CN115529218A - 一种网络监控方法、装置、存储介质及设备 - Google Patents

一种网络监控方法、装置、存储介质及设备 Download PDF

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CN115529218A CN202211127001.3A CN202211127001A CN115529218A CN 115529218 A CN115529218 A CN 115529218A CN 202211127001 A CN202211127001 A CN 202211127001A CN 115529218 A CN115529218 A CN 115529218A
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杨晓勤
李世宁
孙永敬
张明
李琪
刘伯松
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王�琦
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Abstract

本申请公开了一种网络监控方法、装置、存储介质及设备，从数据库中获取目标基线数据，并基于目标基线数据构建告警阈值；目标基线数据至少包括基线数据、新基线数据；利用预设协议采集网络设备的性能数据；当网络设备的性能数据超出告警阈值时，基于网络设备的性能数据，生成告警事件，并将告警事件发送给用户，与现有技术相比，根据预先计算的目标基线数据配置告警阈值，不需要通过运维人员的经验进行手动配置，提升了告警事件的准确性。

Description

一种网络监控方法、装置、存储介质及设备
技术领域
本申请涉及网络监控技术领域，尤其涉及一种网络监控方法、装置、存储介质及设备。
背景技术
随着5G、软件定义接入网以及核心网技术的发展，大型企业的网络设备越来越多，种类越来越繁杂，对于网络基础环境的监控愈加重要。
目前，通过实时监控网络设备，判断网络设备的指标是否超出固定阈值，若网络设备的指标超出固定阈值，则产生告警事件，并通知运维人员进行故障排查和修复，由于固定阈值需要通过运维人员的手动配置，运维人员的经验是决定固定阈值的关键因素，若运维人员经验不足，可能会导致产生的告警事件不准确。
因此，如何提升告警事件的准确性，成为本领域人员亟需解决的问题。
发明内容
本申请提供了一种网络监控方法、装置、存储介质及设备，目的在于提升告警事件的准确性。
为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
一种网络监控方法，包括：
从数据库中获取目标基线数据，并基于所述目标基线数据构建告警阈值；所述目标基线数据至少包括基线数据、新基线数据；所述基线数据基于标准历史数据预先计算得到；所述新基线数据基于预设时间段内的标准历史数据预先计算得到；
利用预设协议采集网络设备的性能数据；
当所述网络设备的所述性能数据超出所述告警阈值时，基于所述网络设备的所述性能数据，生成告警事件，并将所述告警事件发送给用户。
可选的，还包括：
当所述网络设备的所述性能数据未超出所述告警阈值时，向所述用户发送未超出所述告警阈值的信息。
可选的，基于标准历史数据预先计算得到所述基线数据的过程，包括：
当预设时间段内网络设备配置与预设配置一致时，从预设数据表中获取各个所述标准历史数据；所述标准历史数据预先存储在所述预设数据表中；
根据各个所述标准历史数据，计算得到所述标准历史数据的平均值；
利用概率法算法对所述标准历史数据的所述平均值进行计算，得到所述基线数据，并将所述基线数据存储至所述数据库中。
可选的，基于预设时间段内的标准历史数据预先计算得到所述新基线数据的过程，包括：
当所述预设时间段内网络设备配置与预设配置不一致时，从预设数据表中获取所述预设时间段内的各个所述标准历史数据；
利用概率法算法对所述预设时间段内的各个所述标准历史数据进行重计算，得到所述新基线数据，并将所述新基线数据存储至所述数据库中。
可选的，所述标准历史数据预先存储至所述预设数据表的过程，包括：
从信息库中获取各个历史数据；
对于各个所述历史数据，对所述历史数据进行清洗处理，得到清洗后的历史数据；
将所述清洗后的历史数据进行转换处理，得到所述标准历史数据，并将所述标准历史数据存储至所述预设数据表中。
一种网络监控装置，包括：
构建单元，用于从数据库中获取目标基线数据，并基于所述目标基线数据构建告警阈值；所述目标基线数据至少包括基线数据、新基线数据；所述基线数据基于标准历史数据预先计算得到；所述新基线数据基于预设时间段内的标准历史数据预先计算得到；
采集单元，用于利用预设协议采集网络设备的性能数据；
生成单元，用于当所述网络设备的所述性能数据超出所述告警阈值时，基于所述网络设备的所述性能数据，生成告警事件，并将所述告警事件发送给用户。
可选的，还包括：
当所述网络设备的所述性能数据未超出所述告警阈值时，向所述用户发送未超出所述告警阈值的信息。
可选的，所述构建单元具体用于：
当预设时间段内网络设备配置与预设配置一致时，从预设数据表中获取各个所述标准历史数据；所述标准历史数据预先存储在所述预设数据表中；
