刻时，判定链路对数据的传输存在时延，并在链路中选取目标个数时延校正点；
时延校正子单元，用于基于时延矫正点对链路进行时延校正，直至实际时刻等于理论时刻，完成对链路的时延校正。
优选的，一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，保障模块，包括：
结果获取单元，用于获取对全链路监控数据的分析结果，并当分析结果判定全链路存在目标故障时，获取预设代理进程采集到的全链路监控数据；
特征提取单元，用于确定全链路监控数据中的异常数据片段，并提取异常数据片段的目标特征；
类型确定单元，用于基于目标特征确定异常数据片段的运行特征，并基于运行特征确定目标故障的故障类型；
模块确定单元，用于基于故障类型确定异常结构模块，并获取异常结构模块对应的历史运行数据，其中，异常结构模块至少为一种，且历史运行数据包括异常结构模块正常运行以及异常运行时对应的运行数据；
模型构建单元，用于提取历史运行数据中异常结构模块异常运行时对应的运行数据，并基于异常运行时对应的运行数据确定异常结构模块异常时产生的告警日志；
所述模型构建单元，用于基于预设算法对告警日志进行训练，得到异常结构模块故障定位模型；
故障定位单元，用于实时获取异常结构模块的实时状态数据，并将实时状态数据输入异常结构模块故障定位模型中进行处理；
所述故障定位单元，用于基于异常结构模块故障定位模型确定异常结构模块中各组件的连接关系，并基于连接关系对各组件进行时间层关联以及空间层关联，得到异常结构模块的故障影响范围；
所述故障定位单元，用于基于故障影响范围确定异常结构模块中的故障组件，同时，提取故障组件的组件信息；
保障单元，用于基于故障组件的组件信息确定故障组件的目标功能属性，并基于目标功能属性从预设保障措施库中匹配预设保障措施；
所述保障单元，用于基于预设保障措施对故障组件进行运维，完成对目标故障的定位以及运维。
优选的，一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，保障单元，包括：
组件确定子单元，用于获取故障组件的组件信息，同时，获取故障组件对应的预设保障措施，其中，预设保障措施包括自动重发、远程校准以及实时报警；
保障子单元，用于提取预设保障措施中的保障步骤，并确定对故障组件执行保障步骤的目标顺序；
所述保障子单元，用于基于目标顺序对故障组件进行保障。
优选的，一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，保障单元，还包括：
数据获取子单元，用于获取故障组件的组件信息以及故障组件对应的预设保障措施，同时，确定预设保障措施对故障组件的运维时间信息；
记录子单元，用于构建数据记录表，并将故障组件的组件信息、故障组件对应的预设保障措施以及预设保障措施对故障组件的运维时间信息进行记录，得到目标故障运维记录表；
标识子单元，用于基于故障组件的组件信息设定目标标识，并基于目标标识对目标故障运维记录表进行标记；
传输子单元，用于基于标记结果将目标故障运维记录表传输至管理终端进行留存。
优选的，一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，保障单元，还包括：
故障分析子单元，用于获取故障组件的组件信息，并基于组件信息确定故障组件对应的目标服务进程；
故障隔离子单元，用于确定故障组件在目标服务进程中的运行属性，并控制剩余服务根据运行属性对目标服务进程进行平稳退化，完成对目标服务进程的容错。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统的结构图；
图2为本发明实施例中一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统中任务构建模块的结构图；
图3为本发明实施例中一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统中监控模块的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：
本实施例提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，如图1所示，包括：
任务构建模块，用于获取全链路监控目标，并基于全链路监控目标确定监控指标以及监控任务；
监控模块，用于基于监控指标以及监控任务启动预设代理进程采集全链路监控数据，并对全链路监控数据进行分析；
保障模块，用于当分析结果判定全链路存在目标故障时，对目标故障进行定位，并基于定位结果采取预设保障措施对目标故障进行排除。
该实施例中，全链路监控目标指的是需要监控的对象，包括下位机、传输链路以及对应的应用等。
该实施例中，监控指标指的是在对全链路监控目标进行监控时依据的监控标准。
该实施例中，监控任务指的是需要对全链路监控目标监控的业务种类、监控的强度以及监控的时间信息等。
该实施例中，预设代理进程是提前设定好的，用于采集全链路在运行过程中的运行数据，具体可以是设定好的数据采集程序等。
该实施例中，全链路监控数据指的是对全链路以及与全链路连接的下位机的运行数据进行采集后得到的数据。
该实施例中，对所述全链路监控数据进行分析指的是对采集到的数据进行分类并分析，从而实现对全链路监控目标的健康状态进行检测，筛选其中的异常情况。
该实施例中，目标故障指的是下位机发生的故障、网络发生的故障或应用发生的故障等。
该实施例中，对所述目标故障进行定位指的是快速查找故障的类型以及存在位置情况。
