CN116521415A - 存储系统健康度优化方法、系统及电子设备及介质 - Google Patents

存储系统健康度优化方法、系统及电子设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN116521415A
CN116521415A CN202310422104.0A CN202310422104A CN116521415A CN 116521415 A CN116521415 A CN 116521415A CN 202310422104 A CN202310422104 A CN 202310422104A CN 116521415 A CN116521415 A CN 116521415A
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
efficiency
hardware
software
current
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.)
Pending
Application number
CN202310422104.0A
Other languages
English (en)
Inventor
谢鹏
张建刚
郭坤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Suzhou Inspur Intelligent Technology Co Ltd
Original Assignee
Suzhou Inspur Intelligent Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Suzhou Inspur Intelligent Technology Co Ltd filed Critical Suzhou Inspur Intelligent Technology Co Ltd
Priority to CN202310422104.0A priority Critical patent/CN116521415A/zh
Publication of CN116521415A publication Critical patent/CN116521415A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0706—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation the processing taking place on a specific hardware platform or in a specific software environment
    • G06F11/0727—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation the processing taking place on a specific hardware platform or in a specific software environment in a storage system, e.g. in a DASD or network based storage system
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0751—Error or fault detection not based on redundancy
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0766—Error or fault reporting or storing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0793—Remedial or corrective actions
    • 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
    • G06F11/3034—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system component is a storage system, e.g. DASD based or network based
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3055—Monitoring arrangements for monitoring the status of the computing system or of the computing system component, e.g. monitoring if the computing system is on, off, available, not available
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

本申请提供一种存储系统健康度优化方法、系统、电子设备及介质，包括：监测存储系统中多个硬件部件，并获取多个硬件部件的当前硬件效率采集值；监测存储系统上运行的软件，并获取软件的当前软件服务状态；根据当前硬件效率采集值确定硬件效率值，根据当前软件服务状态确定软件效率值；基于硬件效率值及软件效率值，确定异常点并生成健康度报告以健康度优化。通过对关键硬件和软件的监测并输出对应的硬件效率值和软件效率值，反映存储系统的健康度并及时同步到客户，避免导致客户业务中断等问题，提高系统运行效率。进一步实现将存储系统健康度稳定在较优状态，此外自动进行异常分析并解决，减少人力介入，提高了系统健壮性，最终提升系统竞争力。

Description

存储系统健康度优化方法、系统及电子设备及介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别是一种存储系统健康度优化方法、系统、电子设备及存储介质。
背景技术
通常情况下，存储系统的运行情况将会影响业务的运行状态和用户的使用感受；但随着存储系统使用时间增长自然而然的会出现软件运行卡顿、访问效率低等各种运行效率低的问题；此时如果不能及时发现，将会直接影响业务的处理速度，严重的将会导致数据的丢失等问题。