根据各个所述标准历史数据，计算得到所述标准历史数据的平均值；
利用概率法算法对所述标准历史数据的所述平均值进行计算，得到所述基线数据，并将所述基线数据存储至所述数据库中。
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网络监控方法。
一种网络监控设备，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网络监控方法。
本申请提供的技术方案，从数据库中获取目标基线数据，并基于目标基线数据构建告警阈值；目标基线数据至少包括基线数据、新基线数据；利用预设协议采集网络设备的性能数据；当网络设备的性能数据超出告警阈值时，基于网络设备的性能数据，生成告警事件，并将告警事件发送给用户，与现有技术相比，根据预先计算的目标基线数据配置告警阈值，不需要通过运维人员的经验进行手动配置，提升了告警事件的准确性。
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网络监控方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的另一种网络监控方法的流程图；
图3为本申请实施例提供的一种网络监控装置的架构示意图；
图4为本申请实施例提供的一种网络监控设备的架构示意图。
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网络监控方法的流程图，包括：
S101：从信息库中获取各个历史数据。
其中，历史数据为网络设备的性能数据。
S102：对于各个历史数据，对历史数据进行清洗处理，得到清洗后的历史数据。
其中，可利用平滑算法对历史数据进行清洗处理，利用平滑算法对历史数据进行清洗处理的具体实现方式，为本领域人员公知的常识，这里不再赘述。
需要说明的是，对历史数据进行清洗处理，为了去除历史数据中可能包含的异常数据。
S103：将清洗后的历史数据进行转换处理，得到标准历史数据，并将标准历史数据存储至预设数据表中。
其中，将清洗后的历史数据进行转换处理的具体实现方式，为本领域人员公知的常识，这里不再赘述。
可选的，预设数据表可以为历史采样数据表。
需要说明的是，将清洗后的历史数据进行转换处理，将与预设数据表不兼容的数据，转换为预设数据表能够兼容的数据。
S104：判断预设时间段内网络设备配置是否与预设配置一致。
若预设时间段内网络设备配置与预设配置一致，则执行S105，否则执行S108。
可选的，预设时间段可根据实际需求进行设定(例如一周、一个月)，在此不做具体限制。
需要说明的是，若预设时间段内网络设备配置与预设配置一致，说明网络设备配置在预设时间段内没有发生变化，若预设时间段内网络设备配置与预设配置不一致，说明网络设备配置在预设时间段内发生改变，可能会导致计算的数据不适用于当前数据。
S105：从预设数据表中获取各个标准历史数据。
S106：根据各个标准历史数据，计算得到标准历史数据的平均值。
S107：利用概率法算法对标准历史数据的平均值进行计算，得到基线数据，并将基线数据存储至数据库中。
其中，基线数据至少包括上基线数据、下基线数据，概率法算法的具体表现形式，如公式(1)所示。
Figure BDA0003849248650000051
在公式(1)中，b为基线数据，
Figure BDA0003849248650000052
为标准历史数据的平均值，σ为标准差。
需要说明的是，一倍标准差的概率值是68.3％，二倍标准差的概率值为95.5％；三倍标准差的概率值是99.7％，通过选择不同倍数的标准差，产生不同的算法结果，从而适配不同类型的网络设备。
可选的，可通过平滑算法对基线数据进行平滑处理，平滑算法包括但不限于为：概率数据平滑算法、七点三次基线平滑、五点三次基线平滑算法、下基线平滑算法、基线补数平滑算法，可根据实际需求进行选择。
概率数据平滑算法是去除三倍标准差以外的异常数据。
七点三次基线平滑和五点三次基线平滑算法，对基线数据进行平滑处理，对等距节点上的数据进行平滑，去除毛刺，消除随机误差的影响，提高数据质量。
下基线平滑算法是对基线数据进行削峰处理，当下基线数据小于5时，下基线数据置为0，当下基线数据在5～30之间时，用下基线数据减去5再开根号作为下基线值。
基线补数平滑算法是处理基线值为空的情况，处理上基线时用上基线基准值与相邻基线值的平均值取最大，处理下基线时用基准值与相邻基线值平均值取最小。
可选的，还可以采用保留小数位算法对基线数据进行处理。
S108：从预设数据表中获取预设时间段内的各个标准历史数据。
其中，预设时间段为网络配置设备与预设配置不一致的时间。
S109：利用概率法算法对预设时间段内的各个标准历史数据进行重计算，得到新基线数据。
其中，利用概率法算法对各个标准历史数据进行重计算的具体实现过程为：根据预设时间段内的各个标准历史数据，计算得到标准历史数据的平均值，利用概率法算法标准历史数据的平均值进行重计算，概率法算法的具体表现形式，如公式(1)所示。
S110：将新基线数据存储至数据库中。
S111：从数据库中获取目标基线数据，并基于目标基线数据构建告警阈值。