该实施例中，预设保障措施是提前设定好的，用于排除目标故障造成的问题以及在故障发生后或发生前进行报警提醒。
上述技术方案的有益效果是：通过确定对全链路监控的目标，实现对监控指标以及监控任务准确的获取，并根据全链路运行过程中的运行数据，实现对全链路进行安全可靠的监控，且在存在故障时，提高了对故障的解决效果以及解决效率，保障了全链路的稳定运行。
实施例2：
在实施例1的基础上，本实施例提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，如图2所示，任务构建模块，包括：
数据获取单元，用于获取监控目的，同时，确定全链路的结构信息；
目标确定单元，用于基于所述结构信息确定全链路的待监控目标，并确定待监控目标与监控目的的相关度；
所述目标确定单元，还用于将相关度大于或等于预设相关度的待监控目标确定为全链路监控目标，其中，所述全链路监控目标至少为一个。
该实施例中，监控目的指的是需要对全链路进行监控的最终目的，具体为监控全链路的运行机能、全链路中下位机的运行情况以及网络异常情况等。
该实施例中，结构信息指的是当前监控的全链路对应的组成情况，包括下位机、应用以及网络等。
该实施例中，待监控目标指的是全链路中所有的组成结构，便于根据监控目的确定最终需要监控的对象，可以是全链路中所有的组成结构，也可以是其中的至少一个。
该实施例中，相关度指的是用于表征不同带监控目标与监控目的之间的关联程度。
该实施例中，预设相关度是提前设定好的，用于衡量待监控目标是否满足当前监控目的的监控需求。
上数据技术方案的有益效果是：通过确定监控目的以及全链路的结构信息，实现根据结构信息确定需要进行监控的目标，从而便于实现对全链路进行安全可靠的监控，保障了全链路的稳定运行。
实施例3：
在实施例1的基础上，本实施例提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，任务构建模块，包括：
监控准备单元，用于获取全链路监控目标，并提取全链路监控目标的标记标签，且将标记标签与预设功能表进行匹配，其中，一个全链路监控目标对应一个标记标签；
监控分析单元，用于基于匹配结果确定全链路监控目标的功能属性，并基于功能属性确定全链路监控目标的基准运行性能参数；
所述监控分析单元，还用于基于基准运行性能参数确定对全链路监控目标的监控指标，同时，确定全链路的运行属性；
监控任务确定单元，用于基于运行属性确定对全链路监控目标的监控时段以及监控强度，并基于监控时段以及监控强度确定对全链路监控目标的监控任务。
该实施例中，标记标签指的是用于标记不同监控目标的一种标记符号，通过标记标签可快速准确的确定当前监控目标的类型以及对应执行的功能种类。
该实施例中，预设功能表是提起按设定好的，用于记录不同的监控目标对应的运行功能。
该实施例中，功能属性指的是不同监控目标在全链路中执行的运行功能，具体为数据传输、采集数据或是对采集到的数据进行分析等。
该实施例中，基准运行性能参数指的是不同监控目标在全链路中正常运行时对应的取值情况。
该实施例中，运行属性指的是全链路对应的运行时间以及执行的工作种类。
该实施例中，监控强度指的是对全链路监控目标的监控严格程度，不同工作种类或是工作要求对应的监控强度是不同的。
上述技术方案的有益效果是：通过确定全链路监控目标的功能属性，实现对全链路监控目标的基准运行性能参数进行准确的判定，从而为准确确定对全链路监控目标的监控指标提供了便利与保障，同时，通过全链路的运行属性，实现对全链路监控目标的监控任务进行有效获取，为实现对全链路监控目标进行严格有效的监控提供了便利，保障了全链路安全可靠的运行。
实施例4：
在实施例3的基础上，本实施例提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，监控任务确定单元，包括：
数据获取子单元，用于获取对全链路监控目标的监控指标以及监控任务，同时，构建关系记录表；
数据记录子单元，用于确定全链路监控目标的目标名称，并确定目标名称与监控指标以及监控任务的对应关系；
所述数据记录子单元，用于基于对应关系将全链路监控目标的目标名称以及对应的监控指标和监控任务在所述关系记录表中进行记录，得到目标关系记录表；
存储子单元，用于确定目标关系记录表的文件类型，并基于文件类型确定预设存储空间的地址信息；
所述存储子单元，用于基于地址信息访问预设存储空间，并将目标关系记录表在预设存储空间中进行存储。
该实施例中，目标名称可以是全链路监控目标对应的学术名称，具体为“下位机”或“网络”等。
该实施例中，目标关系记录表可以是将全链路监控目标的目标名称与对应的监控指标以及监控任务在构建的关系记录表中存储后得到的最终的表格。
该实施例中，文件类型指的是当前记录表中记录的数据种类，不同种类的数据存储的位置不同。
该实施例中，预设存储空间是提前设定好的，用于存储不同种类的数据以及不同的数据表格。
上述技术方案的有益效果是：通过确定全链路监控目标与监控指标以及对应的监控任务的对应关系，且根据对应关系将三者进行对应存储至构建关系记录表，其次，将得到的关系记录表在预设的存储空间进行记录存储，为实现对对全链路监控目标进行严格有效的监控提供了便利，确保及时发生异常的监控目标，确保全链路可靠运行。
实施例5：
在实施例1的基础上，本实施例提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，如图3所示，监控模块，包括：
