CN116781565A - 根镜像服务质量的监测方法和装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
根镜像服务质量的监测方法和装置、电子设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116781565A CN116781565A CN202311082889.8A CN202311082889A CN116781565A CN 116781565 A CN116781565 A CN 116781565A CN 202311082889 A CN202311082889 A CN 202311082889A CN 116781565 A CN116781565 A CN 116781565A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- domain name
- root
- target
- name resolution
- mirror server
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 67
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 30
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 43
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 33
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 33
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 18
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 20
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 10
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 6
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 235000008694 Humulus lupulus Nutrition 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000005215 recombination Methods 0.000 description 1
- 230000006798 recombination Effects 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本公开实施例公开了一种根镜像服务质量的监测方法和装置、电子设备和存储介质,其中,该方法包括:利用探测节点向域名解析系统的根镜像服务器发送请求的路由路径,确定根镜像服务器的服务覆盖范围;获取服务覆盖范围内的探测节点采集到的域名解析数据;基于域名解析数据,确定根镜像服务器在目标周期内的目标域名解析参数;基于目标域名解析参数和参数权重,确定根镜像服务器在目标周期内的目标服务评价得分;基于根镜像服务器的历史服务评价得分和目标服务评价得分,监测根镜像服务器是否满足预设报警条件;响应于根镜像服务器满足预设报警条件,则进行报警。本公开实施例可以对根镜像服务器的服务质量进行合理有效监测。
Description
技术领域
本公开涉及域名解析技术领域和网络安全技术领域,尤其是一种根镜像服务质量的监测方法和装置、电子设备和存储介质。
背景技术
在域名解析公共递归监测中,需要对根域名服务器的运行情况进行了全面的监测。近年来持续引入根镜像来提高网络服务质量。根镜像的运行情况对于网络安全和数字经济的稳定发展具有重大意义。
如何合理有效地对根镜像服务质量进行监测,是一个亟待解决的问题。
发明内容
本公开实施例提供一种根镜像服务质量的监测方法和装置、电子设备和存储介质,以解决上述问题。
本公开实施例的第一方面,提供一种方法,包括:
利用域名解析系统内的至少一个探测节点,向所述域名解析系统的根镜像服务器发送请求的路由路径,确定所述根镜像服务器的服务覆盖范围;
获取所述服务覆盖范围内的探测节点采集到的域名解析数据;
基于所述域名解析数据,确定所述根镜像服务器在目标周期内的目标域名解析参数;
基于所述目标域名解析参数和参数权重,确定所述根镜像服务器在所述目标周期内的目标服务评价得分;
基于所述根镜像服务器的历史服务评价得分和所述目标服务评价得分,监测所述根镜像服务器是否满足预设报警条件;
响应于所述根镜像服务器满足所述预设报警条件,则进行报警。
在本公开的一个实施例中,所述基于所述域名解析数据,确定所述根镜像服务器在目标周期内的目标域名解析参数,包括:
基于所述域名解析数据,确定所述根镜像服务器在所述目标周期内的解析成功率、解析时延和路由路径长度;
对所述解析成功率、所述解析时延和所述路由路径长度进行标准化处理,得到所述目标域名解析参数,其中,所述域名解析参数包括标准化处理后的解析成功率、解析时延和路由路径长度。
在本公开的一个实施例中,所述对所述解析成功率、所述解析时延和所述路由路径长度进行标准化处理,得到所述目标域名解析参数,包括:
对所述解析成功率、所述解析时延和所述路由路径长度进行分段数值标准化处理和/或函数标准化处理,得到所述目标域名解析参数。
在本公开的一个实施例中,在所述基于所述目标域名解析参数和参数权重,确定所述根镜像服务器在当前周期内的当前服务评价得分之前,还包括:
基于所述根镜像服务器的历史域名解析数据,确定第一判断矩阵;
采用规范列平均法对所述第一判断矩阵进行标准化,得到第二判断矩阵;
对所述第二判断矩阵进行元素均值计算处理,得到所述参数权重。
在本公开的一个实施例中,在所述得到所述参数权重的步骤与所述基于所述目标域名解析参数和参数权重,确定所述根镜像服务器在所述目标周期内的目标服务评价得分的步骤之间,还包括:
对所述参数权重进行一致性校验;
响应于所述一致性校验通过,进入所述基于所述目标域名解析参数和参数权重,确定所述根镜像服务器在所述目标周期内的目标服务评价得分的步骤。
在本公开的一个实施例中,所述基于所述根镜像服务器的历史服务评价得分和所述目标服务评价得分,监测所述根镜像服务器是否满足预设报警条件,包括:
基于所述根镜像服务器的历史服务评价得分,确定所述根镜像服务器的历史异常信息;
基于所述目标服务评价得分,确定所述根镜像服务器在所述目标周期内的目标异常信息;
基于所述历史异常信息和所述目标异常信息,确定所述根镜像服务器是否满足预设报警条件。
在本公开的一个实施例中,所述基于所述历史异常信息和所述目标异常信息,确定所述根镜像服务器是否满足预设报警条件,包括:
基于所述历史异常信息和所述目标异常信息,确定所述根镜像服务器连续N个周期内发生至少第一预设数量的异常事件时,确定所述根镜像服务器满足第一报警条件;