基于上述问题，目前业内的处理方法通常为以下两种方法，一种方法是存储系统产生告警提示用户，用户需要联系客户再去定位问题；另一种方法是系统运行异常，如某个功能无法使用，需要客服人员介入问题分析。但是这两种业内常用的解决方法均是在问题发生后需要人工介入分析，在客服分析问题的过程中，客户的业务很有可能是中断的，需要在问题解决后才能重新上线运行；这两种常见的解决方案主要以提示为主，无法进行真正的预防以及监测问题的发生，无法从根本上高效率的避免问题发生，以造成人力物力的浪费。
因此亟需一种能够及时对存储系统内异常进行修复以提高存储系统健康度的方法以解决上述技术问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种存储系统健康度优化方法、系统、电子设备及存储介质，以提高存储系统的健康度，从而使存储系统始终保持较高健康度运行。
第一方面，本申请提供一种存储系统健康度优化方法，所述方法包括：
监测存储系统中多个硬件部件，并获取所述多个硬件部件的当前硬件效率采集值；
监测存储系统上运行的软件，并获取所述软件的当前软件服务状态；
根据所述当前硬件效率采集值确定硬件效率值，并根据所述当前软件服务状态确定软件效率值；
基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点并生成健康度报告以实现对所述存储系统健康度的优化。
在一些实施例中，所述根据所述当前硬件效率采集值确定硬件效率值，包括：
比较获取到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值与预先设定的多个硬件部件的对应的硬件效率理论值，确定所述硬件效率值；
其中，所述硬件部件包括CPU、内存、硬盘及机箱，所述当前硬件效率采集值包括对应的当前CPU效率采集值、当前内存效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前机箱温度采集值，所述硬件效率理论值包括对应的CPU效率理论值、内存效率理论值、硬盘效率理论值及机箱温度理论值。
在一些实施例中，所述比较获取到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值与预先设定的多个硬件部件的对应的硬件效率理论值，确定所述硬件效率值，包括：
若所述采集到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值均小于对应的硬件效率理论值，则确定所述存储系统的所述硬件效率值为第一硬件效率值；
若所述采集到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值均大于等于对应的理硬件效率理论值，则确定所述硬件效率值为第二硬件效率值；
其中，所述第一硬件效率值大于第二硬件效率值。
在一些实施例中，所述比较获取到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值与预先设定的多个硬件部件的对应的硬件效率理论值，确定所述硬件效率值，还包括：
若获取到的所述当前机箱温度采集值大于所述机箱温度理论值，且当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值均小于第一预设阈值，则确定所述硬件效率值为第三硬件效率值；
若获取到的所述当前机箱温度采集值小于所述机箱温度理论值且差值小于第一预设阈值，以及当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值的总和大于等于第二预设阈值，则确定所述硬件效率值为第四硬件效率值；
若获取到的所述当前机箱温度采集值小于所述机箱温度理论值且差值小于第一预设阈值，以及当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值的总和小于第二预设阈值，则确定所述硬件效率值为第五硬件效率值；
其中，第三硬件效率值大于第二硬件效率值，第四硬件效率值大于第三硬件效率值，第五硬件效率值大于第四硬件效率值，第一硬件效率值大于第五硬件效率值。
在一些实施例中，所述当前软件服务状态包括软件的当前服务运行状态、当前日志状态及当前线程运行状态，所述根据所述当前软件服务状态确定软件效率值，包括：
若获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态正常以及存在空闲线程，则确定所述软件效率值为第一软件效率值；
若获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态正常以及不存在空闲线程，则确定所述软件效率值为第二软件效率值；
若获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态异常，则确定所述软件效率值为第三软件效率值；
若检测到的服务运行状态异常，则确定所述软件效率值为第四软件效率值；
其中，第一软件效率值大于第二软件效率值，第二软件效率值大于第三软件效率值，第三软件效率值大于第四软件效率值。
在一些实施例中，所述异常点包括硬件异常点及软件异常点，所述基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点，包括：
获取所述硬件效率值并基于预先设置第一映射关系表确定硬件异常点，其中所述第一映射关系表包括硬件效率值与硬件异常点映射关系；
获取所述软件效率值并基于预先设置第二映射关系表确定软件异常点，其中所述第二映射关系表包括软件效率值与软件异常点映射关系。
在一些实施例中，所述基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点并定期生成健康度报告以实现对所述存储系统健康度的优化，还包括：
所述存储系统定期获取所述硬件效率值、软件效率值及异常点以生成健康度报告，其中，所述健康报告包括硬件效率值、软件效率值及异常点中至少一项；
所述存储系统针对所述健康度报告内的异常点，触发对应的修复操作以实现对所述存储系统健康度的优化；
若健康度报告内的所述硬件效率值和/或所述软件效率值低于预警值，所述存储系统还生成健康预警以提醒用户。
第二方面，本申请提供了一种健康度优化系统，其特征在于，所述系统包括：
数据采集模块，用于监测存储系统中多个硬件部件，并获取所述多个硬件部件的当前硬件效率采集值；
所述数据采集模块，还用于监测存储系统上运行的软件，并获取所述软件的当前软件服务状态；
效率计算模块，用于根据所述当前硬件效率采集值确定硬件效率值，并根据所述当前软件服务状态确定软件效率值；