数据采集单元，用于获取对全链路监控目标的监控指标以及监控任务，并基于监控指标以及监控任务确定对全链路监控目标的监控策略；
所述数据采集单元，用于基于监控策略确定对所述全链路监控目标的数据采集时间区段，并基于数据采集时间区段启动预设代理进程采集所述全链路监控目标的运行数据，得到全链路监控数据；
数据分类单元，用于提取全链路监控数据的特征数据，并基于特征数据对全链路监控数据进行聚类处理，得到对全链路监控数据的子监控数据，其中，子监控数据至少为一组；
数据清洗单元，用于基于聚类结果确定每一子监控数据中的孤立样本数据，并基于每一子监控数据的数据特征从预设数据清洗规则库中匹配目标清洗规则；
所述数据清洗单元，还用于基于目标清洗规则对相应的子监控数据进行清洗，得到标准子监控数据；
数据分析单元，用于确定标准子监控数据的目标取值，同时，构建曲线图，并基于曲线图将标准子监控数据的目标取值进行可视化，得到标准子监控数据对应的变化曲线；
所述数据分析单元，还用于基于监控指标构建异常检测模型，并将标准子监控数据对应的变化曲线输入异常检测模型；
所述数据分析单元，用于基于异常检测模型确定标准子监控数据对应的变化曲线中的敏感区域，并确定敏感区域的变化幅值；
比较单元，用于基于监控指标确定基准变化范围，并将变化幅值与基准变化范围进行比较；
若变化幅值在基准变化范围内，判定全链路工作正常；
否则，判定全链路工作异常。
该实施例中，监控策略指的是对全链路监控目标进行监控的步骤以及监控的具体方式或方法等。
该实施例中，采集事件区段指的是对全链路监控目标的运行数据进行采集的时间信息，具体为间隔性采集，例如每隔一分钟采集一次。
该实施例中，运行数据指的是不同全链路监控目标在执行相应功能时的工作参数，具体为下位机的工作参数、网路的工作参数以及不同应用的工作参数等。
该实施例中，特征数据指的是全链路监控数据中能够表明数据特点或种类的关键数据片段。
该实施例中，子监控数据指的是每一类别中包含的全链路监控数据。
该实施例中，孤立样本数据指的是每一类子监控数据中取值偏离平均取值较大的数据。
该实施例中，数据特征指的是每一类监控数据的具体种类以及对应的取值情况。
该实施例中，预设数据清洗规则库是提前设定好的，内部存储有不同数据种类对应的数据清洗规则。
该实施例中，目标清洗规则指的是适用于对当前子监控数据进行清洗的数据清洗规则，是预设数据清洗规则库中的一种或多种组合。
该实施例中，标准子监控数据指的是对每一类子监控数据进行清洗后得到的全链路监控数据，可直接进行分析的数据。
该实施例中，目标取值可以是标准子监控数据的具体取值情况。
该实施例中，可视化指的是通过曲线图将标准子监控数据的目标取值进行展示，从而便于查看标准子监控数据的取值变化情况。
该实施例中敏感区域指的是标准子监控数据对应的变化曲线中取值变化过大的片段，即骤升或骤降的曲线段。
该实施例中，变化幅值指的是敏感区域中的最大取值和最小取值的差值。
该实施例中，基准变化范围指的是子监控数据允许变化的范围。
上述技术方案的有益效果是：通过确定对全链路监控目标的监控策略，并根据监控策略采集全链路监控目标的运行参数，为准确分析全链路是否异常提供了便利，其次，将采集到的全链路监控数据进行分类，并清洗，确保得到的全链路监控数据准确可靠，从而保障了分析结果的可靠性，然后根据监控指标对每一类子监控数据进行异常监测，从而实现对全链路的运行状况进行准确有效的分析，便于在全链路发生异常时，及时确定全链路的异常情况，从而便于及时采取保障措施，提高了全链路运行的可靠稳定性。
实施例6：
在实施例5的基础上，本实施例提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，数据采集单元，包括：
数据采集子单元，用于获取下位机的工作属性，并基于工作属性确定下位机对数据的发送时间点，同时，确定数据在链路中的传输速度以及下位机与管理终端之间的链路长度；
数据传输时延确定子单元，用于基于传输速度以及链路长度确定数据在链路中的传输时长，并基于发送时间点以及传输时长，确定管理终端接收数据的理论时刻；
事件确定子单元，用于实时监测管理终端接收数据的实际时刻，并将理论时刻与实际时刻进行比较；
时延判定子单元，用于当实际时刻大于理论时刻时，判定链路对数据的传输存在时延，并在链路中选取目标个数时延校正点；
时延校正子单元，用于基于时延矫正点对链路进行时延校正，直至实际时刻等于理论时刻，完成对链路的时延校正。
该实施例中，下位机指的是被管理终端控制的设备或器件。
该实施例中，工作属性指的是下位机的工作种类以及在向管理终端发送数据的习惯信息。
该实施例中，传输时长指的是在理论情况下数据在链路中传输的时间。
该实施例中，理论时刻指的是数据在链路中无时延时，从下位机传输至管理终端的时间点。
该实施例中，实际时刻指的是管理终端实际接收到下位机传输的数据的时间信息。
该实施例中，时延指的是造成数据传输延迟，即管理终端未能及时接收到相应的工作数据。
该实施例中，目标个数是提前设定好的，用于在链路中选取多个校正点。
上述技术方案的有益效果是：通过确定下位机的工作属性，从而实现对下位机的发送时间点以及管理终端对数据的理论接收时间点进行准确获取，同时实时监测管理终端接收数据的实际时间点，从而准确判断链路是否存在时延，且在存在时延时对时延进行校正，提高了下位机与管理终端之间数据传输的及时性，从而提高了对全链路监控的效果。
实施例7：
在实施例1的基础上，本实施例提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，保障模块，包括：