其中，目标基线数据至少包括基线数据、新基线数据。
需要说明的是，告警阈值的具体表现形式，如公式(2)所示。
X∈[b+b*m％,b+b*n％) (2)
在公式(2)中，X为网络设备的性能数据，b基线数据，m上容忍，n下容忍。
S112：利用预设协议采集网络设备的性能数据。
其中，预设协议包括但不限于为：SNMP、PING、Telemetry。
S113：判断网络设备的性能数据是否超出告警阈值。
若网络设备的性能数据超出告警阈值，则执行S114，否则执行S115。
S114：基于网络设备的性能数据，生成告警事件，并将告警事件发送给用户。
S115：向用户发送未超出告警阈值的信息。
综上所述，若预设时间段内网络设备配置与预设配置一致，则从预设数据表中获取预设时间的各个标准历史数据，利用概率法算法对各个标准历史数据进行重计算，得到新基线数据，从数据库中获取目标基线数据，并基于目标基线数据构建告警阈值，若网络设备的性能数据超出告警阈值，则基于网络设备的性能数据，生成告警事件，与现有技术相比，根据预先计算的目标基线数据配置告警阈值，不需要通过运维人员的经验进行手动配置，提升了告警事件的准确性。
如图2所示，为本申请实施例提供的另一种网络监控方法的流程图，包括：
S201：从数据库中获取目标基线数据，并基于目标基线数据构建告警阈值。
其中，目标基线数据至少包括基线数据、新基线数据；基线数据基于标准历史数据预先计算得到；新基线数据基于预设时间段内的标准历史数据预先计算得到。
S202：利用预设协议采集网络设备的性能数据。
S203：当网络设备的性能数据超出告警阈值时，基于网络设备的性能数据，生成告警事件，并将告警事件发送给用户。
综上所述，若预设时间段内网络设备配置与预设配置一致，则从预设数据表中获取预设时间的各个标准历史数据，利用概率法算法对各个标准历史数据进行重计算，得到新基线数据，从数据库中获取目标基线数据，并基于目标基线数据构建告警阈值，若网络设备的性能数据超出告警阈值，则基于网络设备的性能数据，生成告警事件，与现有技术相比，根据预先计算的目标基线数据配置告警阈值，不需要通过运维人员的经验进行手动配置，提升了告警事件的准确性。
如图3所示，为本申请实施例提供的一种网络监控装置的架构示意图，包括：
构建单元100，用于从数据库中获取目标基线数据，并基于目标基线数据构建告警阈值；目标基线数据至少包括基线数据、新基线数据；基线数据基于标准历史数据预先计算得到；新基线数据基于预设时间段内的标准历史数据预先计算得到。
构建单元100具体用于：当预设时间段内网络设备配置与预设配置一致时，从预设数据表中获取各个标准历史数据；标准历史数据预先存储在预设数据表中；根据各个标准历史数据，计算得到标准历史数据的平均值；利用概率法算法对标准历史数据的平均值进行计算，得到基线数据，并将基线数据存储至数据库中。
构建单元100具体用于：当预设时间段内网络设备配置与预设配置不一致时，从预设数据表中获取预设时间段内的各个标准历史数据；利用概率法算法对预设时间段内的各个标准历史数据进行重计算，得到新基线数据，并将新基线数据存储至数据库中。
构建单元100具体用于：从信息库中获取各个历史数据；对于各个历史数据，对历史数据进行清洗处理，得到清洗后的历史数据；将清洗后的历史数据进行转换处理，得到标准历史数据，并将标准历史数据存储至预设数据表中。
采集单元200，用于利用预设协议采集网络设备的性能数据。
生成单元300，用于当网络设备的性能数据超出告警阈值时，基于网络设备的性能数据，生成告警事件，并将告警事件发送给用户。
生成单元300，还用于当网络设备的性能数据未超出告警阈值时，向用户发送未超出告警阈值的信息。
综上所述，若预设时间段内网络设备配置与预设配置一致，则从预设数据表中获取预设时间的各个标准历史数据，利用概率法算法对各个标准历史数据进行重计算，得到新基线数据，从数据库中获取目标基线数据，并基于目标基线数据构建告警阈值，若网络设备的性能数据超出告警阈值，则基于网络设备的性能数据，生成告警事件，与现有技术相比，根据预先计算的目标基线数据配置告警阈值，不需要通过运维人员的经验进行手动配置，提升了告警事件的准确性。
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网络监控方法。
如图4所示，本申请还提供了一种网络监控设备，包括：处理器401、存储器402和总线403。处理器401与存储器402通过总线403连接，存储器402用于存储程序，处理器401用于运行程序，其中，程序运行时执行上述本申请提供的网络监控方法，包括如下步骤：
从数据库中获取目标基线数据，并基于所述目标基线数据构建告警阈值；所述目标基线数据至少包括基线数据、新基线数据；所述基线数据基于标准历史数据预先计算得到；所述新基线数据基于预设时间段内的标准历史数据预先计算得到；
利用预设协议采集网络设备的性能数据；
当所述网络设备的所述性能数据超出所述告警阈值时，基于所述网络设备的所述性能数据，生成告警事件，并将所述告警事件发送给用户。
可选的，还包括：
当所述网络设备的所述性能数据未超出所述告警阈值时，向所述用户发送未超出所述告警阈值的信息。
可选的，基于标准历史数据预先计算得到所述基线数据的过程，包括：