健康度优化模块，用于基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点并生成健康度报告以实现对所述存储系统健康度的优化。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
以及与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令,所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行如下操作：
监测存储系统中多个硬件部件，并获取所述多个硬件部件的当前硬件效率采集值；
监测存储系统上运行的软件，并获取所述软件的当前软件服务状态；
根据所述当前硬件效率采集值确定硬件效率值，并根据所述当前软件服务状态确定软件效率值；
基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点并生成健康度报告以实现对所述存储系统健康度的优化。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如下操作：
监测存储系统中多个硬件部件，并获取所述多个硬件部件的当前硬件效率采集值；
监测存储系统上运行的软件，并获取所述软件的当前软件服务状态；
根据所述当前硬件效率采集值确定硬件效率值，并根据所述当前软件服务状态确定软件效率值；
基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点并生成健康度报告以实现对所述存储系统健康度的优化。
本申请实现的有益效果为：
本申请提供了一种存储系统健康度优化方法，包括监测存储系统中多个硬件部件，并获取所述多个硬件部件的当前硬件效率采集值；监测存储系统上运行的软件，并获取所述软件的当前软件服务状态；根据所述当前硬件效率采集值确定硬件效率值，并根据所述当前软件服务状态确定软件效率值；基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点并生成健康度报告以实现对所述存储系统健康度的优化。通过定时对关键硬件和软件的监测并输出对应的硬件效率值和软件效率值，来反映存储系统的健康度并及时同步到客户，提高健康度通知的时效性，避免因异常导致客户业务中断等现象，提高系统运行效率。进一步实现将存储系统健康度稳定在较优状态，此外通过自动进行异常分析并解决，存储系统可自动进行对应的优化，减少人力介入，进而提高存储系统的健壮性，最终提升产品的竞争力。此外，通过对存储系统健康度和优化操作出具健康报告，使得客户更容易掌握存储系统的健康度，简明扼要；更改了传统的获取存储系统健康度的方式，提高产品竞争力。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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，其中：
图1是本申请实施例提供的存储系统健康度优化整体流程图；
图2是本申请实施例提供的硬件效率值确定流程图；
图3是本申请实施例提供的软件效率值确定流程图；
图4是本申请实施例提供的异常分析与优化示意图；
图5是本申请实施例提供的存储系统健康度优化方法示意图；
图6是本申请实施例提供的健康度优化系统架构图；
图7是本申请实施例提供的电子设备结构图。
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。
应当理解，在本申请的描述中，除非上下文明确要求，否则整个说明书和权利要求书中的“包括”、“包含”等类似词语应当解释为包含的含义而不是排他或穷举的含义；也就是说，是“包括但不限于”的含义。
还应当理解，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
需要注意的是，术语“S1”、“S2”等仅用于步骤的描述目的，并非特别指称次序或顺位的意思，亦非用以限定本申请，其仅仅是为了方便描述本申请的方法，而不能理解为指示步骤的先后顺序。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。
实施例一
本申请实施例提供了一种存储系统健康度优化方法，具体的，如图1所示，应用该方法实现存储系统自动优化的过程包括：
S1、获取存储系统的硬件配置和软件信息。
具体的，通常存储系统的运行状态由软件信息和硬件配置同时影响；其中硬件配置包括CPU、内存、硬盘以及机箱温度等关键部件，因此在本实施例中实时检测存储系统中上述多个关键硬件部件并定时采集获取当前系统的当前硬件效率采集值来反映存储系统的硬件配置，其中硬当前件效率采集值包括当前CPU效率采集值(即当前CPU处理能力)、当前内存效率采集值(即当前内存使用情况)、当前硬盘效率采集值(即当前硬盘健康度和负载量)及当前机箱温度采集值(即当前机箱温度检测值)；其中通过监测存储系统上运行的软件的当前服务运行状态、当前日志状态以及当前线程运行状态等软件信息来实现对存储系统的软件服务状态的反映。
S2、基于获取到的硬件配置进一步确定存储系统的硬件效率值。
如图2所示的流程图，定时获取存储系统的多个硬件部件当前硬件效率采集值后，基于预先设定的硬件效率理论值，通过对应比较多个硬件部件的当前硬件效率采集值和硬件效率理论值来确定当前存储系统的硬件效率值；其中，硬件效率理论值为基于客户业务得出的事先设定的最佳的理论效率值，包括CPU效率理论值、内存效率理论值、硬盘效率理论值及机箱温度理论值；CPU效率理论值具体为理想状态下CPU处理能力，内存效率理论值为理想状态下内存使用情况，硬盘效率理论值为理想状态下硬盘健康度及负载量，机箱温度理论效率值为理想状态下温度检测。
具体的，通过对应比较当前获取到的硬件效率采集值及硬件效率理论值以确定硬件效率值包括：若获取到的任一当前硬件效率采集值均小于对应的硬件效率理论值，则确定硬件效率值为第一硬件效率值，此时各硬件部件使用率低，因此对应的效率高；若采集到的任一当前硬件效率采集值均大于等于对应的硬件效率理论值，则确定硬件效率值为第二硬件效率值；若获取到的当前机箱温度采集值大于机箱温度理论值，当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值均小于第一预设阈值，则确定硬件效率值为第三硬件效率值；若获取到的所述当前机箱温度采集值小于所述机箱温度理论值且差值小于第一预设阈值，以及当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值的总和大于等于第二预设阈值，则确定所述硬件效率值为第四硬件效率值；若获取到的所述当前机箱温度采集值小于所述机箱温度理论值且差值小于第一预设阈值，以及当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值的总和小于第二预设阈值，则确定所述硬件效率值为第五硬件效率值；其中，第一硬件效率值为大于90％的任一百分数，第二硬件效率值为小于90％的任一百分数，第三硬件效率值为30％至50％内的任一百分数，第四硬件效率值为50％至70％内的任一百分数，第五硬件效率值为70％至90％内的任一百分数；此外上述第一预设阈值及第二预设阈值由工作人员根据实际场景进行设定，优选的上述第一预设阈值可以设定为5％，第二预设阈值可以设定为50％。