结果获取单元，用于获取对全链路监控数据的分析结果，并当分析结果判定全链路存在目标故障时，获取预设代理进程采集到的全链路监控数据；
特征提取单元，用于确定全链路监控数据中的异常数据片段，并提取异常数据片段的目标特征；
类型确定单元，用于基于目标特征确定异常数据片段的运行特征，并基于运行特征确定目标故障的故障类型；
模块确定单元，用于基于故障类型确定异常结构模块，并获取异常结构模块对应的历史运行数据，其中，异常结构模块至少为一种，且历史运行数据包括异常结构模块正常运行以及异常运行时对应的运行数据；
模型构建单元，用于提取历史运行数据中异常结构模块异常运行时对应的运行数据，并基于异常运行时对应的运行数据确定异常结构模块异常时产生的告警日志；
所述模型构建单元，用于基于预设算法对告警日志进行训练，得到异常结构模块故障定位模型；
故障定位单元，用于实时获取异常结构模块的实时状态数据，并将实时状态数据输入异常结构模块故障定位模型中进行处理；
所述故障定位单元，用于基于异常结构模块故障定位模型确定异常结构模块中各组件的连接关系，并基于连接关系对各组件进行时间层关联以及空间层关联，得到异常结构模块的故障影响范围；
所述故障定位单元，用于基于故障影响范围确定异常结构模块中的故障组件，同时，提取故障组件的组件信息；
保障单元，用于基于故障组件的组件信息确定故障组件的目标功能属性，并基于目标功能属性从预设保障措施库中匹配预设保障措施；
所述保障单元，用于基于预设保障措施对故障组件进行运维，完成对目标故障的定位以及运维。
该实施例中，异常数据片段指的是全链路监控数据中数据取值存在异常的某一段数据或是某一类数据。
该实施例中，目标特征指的是异常数据片段的种类以及对应的取值情况。
该实施例中，运行特征指的是异常数据片段对应模块或组件在工作时的工作特征。
该实施例中，故障类型可以是下位机、网络以及应用发生的故障，每一类对应一种故障类型。
该实施例中，异常结构模块指的是全链路中发生异常的工作模块，其中，工作模块包括下位机、网络以及应用。
该实施例中，历史运行数据指的是异常结构模块在预设时间段内的工作参数，包括正常工作时的数据以及异常工作时的数据。
该实施例中，告警日志指的是异常结构模块在工作过程中发生异常时，系统产生的告警信息。
该实施例中，预设算法是提前设定好的，具体可以是数据挖掘算法，用于对告警日志进行训练，从而得到对应的故障检测模型。
该实施例中，异常结构模块故障定位模型是用来对模块的运行数据进行分析，从而便于确定异常结构模块中具体发生异常的组件。
该实施例中，实时状态数据指的是异常结构模块在工作过程中的实时工作参数。
该实施例中，时间层关联指的是异常结构模块中各组件在工作时间上与其他工作模块之间的数据通信时间或是接受管理终端发送的相关指令的时间信息。
该实施例中，空间层关联指的是异常结构模块中各组件在工作过程中之间的关联关系。
该实施例中，组件指的是异常结构模块中具体涉及到的不同组件，具体为下位机中包括不同的元器件以及不同应用中对应的程序块等。
该实施例中，故障影响范围指的是异常结构模块中发生故障的组件的范围，从而便于对故障组件进行准确定位。
该实施例中，故障组件指的是异常结构模块中工作性能发生异常或是故障的元器件。
该实施例中，组件信息指的是故障组件的器件类型。
该实施例中，目标功能属性指的是故障组件在工作过程中能够实现的执行功能，具体为数据采集或是数据传输等。
该实施例中，预设保障措施库是提前设定好的，用于存储不同的保障措施，其中，保障措施包括自动重发、远程校准、实时报警以及提前报警等。
上述技术方案的有益效果是：通过当判定全链路存在故障时，对全链路监控数据进行分析，准确得到目标故障的故障类型，其次，根据故障类型确定对应的异常结构模块，并通过异常结构模块的历史运行数据实现对故障定位模型进行准确的构建，且在构建完成后对异常结构模块的实时状态数据进行分析，从而实现对异常结构模块中发生故障的组件进行准确定位，为准确对故障组件进行对应的保障提供了保障，确保在全链路发生故障时及时采取相应的措施解决故障，保障了全链路的安全可靠的运行。
实施例8：
在实施例7的基础上，本实施例提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，保障单元，包括：
组件确定子单元，用于获取故障组件的组件信息，同时，获取故障组件对应的预设保障措施，其中，预设保障措施包括自动重发、远程校准以及实时报警；
保障子单元，用于提取预设保障措施中的保障步骤，并确定对故障组件执行保障步骤的目标顺序；
所述保障子单元，用于基于目标顺序对故障组件进行保障。
该实施例中，保障步骤指的是对故障组件进行运维的具体措施或是在运维过程中执行的运维内容。
该实施例中，目标顺序是用来表征不同保障步骤在执行时的先后顺序。
上述技术方案的有益效果是：通过确定根据故障组件的组件信息，实现对预设保障措施中的保障步骤进行有效获取，同时对保障步骤进行排序，实现对故障组件进行准确有效的保障操作，为保障全链路可靠的运行提供便利与保障。
实施例9：
在实施例7的基础上，本实施例提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，保障单元，还包括：
数据获取子单元，用于获取故障组件的组件信息以及故障组件对应的预设保障措施，同时，确定预设保障措施对故障组件的运维时间信息；
记录子单元，用于构建数据记录表，并将故障组件的组件信息、故障组件对应的预设保障措施以及预设保障措施对故障组件的运维时间信息进行记录，得到目标故障运维记录表；