当预设时间段内网络设备配置与预设配置一致时，从预设数据表中获取各个所述标准历史数据；所述标准历史数据预先存储在所述预设数据表中；
根据各个所述标准历史数据，计算得到所述标准历史数据的平均值；
利用概率法算法对所述标准历史数据的所述平均值进行计算，得到所述基线数据，并将所述基线数据存储至所述数据库中。
可选的，基于预设时间段内的标准历史数据预先计算得到所述新基线数据的过程，包括：
当所述预设时间段内网络设备配置与预设配置不一致时，从预设数据表中获取所述预设时间段内的各个所述标准历史数据；
利用概率法算法对所述预设时间段内的各个所述标准历史数据进行重计算，得到所述新基线数据，并将所述新基线数据存储至所述数据库中。
可选的，所述标准历史数据预先存储至所述预设数据表的过程，包括：
从信息库中获取各个历史数据；
对于各个所述历史数据，对所述历史数据进行清洗处理，得到清洗后的历史数据；
将所述清洗后的历史数据进行转换处理，得到所述标准历史数据，并将所述标准历史数据存储至所述预设数据表中。
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 (10)

1.一种网络监控方法，其特征在于，包括：
从数据库中获取目标基线数据，并基于所述目标基线数据构建告警阈值；所述目标基线数据至少包括基线数据、新基线数据；所述基线数据基于标准历史数据预先计算得到；所述新基线数据基于预设时间段内的标准历史数据预先计算得到；
利用预设协议采集网络设备的性能数据；
当所述网络设备的所述性能数据超出所述告警阈值时，基于所述网络设备的所述性能数据，生成告警事件，并将所述告警事件发送给用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
当所述网络设备的所述性能数据未超出所述告警阈值时，向所述用户发送未超出所述告警阈值的信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于标准历史数据预先计算得到所述基线数据的过程，包括：
当预设时间段内网络设备配置与预设配置一致时，从预设数据表中获取各个所述标准历史数据；所述标准历史数据预先存储在所述预设数据表中；
根据各个所述标准历史数据，计算得到所述标准历史数据的平均值；
利用概率法算法对所述标准历史数据的所述平均值进行计算，得到所述基线数据，并将所述基线数据存储至所述数据库中。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设时间段内的标准历史数据预先计算得到所述新基线数据的过程，包括：
当所述预设时间段内网络设备配置与预设配置不一致时，从预设数据表中获取所述预设时间段内的各个所述标准历史数据；
利用概率法算法对所述预设时间段内的各个所述标准历史数据进行重计算，得到所述新基线数据，并将所述新基线数据存储至所述数据库中。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述标准历史数据预先存储至所述预设数据表的过程，包括：
从信息库中获取各个历史数据；
对于各个所述历史数据，对所述历史数据进行清洗处理，得到清洗后的历史数据；
将所述清洗后的历史数据进行转换处理，得到所述标准历史数据，并将所述标准历史数据存储至所述预设数据表中。
6.一种网络监控装置，其特征在于，包括：
构建单元，用于从数据库中获取目标基线数据，并基于所述目标基线数据构建告警阈值；所述目标基线数据至少包括基线数据、新基线数据；所述基线数据基于标准历史数据预先计算得到；所述新基线数据基于预设时间段内的标准历史数据预先计算得到；
采集单元，用于利用预设协议采集网络设备的性能数据；
生成单元，用于当所述网络设备的所述性能数据超出所述告警阈值时，基于所述网络设备的所述性能数据，生成告警事件，并将所述告警事件发送给用户。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
当所述网络设备的所述性能数据未超出所述告警阈值时，向所述用户发送未超出所述告警阈值的信息。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述构建单元具体用于：
当预设时间段内网络设备配置与预设配置一致时，从预设数据表中获取各个所述标准历史数据；所述标准历史数据预先存储在所述预设数据表中；
根据各个所述标准历史数据，计算得到所述标准历史数据的平均值；
利用概率法算法对所述标准历史数据的所述平均值进行计算，得到所述基线数据，并将所述基线数据存储至所述数据库中。
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包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1-5任一所述的网络监控方法。
10.一种网络监控设备，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1-5任一所述的网络监控方法。
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