S3、基于获取到的软件信息进一步确定存储系统的软件效率值。
如图3所示的流程图，获取存储系统上运行的软件的当前服务状态中的当前服务运行状态、当前日志状态以及当前线程运行状态；根据获取到的服务运行状态、日志状态、线程运行状态(即线程繁忙程度)来确定软件效率值。若获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态正常以及存在空闲线程，则确定所述软件效率值为第一软件效率值；若获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态正常以及不存在空闲线程，则确定所述软件效率值为第二软件效率值；若获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态异常，则确定所述软件效率值为第三软件效率值；若检测到的服务运行状态异常，则确定所述软件效率值为第四软件效率值；其中，第一软件效率值为大于90％的任一百分数，第二软件效率值为50％至90％内的任一百分数，第三软件效率值为30％至50％内的任一百分数，第四软件效率值为小于30％的任一百分数。
可以理解的是，步骤S2和S3无先后顺序，步骤S2和步骤S3可以同时执行，也可以先执行步骤S2后执行步骤S3，还可以先执行步骤S3后执行步骤S2。
S4、分析上述确定的硬件效率值及软件效率值，确定异常点。
存储系统通过对硬件效率值和软件效率值分析，可以确定异常点，上述异常点包括硬件异常点及软件异常点；具体的可以根据预先设定的第一映射关系表以及第二映射关系表实现，其中第一映射关系表为硬件效率值与硬件异常点的映射关系，第二映射关系表为软件效率值与软件异常点的映射关系。对于硬件异常点而言，具体为若硬件效率值为第一硬件效率值或第五硬件效率值(即效率值大于70％)，则硬件异常点的数量为0；若硬件效率值为第二硬件效率值，则硬件异常点数量为4，分别为CPU异常、内存异常、硬盘异常以及机柜环境异常；若硬件效率值为第三硬件效率值，则硬件异常点数量为1且为机柜环境异常；若硬件效率值为第四硬件效率值，则硬件异常点数量为3，分别为CPU异常、内存异常、硬盘异常。对于软件异常点而言，具体为若软件效率值为第一软件效率值，则软件异常点数量为0；若软件效率值为第二软件效率值，则软件异常点数量为1，且为线程异常；若软件效率值为第三软件效率值，则所述软件异常点数量为2，分别为线程异常和日志异常；若软件效率值为第四软件效率值，则软件异常点数量为3，分别为线程异常、日志异常以及服务运行异常。
S5、基于确定的异常点、硬件效率值以及软件效率值，生成健康度报告；存储系统基于健康度报告实现优化。
存储系统定期获取硬件效率值、软件效率值以及对应的异常点，生成健康度报告；存储系统基于该健康度报告内的异常点自动触发对应的修复操作，如图4所示，具体而言，如存在CPU异常点则依据CPU处理能力，减少空闲/过期的任务数；存在内容异常则分析内存占用对象和原因，生成释放改进提示以提示用户释放内存；如存在硬盘异常点则将容量均衡到其他盘或者输出扩容提示以提示用户释放硬盘容量；若存在机柜环境异常则通过软件控制加大风扇转速/输出降低环境温度或生成提示以提示用户进行软件控制；如存在服务运行异常，则通过软件服务重启或减少外部阻塞点；如存在日志异常则对异常日志分析，输出异常点报告；如存在线程异常则即时释放无用线程。
此外存储系统还可定时向用户输出该健康度并将上述修复操作作为系统建议提示给用户。进一步，若健康度报告内的硬件效率值和/或软件效率值低于预警值，存储系统还生成健康预警以提醒用户，上述健康预警至少包括异常点；其中，预警值由用户进行设定，本申请实施例在此不做限定，优选的可设定为30％。
本申请实施例提出了一种存储系统健康度优化方法，通过对关键硬件和软件的监测并输出对应的硬件效率值和软件效率值，以反映存储系统的健康度并及时同步到客户，避免因异常导致客户业务中断等现象，提高系统运行效率。进一步实现将存储系统健康度稳定在较优状态，此外通过自动进行异常分析并解决，减少人力介入，进而提高存储系统的健壮性，最终提升产品的竞争力。
实施例二
对应上述实施例一，本申请实施例还提供了一种存储系统健康度优化方法，如图5所示，具体如下：
5100、监测存储系统中多个硬件部件，并获取所述多个硬件部件的当前硬件效率采集值；
5200、监测存储系统上运行的软件，并获取所述软件的当前软件服务状态；
5300、根据所述当前硬件效率采集值确定硬件效率值，并根据所述当前软件服务状态确定软件效率值；
优选的，所述根据所述当前硬件效率采集值确定硬件效率值，包括：
5310、比较获取到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值与预先设定的多个硬件部件的对应的硬件效率理论值，确定所述硬件效率值；
其中，所述硬件部件包括CPU、内存、硬盘及机箱，所述当前硬件效率采集值包括对应的当前CPU效率采集值、当前内存效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前机箱温度采集值，所述硬件效率理论值包括对应的CPU效率理论值、内存效率理论值、硬盘效率理论值及机箱温度理论值。
具体的，CPU效率理论值具体为理想状态下CPU处理能力，内存效率理论值为理想状态下内存使用情况，硬盘效率理论值为理想状态下硬盘健康度及负载量，机箱温度理论效率值为理想状态下温度检测；当前硬件效率采集值中当前CPU效率采集值用于反映当前CPU处理能力、当前内存效率采集值用于反映当前内存使用情况、当前硬盘效率采集值用于反映当前硬盘健康度和负载量及当前机箱温度采集值用于反映当前机箱温度检测值。
优选的，所述比较获取到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值与预先设定的多个硬件部件的对应的硬件效率理论值，确定所述硬件效率值，包括：