标识子单元，用于基于故障组件的组件信息设定目标标识，并基于目标标识对目标故障运维记录表进行标记；
传输子单元，用于基于标记结果将目标故障运维记录表传输至管理终端进行留存。
该实施例中，运维时间信息指的是通过预设保障措施对故障组件进行运维或是排除故障组件的故障时的具体时间情况。
该实施例中，目标故障运维记录表指的是将故障组件的组件信息、故障组件对应的预设保障措施以及预设保障措施对故障组件的运维时间信息在构建的数据记录表中进行填写后得到的记录表。
该实施例中，目标标识是用来标记不同故障组件的一种标记标签，通过目标标识可准确快速的判定当前数据记录表中记录的故障组件的类型。
该实施例中，基于标记结果将目标故障运维记录表传输至管理终端进行留存指的是将最终的到的数据记录表传输至管理终端进行整理并进行存储，便于对全链路的工作情况进行准确有效的记录。
上述技术方案的有益效果是：通过确定故障组件的组件信息、预设保障措施以及对应的运维时间，从而通过构建数据记录表对获取到的数据进行记录，比那与及时有效的对相关监控数据以及运维数据进行相应的保存，同时，通过故障组件的组件信息对数据记录表设定对应的目标标识，提高了对数据记录表的辨识度，并传输至管理终端进行留存，实现对全链路进行严格有效的监控，保障了全链路的稳定运行。
实施例10：
在实施例7的基础上，本实施例提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，保障单元，还包括：
故障分析子单元，用于获取故障组件的组件信息，并基于组件信息确定故障组件对应的目标服务进程；
故障隔离子单元，用于确定故障组件在目标服务进程中的运行属性，并控制剩余服务根据运行属性对目标服务进程进行平稳退化，完成对目标服务进程的容错。
该实施例中，目标服务进程指的是当前故障组件所在的模块执行的服务功能。
该实施例中，运行属性指的是故障组件在目标服务进程中的运行情况以及故障在组件在目标服务进程中的主要运行作用。
该实施例中，剩余服务指的是全链路在运行或工作中除了当前目标服务进程外其他的服务进程，且全链路中的服务进程不唯一。
该实施例中，平稳退化指的是通过其他的服务进程对目标服务进程的执行功能进行接替，从而将故障组件引起的故障信息封闭在当前的服务进程中，不会影响整个全链路的工作情况。
该实施例中，容错指的是通过全链路中其他的服务对存在故障的服务进行兼容，从而保障整个全链路的正常运行。
上述技术方案的有益效果是：通过确定故障组件对应的目标服务进程，且确定故障组件在目标服务进程中的运行属性，从而通过其他的服务对目标服务进程进行容错，保障了故障组件引起的故障不会波及整个全链路，从而保障了全链路的正常稳定的运行，提高了解决全链路故障的效率。
实施例11：
在实施例7的基础上，本实施例提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，基于运行特征确定目标故障的故障类型，包括：
当故障类型为网络故障时，确定网络中的节点集合；
在节点集合中确定基准节点，并基于基准节点向其余节点发送探测信息；基于探测信号根据如下公式计算基准节点的探测范围：
W＝{j|Dij<L,j∈M}；
其中，W表示基准节点的探测范围；j表示网络中的当前节点；i表示网络中中子节点集合中的基准节点；Dij表示基准节点与节点j之间的路径长度；L表示探测信息能探测的最大路径长度；M表示网络中的节点集合；
基于探测范围将节点集合进行划分，得到子节点集合；
分别确定子节点结合中子节点的度，并基于子节点的度计算子节点的度的权重：
其中，αk表示探测范围内子节点k的权重值；Qk表示探测范围内子节点k的度；m表示探测范围内子节点的总个数；k表示探测范围内的当前子节点；
基于子节点的权重确定探测范围内子节点的负载值，其中，负载值与权重成正比；
基于负载值确定相邻子节点之间的负载差异值，并将负载差异值与预设阈值进行比较；
若负载差异值小于或等于预设阈值，判定相邻子节点之间不存在数据泄露，且判定当前网络段良好，直至完成对网络的巡检；
否则，判定当前相邻子节点之间存在数据泄露，且将当前网络断判定为故障网络段，完成对故障网络段的定位。
该实施例中，节点集合指的是网络中包含的所有的节点，节点用于对数据进行临时存储。
该实施例中，基准节点指的是在节点集合中确定初始检测的节点，即网络中的起始节点。
该实施例中，探测范围指的是通过基准节点发送的探测信号可以多方向传输到的节点范围。
该实施例中，子节点集合指的是根据探测范围将节点集合进行划分后得到子集合，便于确定网络中具体发生故障的区段。
该实施例中，节点的度是用来表征每个节点的邻居节点的数量。
该实施例中，节点的负载值指的是通过该节点的数据流。
该实施例中，负载差异值指的是相邻节点之间数据量的差异程度的大小。
该实施例中，预设阈值是提前设定好的，用于衡量相邻节点之间的数据量差异是否过大。
上述技术方案的有益效果是：通过在网络中选取基准节点，并通过基准节点向其余节点发送探测信息，从而实现将网络中的节点进行有效划分，其次，通过确定各节点的度，实现通过权重值对各点的负载进行准确有效的判定，最终通过确定相邻节点之间的负载差异程度，实现对当前网络段的运行状态进行准确有效的监测，确保了全链路的稳定运行。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，其特征在于，包括：
任务构建模块，用于获取全链路监控目标，并基于全链路监控目标确定监控指标以及监控任务；
监控模块，用于基于监控指标以及监控任务启动预设代理进程采集全链路监控数据，并对全链路监控数据进行分析；
保障模块，用于当分析结果判定全链路存在目标故障时，对目标故障进行定位，并基于定位结果采取预设保障措施对目标故障进行排除。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，其特征在于，任务构建模块，包括：
数据获取单元，用于获取监控目的，同时，确定全链路的结构信息；
目标确定单元，用于基于所述结构信息确定全链路的待监控目标，并确定待监控目标与监控目的的相关度；
所述目标确定单元，还用于将相关度大于或等于预设相关度的待监控目标确定为全链路监控目标，其中，所述全链路监控目标至少为一个。
3.根据权利要求1所述的一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，其特征在于，任务构建模块，包括：
监控准备单元，用于获取全链路监控目标，并提取全链路监控目标的标记标签，且将标记标签与预设功能表进行匹配，其中，一个全链路监控目标对应一个标记标签；
监控分析单元，用于基于匹配结果确定全链路监控目标的功能属性，并基于功能属性确定全链路监控目标的基准运行性能参数；
所述监控分析单元，还用于基于基准运行性能参数确定对全链路监控目标的监控指标，同时，确定全链路的运行属性；
监控任务确定单元，用于基于运行属性确定对全链路监控目标的监控时段以及监控强度，并基于监控时段以及监控强度确定对全链路监控目标的监控任务。
4.根据权利要求3所述的一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，其特征在于，监控任务确定单元，包括：
数据获取子单元，用于获取对全链路监控目标的监控指标以及监控任务，同时，构建关系记录表；
数据记录子单元，用于确定全链路监控目标的目标名称，并确定目标名称与监控指标以及监控任务的对应关系；
所述数据记录子单元，用于基于对应关系将全链路监控目标的目标名称以及对应的监控指标和监控任务在所述关系记录表中进行记录，得到目标关系记录表；
存储子单元，用于确定目标关系记录表的文件类型，并基于文件类型确定预设存储空间的地址信息；
所述存储子单元，用于基于地址信息访问预设存储空间，并将目标关系记录表在预设存储空间中进行存储。
5.根据权利要求1所述的一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，其特征在于，监控模块，包括：
数据采集单元，用于获取对全链路监控目标的监控指标以及监控任务，并基于监控指标以及监控任务确定对全链路监控目标的监控策略；
所述数据采集单元，用于基于监控策略确定对所述全链路监控目标的数据采集时间区段，并基于数据采集时间区段启动预设代理进程采集所述全链路监控目标的运行数据，得到全链路监控数据；
数据分类单元，用于提取全链路监控数据的特征数据，并基于特征数据对全链路监控数据进行聚类处理，得到对全链路监控数据的子监控数据，其中，子监控数据至少为一组；
数据清洗单元，用于基于聚类结果确定每一子监控数据中的孤立样本数据，并基于每一子监控数据的数据特征从预设数据清洗规则库中匹配目标清洗规则；
所述数据清洗单元，还用于基于目标清洗规则对相应的子监控数据进行清洗，得到标准子监控数据；
数据分析单元，用于确定标准子监控数据的目标取值，同时，构建曲线图，并基于曲线图将标准子监控数据的目标取值进行可视化，得到标准子监控数据对应的变化曲线；
所述数据分析单元，还用于基于监控指标构建异常检测模型，并将标准子监控数据对应的变化曲线输入异常检测模型；
所述数据分析单元，用于基于异常检测模型确定标准子监控数据对应的变化曲线中的敏感区域，并确定敏感区域的变化幅值；
比较单元，用于基于监控指标确定基准变化范围，并将变化幅值与基准变化范围进行比较；
若变化幅值在基准变化范围内，判定全链路工作正常；
否则，判定全链路工作异常。
6.根据权利要求5所述的一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，其特征在于，数据采集单元，包括：
数据采集子单元，用于获取下位机的工作属性，并基于工作属性确定下位机对数据的发送时间点，同时，确定数据在链路中的传输速度以及下位机与管理终端之间的链路长度；
数据传输时延确定子单元，用于基于传输速度以及链路长度确定数据在链路中的传输时长，并基于发送时间点以及传输时长，确定管理终端接收数据的理论时刻；
事件确定子单元，用于实时监测管理终端接收数据的实际时刻，并将理论时刻与实际时刻进行比较；
时延判定子单元，用于当实际时刻大于理论时刻时，判定链路对数据的传输存在时延，并在链路中选取目标个数时延校正点；
时延校正子单元，用于基于时延矫正点对链路进行时延校正，直至实际时刻等于理论时刻，完成对链路的时延校正。
7.根据权利要求1所述的一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，其特征在于，保障模块，包括：
结果获取单元，用于获取对全链路监控数据的分析结果，并当分析结果判定全链路存在目标故障时，获取预设代理进程采集到的全链路监控数据；
特征提取单元，用于确定全链路监控数据中的异常数据片段，并提取异常数据片段的目标特征；
类型确定单元，用于基于目标特征确定异常数据片段的运行特征，并基于运行特征确定目标故障的故障类型；
模块确定单元，用于基于故障类型确定异常结构模块，并获取异常结构模块对应的历史运行数据，其中，异常结构模块至少为一种，且历史运行数据包括异常结构模块正常运行以及异常运行时对应的运行数据；