5311、若所述采集到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值均小于对应的硬件效率理论值，则确定所述存储系统的所述硬件效率值为第一硬件效率值；
5312、若所述采集到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值均大于等于对应的理硬件效率理论值，则确定所述硬件效率值为第二硬件效率值；
其中，所述第一硬件效率值大于第二硬件效率值。
优选的，所述比较获取到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值与预先设定的多个硬件部件的对应的硬件效率理论值，确定所述硬件效率值，还包括：
5313、若获取到的所述当前机箱温度采集值大于所述机箱温度理论值，且当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值均小于第一预设阈值，则确定所述硬件效率值为第三硬件效率值；
5314、若获取到的所述当前机箱温度采集值小于所述机箱温度理论值且差值小于第一预设阈值，以及当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值的总和大于等于第二预设阈值，则确定所述硬件效率值为第四硬件效率值；
5315、若获取到的所述当前机箱温度采集值小于所述机箱温度理论值且差值小于第一预设阈值，以及当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值的总和小于第二预设阈值，则确定所述硬件效率值为第五硬件效率值；
其中，第三硬件效率值大于第二硬件效率值，第四硬件效率值大于第三硬件效率值，第五硬件效率值大于第四硬件效率值，第一硬件效率值大于第五硬件效率值。
优选的，所述当前软件服务状态包括软件的当前服务运行状态、当前日志状态及当前线程运行状态，所述根据所述当前软件服务状态确定软件效率值，包括：
5320、若获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态正常以及存在空闲线程，则确定所述软件效率值为第一软件效率值；
5330、若获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态正常以及不存在空闲线程，则确定所述软件效率值为第二软件效率值；
5340、若获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态异常，则确定所述软件效率值为第三软件效率值；
5350、若检测到的服务运行状态异常，则确定所述软件效率值为第四软件效率值；
其中，第一软件效率值大于第二软件效率值，第二软件效率值大于第三软件效率值，第三软件效率值大于第四软件效率值。
可以理解的是，硬件效率值和软件效率值的确认步骤无先后顺序，可以同时执行，也可以先执行确认硬件效率值的步骤后执行确认软件效率值的步骤，还可以先执行确认软件效率值的步骤后执行确认硬件效率值的步骤。
5400、基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点并生成健康度报告以实现对所述存储系统健康度的优化。
优选的，所述异常点包括硬件异常点及软件异常点，所述基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点，包括：
5410、获取所述硬件效率值并基于预先设置第一映射关系表确定硬件异常点，其中所述第一映射关系表包括硬件效率值与硬件异常点映射关系；
5420、获取所述软件效率值并基于预先设置第二映射关系表确定软件异常点，其中所述第二映射关系表包括软件效率值与软件异常点映射关系。
具体的，第一映射关系表为硬件效率值与硬件异常点的映射关系，第二映射关系表为软件效率值与软件异常点的映射关系。对于硬件异常点而言，具体为若硬件效率值为第一硬件效率值或第五硬件效率值，则硬件异常点的数量为0；若硬件效率值为第二硬件效率值，则硬件异常点数量为4，分别为CPU异常、内存异常、硬盘异常以及机柜环境异常；若硬件效率值为第三硬件效率值，则硬件异常点数量为1且为机柜环境异常；若硬件效率值为第四硬件效率值，则硬件异常点数量为3，分别为CPU异常、内存异常、硬盘异常。对于软件异常点而言，具体为若软件效率值为第一软件效率值，则软件异常点数量为0；若软件效率值为第二软件效率值，则软件异常点数量为1，且为线程异常；若软件效率值为第三软件效率值，则所述软件异常点数量为2，分别为线程异常和日志异常；若软件效率值为第四软件效率值，则软件异常点数量为3，分别为线程异常、日志异常以及服务运行异常。
优选的，所述基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点并定期生成健康度报告以实现对所述存储系统健康度的优化，还包括：
5430、所述存储系统定期获取所述硬件效率值、软件效率值及异常点以生成健康度报告，其中，所述健康报告包括硬件效率值、软件效率值及异常点中至少一项；
5440、所述存储系统针对所述健康度报告内的异常点，触发对应的修复操作以实现对所述存储系统健康度的优化；
5450、若健康度报告内的所述硬件效率值和/或所述软件效率值低于预警值，所述存储系统还生成健康预警以提醒用户。
实施例三
对应上述实施例一和实施例二，本申请实施例还提供了一种可应用于存储系统的健康度优化系统，如图6所示，该系统包括：
数据采集模块610，用于监测存储系统中多个硬件部件，并获取所述多个硬件部件的当前硬件效率采集值；
所述数据采集模块610，还用于监测存储系统上运行的软件，并获取所述软件的当前软件服务状态；
效率计算模块620，用于根据所述当前硬件效率采集值确定硬件效率值，并根据所述当前软件服务状态确定软件效率值；
健康度优化模块630，用于基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点并生成健康度报告以实现对所述存储系统健康度的优化。
在一些实施例中，所述效率计算模块620还用于比较获取到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值与预先设定的多个硬件部件的对应的硬件效率理论值，确定所述硬件效率值；
其中，所述硬件部件包括CPU、内存、硬盘及机箱，所述当前硬件效率采集值包括对应的当前CPU效率采集值、当前内存效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前机箱温度采集值，所述硬件效率理论值包括对应的CPU效率理论值、内存效率理论值、硬盘效率理论值及机箱温度理论值。