模型构建单元，用于提取历史运行数据中异常结构模块异常运行时对应的运行数据，并基于异常运行时对应的运行数据确定异常结构模块异常时产生的告警日志；
所述模型构建单元，用于基于预设算法对告警日志进行训练，得到异常结构模块故障定位模型；
故障定位单元，用于实时获取异常结构模块的实时状态数据，并将实时状态数据输入异常结构模块故障定位模型中进行处理；
所述故障定位单元，用于基于异常结构模块故障定位模型确定异常结构模块中各组件的连接关系，并基于连接关系对各组件进行时间层关联以及空间层关联，得到异常结构模块的故障影响范围；
所述故障定位单元，用于基于故障影响范围确定异常结构模块中的故障组件，同时，提取故障组件的组件信息；
保障单元，用于基于故障组件的组件信息确定故障组件的目标功能属性，并基于目标功能属性从预设保障措施库中匹配预设保障措施；
所述保障单元，用于基于预设保障措施对故障组件进行运维，完成对目标故障的定位以及运维。
8.根据权利要求7所述的一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，其特征在于，保障单元，包括：
组件确定子单元，用于获取故障组件的组件信息，同时，获取故障组件对应的预设保障措施，其中，预设保障措施包括自动重发、远程校准以及实时报警；
保障子单元，用于提取预设保障措施中的保障步骤，并确定对故障组件执行保障步骤的目标顺序；
所述保障子单元，用于基于目标顺序对故障组件进行保障。
9.根据权利要求7所述的一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，其特征在于，保障单元，还包括：
数据获取子单元，用于获取故障组件的组件信息以及故障组件对应的预设保障措施，同时，确定预设保障措施对故障组件的运维时间信息；
记录子单元，用于构建数据记录表，并将故障组件的组件信息、故障组件对应的预设保障措施以及预设保障措施对故障组件的运维时间信息进行记录，得到目标故障运维记录表；
标识子单元，用于基于故障组件的组件信息设定目标标识，并基于目标标识对目标故障运维记录表进行标记；
传输子单元，用于基于标记结果将目标故障运维记录表传输至管理终端进行留存。
10.根据权利要求7所述的一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统，其特征在于，保障单元，还包括：
故障分析子单元，用于获取故障组件的组件信息，并基于组件信息确定故障组件对应的目标服务进程；
故障隔离子单元，用于确定故障组件在目标服务进程中的运行属性，并控制剩余服务根据运行属性对目标服务进程进行平稳退化，完成对目标服务进程的容错。
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|---|---|
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Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115801561A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-03-14 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 物联网故障处理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116203362A (zh) * | 2023-02-10 | 2023-06-02 | 深圳市云帆自动化技术有限公司 | 一种配电盘状态监测系统 |
| CN116317171A (zh) * | 2023-05-24 | 2023-06-23 | 深圳市凌祺实业有限公司 | 一种电量及非电量物联网监控装置 |
| CN117041106A (zh) * | 2023-08-28 | 2023-11-10 | 河北润博星原科技发展有限公司 | 一种基于物联网的监控设备运维管理系统及方法 |
| CN117634837A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-03-01 | 南网物业管理(广州)有限责任公司 | 一种物业管理安保巡检系统及方法 |
| CN117834472A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-04-05 | 山东中全智通信息科技有限公司 | 一种物联网卡监控管理方法及系统 |
| CN118368212A (zh) * | 2024-06-19 | 2024-07-19 | 中邮消费金融有限公司 | 基于业务指标的全链路监控系统、方法及存储介质 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105610983A (zh) * | 2016-03-07 | 2016-05-25 | 北京荣之联科技股份有限公司 | 一种分布式的网络监控方法及系统 |
| CN108759920A (zh) * | 2018-06-04 | 2018-11-06 | 深圳源广安智能科技有限公司 | 一种基于物联网的仓库安全监测系统 |