在一些实施例中，所述效率计算模块620还用于在所述采集到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值均小于对应的硬件效率理论值时，确定所述存储系统的所述硬件效率值为第一硬件效率值；所述效率计算模块620还用于在所述采集到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值均大于等于对应的理硬件效率理论值时，确定所述硬件效率值为第二硬件效率值；其中，所述第一硬件效率值大于第二硬件效率值。
在一些实施例中，所述效率计算模块620还用于在获取到的所述当前机箱温度采集值大于所述机箱温度理论值，且当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值均小于第一预设阈值时，确定所述硬件效率值为第三硬件效率值；所述效率计算模块620还用于在获取到的所述当前机箱温度采集值小于所述机箱温度理论值且差值小于第一预设阈值，以及当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值的总和大于等于第二预设阈值时，确定所述硬件效率值为第四硬件效率值；所述效率计算模块620还用于在获取到的所述当前机箱温度采集值小于所述机箱温度理论值且差值小于第一预设阈值，以及当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值的总和小于第二预设阈值时，确定所述硬件效率值为第五硬件效率值；其中，第三硬件效率值大于第二硬件效率值，第四硬件效率值大于第三硬件效率值，第五硬件效率值大于第四硬件效率值，第一硬件效率值大于第五硬件效率值。
在一些实施例中，所述效率计算模块620还用于获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态正常以及存在空闲线程时，确定所述软件效率值为第一软件效率值；所述效率计算模块620还用于获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态正常以及不存在空闲线程时，确定所述软件效率值为第二软件效率值；所述效率计算模块620还用于获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态异常时，确定所述软件效率值为第三软件效率值；所述效率计算模块620还用于检测到的服务运行状态异常时，确定所述软件效率值为第四软件效率值；其中，第一软件效率值大于第二软件效率值，第二软件效率值大于第三软件效率值，第三软件效率值大于第四软件效率值。
在一些实施例中，所述健康度优化模块630还用于获取所述硬件效率值并基于预先设置第一映射关系表确定硬件异常点，其中所述第一映射关系表包括硬件效率值与硬件异常点映射关系；所述健康度优化模块630还用于获取所述软件效率值并基于预先设置第二映射关系表确定软件异常点，其中所述第二映射关系表包括软件效率值与软件异常点映射关系。
在一些实施例中，所述健康度优化模块630还用于定期获取所述硬件效率值、软件效率值及异常点以生成健康度报告，其中，所述健康报告包括硬件效率值、软件效率值及异常点中至少一项；所述健康度优化模块630还用于针对所述健康度报告内的异常点，触发对应的修复操作以实现对所述存储系统健康度的优化；若健康度报告内的所述硬件效率值和/或所述软件效率值低于预警值，所所述健康度优化模块630还用于还生成健康预警以提醒用户。
实施例四
对应上述所有实施例，本申请实施例提供一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；以及与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令，所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行如下操作：
监测存储系统中多个硬件部件，并获取所述多个硬件部件的当前硬件效率采集值；
监测存储系统上运行的软件，并获取所述软件的当前软件服务状态；
根据所述当前硬件效率采集值确定硬件效率值，并根据所述当前软件服务状态确定软件效率值；
基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点并生成健康度报告以实现对所述存储系统健康度的优化。
其中，图7示例性的展示出了电子设备的架构，具体可以包括处理器710，视频显示适配器711，磁盘驱动器712，输入/输出接口713，网络接口714，以及存储器720。上述处理器710、视频显示适配器711、磁盘驱动器712、输入/输出接口713、网络接口714，与存储器720之间可以通过总线730进行通信连接。
其中，处理器710可以采用通用的CPU(CentralProcessingUnit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本申请所提供的技术方案。
存储器720可以采用ROM(ReadOnlyMemory，可编写存储器)、RAM(RandomAccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器720可以存储用于控制电子设备700执行的操作系统721，用于控制电子设备700的低级别操作的基本输入输出系统(BIOS)722。另外，还可以存储网页浏览器723，数据存储管理系统724，以及图标字体处理系统725等等。上述图标字体处理系统725就可以是本申请实施例中具体实现前述各步骤操作的应用程序。总之，在通过软件或者固件来实现本申请所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器720中，并由处理器710来调用执行。
输入/输出接口713用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
网络接口714用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线730包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器710、视频显示适配器711、磁盘驱动器712、输入/输出接口713、网络接口714，与存储器720)之间传输信息。