| CN111901156A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-11-06 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种监控故障的方法及装置 |
| CN112346393A (zh) * | 2021-01-08 | 2021-02-09 | 睿至科技集团有限公司 | 基于智能运维的数据全链路异常监测及处理方法和系统 |
| CN112653586A (zh) * | 2019-10-12 | 2021-04-13 | 苏州工业园区测绘地理信息有限公司 | 基于全链路监控的时空大数据平台应用性能管理方法 |
| CN113381884A (zh) * | 2021-06-02 | 2021-09-10 | 上海数禾信息科技有限公司 | 用于监控告警系统的全链路监控方法及装置 |
| CN113542050A (zh) * | 2020-04-17 | 2021-10-22 | 华为技术有限公司 | 网络性能监控方法、装置及系统 |
-
2022
- 2022-06-27 CN CN202210735113.0A patent/CN115118581B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105610983A (zh) * | 2016-03-07 | 2016-05-25 | 北京荣之联科技股份有限公司 | 一种分布式的网络监控方法及系统 |
| CN108759920A (zh) * | 2018-06-04 | 2018-11-06 | 深圳源广安智能科技有限公司 | 一种基于物联网的仓库安全监测系统 |
| CN112653586A (zh) * | 2019-10-12 | 2021-04-13 | 苏州工业园区测绘地理信息有限公司 | 基于全链路监控的时空大数据平台应用性能管理方法 |
| CN113542050A (zh) * | 2020-04-17 | 2021-10-22 | 华为技术有限公司 | 网络性能监控方法、装置及系统 |
| CN111901156A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-11-06 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种监控故障的方法及装置 |
| CN112346393A (zh) * | 2021-01-08 | 2021-02-09 | 睿至科技集团有限公司 | 基于智能运维的数据全链路异常监测及处理方法和系统 |
| CN113381884A (zh) * | 2021-06-02 | 2021-09-10 | 上海数禾信息科技有限公司 | 用于监控告警系统的全链路监控方法及装置 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115801561A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-03-14 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 物联网故障处理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116203362A (zh) * | 2023-02-10 | 2023-06-02 | 深圳市云帆自动化技术有限公司 | 一种配电盘状态监测系统 |
| CN116203362B (zh) * | 2023-02-10 | 2023-09-19 | 深圳市云帆自动化技术有限公司 | 一种配电盘状态监测系统 |
| CN116317171A (zh) * | 2023-05-24 | 2023-06-23 | 深圳市凌祺实业有限公司 | 一种电量及非电量物联网监控装置 |
| CN116317171B (zh) * | 2023-05-24 | 2023-08-18 | 深圳市凌祺实业有限公司 | 一种电量及非电量物联网监控装置 |
| CN117041106A (zh) * | 2023-08-28 | 2023-11-10 | 河北润博星原科技发展有限公司 | 一种基于物联网的监控设备运维管理系统及方法 |
| CN117041106B (zh) * | 2023-08-28 | 2024-02-27 | 河北润博星原科技发展有限公司 | 一种基于物联网的监控设备运维管理系统及方法 |
| CN117634837A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-03-01 | 南网物业管理(广州)有限责任公司 | 一种物业管理安保巡检系统及方法 |
| CN117834472A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-04-05 | 山东中全智通信息科技有限公司 | 一种物联网卡监控管理方法及系统 |
| CN118368212A (zh) * | 2024-06-19 | 2024-07-19 | 中邮消费金融有限公司 | 基于业务指标的全链路监控系统、方法及存储介质 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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