另外，该电子设备700还可以从虚拟资源对象领取条件信息数据库中获得具体领取条件的信息，以用于进行条件判断，等等。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器710、视频显示适配器711、磁盘驱动器712、输入/输出接口713、网络接口714，存储器720，总线730等，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常执行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本申请方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
实施例五
对应上述所有实施例，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如下操作：
监测存储系统中多个硬件部件，并获取所述多个硬件部件的当前硬件效率采集值；
监测存储系统上运行的软件，并获取所述软件的当前软件服务状态；
根据所述当前硬件效率采集值确定硬件效率值，并根据所述当前软件服务状态确定软件效率值；
基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点并生成健康度报告以实现对所述存储系统健康度的优化。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，云服务端，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书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，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种存储系统健康度优化方法，其特征在于，所述方法包括：
监测存储系统中多个硬件部件，并获取所述多个硬件部件的当前硬件效率采集值；
监测存储系统上运行的软件，并获取所述软件的当前软件服务状态；
根据所述当前硬件效率采集值确定硬件效率值，并根据所述当前软件服务状态确定软件效率值；
基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点并生成健康度报告以实现对所述存储系统健康度的优化。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前硬件效率采集值确定硬件效率值，包括：
比较获取到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值与预先设定的多个硬件部件的对应的硬件效率理论值，确定所述硬件效率值；
其中，所述硬件部件包括CPU、内存、硬盘及机箱，所述当前硬件效率采集值包括对应的当前CPU效率采集值、当前内存效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前机箱温度采集值，所述硬件效率理论值包括对应的CPU效率理论值、内存效率理论值、硬盘效率理论值及机箱温度理论值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述比较获取到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值与预先设定的多个硬件部件的对应的硬件效率理论值，确定所述硬件效率值，包括：
若所述采集到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值均小于对应的硬件效率理论值，则确定所述存储系统的所述硬件效率值为第一硬件效率值；
若所述采集到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值均大于等于对应的理硬件效率理论值，则确定所述硬件效率值为第二硬件效率值；
其中，所述第一硬件效率值大于第二硬件效率值。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述比较获取到的多个硬件部件的当前硬件效率采集值与预先设定的多个硬件部件的对应的硬件效率理论值，确定所述硬件效率值，还包括：
若获取到的所述当前机箱温度采集值大于所述机箱温度理论值，且当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值均小于第一预设阈值，则确定所述硬件效率值为第三硬件效率值；
若获取到的所述当前机箱温度采集值小于所述机箱温度理论值且差值小于第一预设阈值，以及当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值的总和大于等于第二预设阈值，则确定所述硬件效率值为第四硬件效率值；
若获取到的所述当前机箱温度采集值小于所述机箱温度理论值且差值小于第一预设阈值，以及当前CPU效率采集值、当前硬盘效率采集值及当前内存效率采集值分别与对应的CPU效率理论值、硬盘效率理论值及内存效率理论值的差值的总和小于第二预设阈值，则确定所述硬件效率值为第五硬件效率值；
其中，第三硬件效率值大于第二硬件效率值，第四硬件效率值大于第三硬件效率值，第五硬件效率值大于第四硬件效率值，第一硬件效率值大于第五硬件效率值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前软件服务状态包括软件的当前服务运行状态、当前日志状态及当前线程运行状态，所述根据所述当前软件服务状态确定软件效率值，包括：
若获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态正常以及存在空闲线程，则确定所述软件效率值为第一软件效率值；
若获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态正常以及不存在空闲线程，则确定所述软件效率值为第二软件效率值；
若获取到的当前服务运行状态正常且当前日志状态异常，则确定所述软件效率值为第三软件效率值；
若检测到的服务运行状态异常，则确定所述软件效率值为第四软件效率值；
其中，第一软件效率值大于第二软件效率值，第二软件效率值大于第三软件效率值，第三软件效率值大于第四软件效率值。
6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述异常点包括硬件异常点及软件异常点，所述基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点，包括：
获取所述硬件效率值并基于预先设置第一映射关系表确定硬件异常点，其中所述第一映射关系表包括硬件效率值与硬件异常点映射关系；
获取所述软件效率值并基于预先设置第二映射关系表确定软件异常点，其中所述第二映射关系表包括软件效率值与软件异常点映射关系。
7.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点并定期生成健康度报告以实现对所述存储系统健康度的优化，还包括：
所述存储系统定期获取所述硬件效率值、软件效率值及异常点以生成健康度报告，其中，所述健康报告包括硬件效率值、软件效率值及异常点中至少一项；
所述存储系统针对所述健康度报告内的异常点，触发对应的修复操作以实现对所述存储系统健康度的优化；
若健康度报告内的所述硬件效率值和/或所述软件效率值低于预警值，所述存储系统还生成健康预警以提醒用户。
8.一种健康度优化系统，其特征在于，所述系统包括：
数据采集模块，用于监测存储系统中多个硬件部件，并获取所述多个硬件部件的当前硬件效率采集值；
所述数据采集模块，还用于监测存储系统上运行的软件，并获取所述软件的当前软件服务状态；
效率计算模块，用于根据所述当前硬件效率采集值确定硬件效率值，并根据所述当前软件服务状态确定软件效率值；
健康度优化模块，用于基于所述硬件效率值及软件效率值，确定异常点并生成健康度报告以实现对所述存储系统健康度的优化。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
以及与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令，所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行权利要求1-7任一所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1-7中任一所述方法。
CN202310422104.0A 2023-04-19 2023-04-19 存储系统健康度优化方法、系统及电子设备及介质 Pending CN116521415A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310422104.0A CN116521415A (zh) 2023-04-19 2023-04-19 存储系统健康度优化方法、系统及电子设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310422104.0A CN116521415A (zh) 2023-04-19 2023-04-19 存储系统健康度优化方法、系统及电子设备及介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116521415A true CN116521415A (zh) 2023-08-01

Family

ID=87398674

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310422104.0A Pending CN116521415A (zh) 2023-04-19 2023-04-19 存储系统健康度优化方法、系统及电子设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116521415A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111049705B (zh) 一种监控分布式存储系统的方法及装置
CN109726072B (zh) WebLogic服务器的监控告警方法、装置、系统及计算机存储介质
US10095598B2 (en) Transaction server performance monitoring using component performance data
JP5571847B2 (ja) 複数の制御システムの異常を検知する異常検知システム
WO2011155621A1 (ja) 障害検出装置、障害検出方法およびプログラム記録媒体
EP3591485B1 (en) Method and device for monitoring for equipment failure
CN103109276B (zh) 系统测试方法
US9176798B2 (en) Computer-readable recording medium, failure prediction device and applicability determination method
JP2005327261A (ja) 性能監視装置、性能監視方法及びプログラム
US11157373B2 (en) Prioritized transfer of failure event log data
CN101876938A (zh) 一种基于消息队列的应用软件响应时间测量方法
US11044144B2 (en) Self-monitoring
JPWO2010061735A1 (ja) 検出イベントに応じたアクション実行を支援するシステム、検出イベントに応じたアクション実行を支援する方法、支援装置及びコンピュータプログラム
CN114978883B (zh) 网络唤醒的管理方法、装置、电子设备及存储介质
CN115373835A (zh) Flink集群的任务资源调整方法、装置及电子设备
CN115292148A (zh) 多线程日志记录方法、系统、电子设备及存储介质
CN111240936A (zh) 一种数据完整性校验的方法及设备
CN112256548B (zh) 异常数据的监听方法、装置、服务器及存储介质
CN111710403A (zh) 医疗设备的监管方法、设备及可读存储介质
CN116521415A (zh) 存储系统健康度优化方法、系统及电子设备及介质
CN114024867B (zh) 网络异常检测方法及装置
CN113987065A (zh) 数据库漂移方法、系统、电子设备和存储介质
CN109766238B (zh) 基于session数的运维平台性能监控方法、装置及相关设备
CN110874303A (zh) 数据采集方法、装置以及设备
JP2014142683A (ja) 監視制御システム

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