基于所述历史异常信息和所述目标异常信息,确定所述根镜像服务器发生至少第二预设数量的群体异常事件时,确定所述根镜像服务器满足第二报警条件;
其中,N为大于0的整数,所述预设报警条件包括所述第一报警条件和所述第二报警条件。
本公开实施例的第二方面,提供一种根镜像服务质量的监测装置,包括:
服务覆盖范围确定模块,用于利用域名解析系统内的至少一个探测节点,向所述域名解析系统的根镜像服务器发送请求的路由路径,确定所述根镜像服务器的服务覆盖范围;
域名解析数据获取模块,用于获取所述服务覆盖范围内的探测节点采集到的域名解析数据;
域名解析参数确定模块,用于基于所述域名解析数据,确定所述根镜像服务器在目标周期内的目标域名解析参数;
服务评价得分确定模块,用于基于所述目标域名解析参数和参数权重,确定所述根镜像服务器在所述目标周期内的目标服务评价得分;
报警判断模块,用于基于所述根镜像服务器的历史服务评价得分和所述目标服务评价得分,监测所述根镜像服务器是否满足预设报警条件;
报警模块,用于响应于所述根镜像服务器满足所述预设报警条件,则进行报警。
在本公开的一个实施例中,所述域名解析参数确定模块用于基于所述域名解析数据,确定所述根镜像服务器在所述目标周期内的解析成功率、解析时延和路由路径长度;所述域名解析参数确定模块还用于对所述解析成功率、所述解析时延和所述路由路径长度进行标准化处理,得到所述目标域名解析参数,其中,所述域名解析参数包括标准化处理后的解析成功率、解析时延和路由路径长度。
在本公开的一个实施例中,所述域名解析参数确定模块用于对所述解析成功率、所述解析时延和所述路由路径长度进行分段数值标准化处理和/或函数标准化处理,得到所述目标域名解析参数。
在本公开的一个实施例中,所述服务评价得分确定模块用于基于所述根镜像服务器的历史域名解析数据,确定第一判断矩阵;所述服务评价得分确定模块还用于采用规范列平均法对所述第一判断矩阵进行标准化,得到第二判断矩阵;所述服务评价得分确定模块还用于对所述第二判断矩阵进行元素均值计算处理,得到所述参数权重。
在本公开的一个实施例中,所述服务评价得分确定模块还用于对所述参数权重进行一致性校验。
在本公开的一个实施例中,所述报警判断模块用于基于所述根镜像服务器的历史服务评价得分,确定所述根镜像服务器的历史异常信息;所述报警判断模块还用于基于所述目标服务评价得分,确定所述根镜像服务器在所述目标周期内的目标异常信息;所述报警判断模块还用于基于所述历史异常信息和所述目标异常信息,确定所述根镜像服务器是否满足预设报警条件。
在本公开的一个实施例中,所述报警判断模块用于基于所述历史异常信息和所述目标异常信息,确定所述根镜像服务器连续N个周期内发生至少第一预设数量的异常事件时,确定所述根镜像服务器满足第一报警条件;所述报警判断模块还用于基于所述历史异常信息和所述目标异常信息,确定所述根镜像服务器发生至少第二预设数量的群体异常事件时,确定所述根镜像服务器满足第二报警条件;其中,N为大于0的整数,所述预设报警条件包括所述第一报警条件和所述第二报警条件。
本公开实施例的第三方面,提供一种电子设备,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述存储器中存储的计算机程序,且所述计算机程序被执行时,实现上述第一方面所述的方法。
本公开实施例的第四方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时,实现上述第一方面所述的方法。
本公开实施例的根镜像服务质量的监测方法和装置、电子设备和存储介质,利用至少一个探测节点进行探测可以得到分镜像服务器的服务覆盖范围,根据服务覆盖范围内的探测节点采集到的域名解析数据可以得到根镜像服务器在目标周期内的目标域名解析参数,目标域名解析参数结合参数权重可以得到根镜像服务器在目标周期内的目标服务评价得分,当根据根镜像服务器的历史服务评价得分和目标服务评价得分监测到预设报警条件时,进行报警,实现对根镜像服务器的服务质量进行合理有效监测。
下面通过附图和实施例,对本公开的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例,并且连同描述一起用于解释本公开的原理。
参照附图,根据下面的详细描述,可以更加清楚地理解本公开,其中:
图1为本公开一个实施例中根镜像服务质量的监测方法的流程图;
图2为本公开一个实施例中根镜像服务质量的监测装置的结构框图;
图3为本公开个实施例中电子设备的结构框图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到:除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
本领域技术人员可以理解,本公开实施例中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同步骤、设备或模块等,既不代表任何特定技术含义,也不表示它们之间的必然逻辑顺序。
还应理解,在本公开实施例中,“多个”可以指两个或两个以上,“至少一个”可以指一个、两个或两个以上。
还应理解,对于本公开实施例中提及的任一部件、数据或结构,在没有明确限定或者在前后文给出相反启示的情况下,一般可以理解为一个或多个。
另外,本公开中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本公开中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
还应理解,本公开对各个实施例的描述着重强调各个实施例之间的不同之处,其相同或相似之处可以相互参考,为了简洁,不再一一赘述。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
本公开实施例可以应用于终端设备、计算机系统、服务器等电子设备,其可与众多其它通用或专用计算系统环境或配置一起操作。适于与终端设备、计算机系统、服务器等电子设备一起使用的众所周知的终端设备、计算系统、环境和/或配置的例子包括但不限于:个人计算机系统、服务器计算机系统、瘦客户机、厚客户机、手持或膝上设备、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、网络个人电脑、小型计算机系统﹑大型计算机系统和包括上述任何系统的分布式云计算技术环境,等等。
终端设备、计算机系统、服务器等电子设备可以在由计算机系统执行的计算机系统可执行指令(诸如程序模块)的一般语境下描述。通常,程序模块可以包括例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等等,它们执行特定的任务或者实现特定的抽象数据类型。计算机系统/服务器可以在分布式云计算环境中实施,分布式云计算环境中,任务是由通过通信网络链接的远程处理设备执行的。在分布式云计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备的本地或远程计算系统存储介质上。
图1为本公开一个实施例中根镜像服务质量的监测方法的流程图。如图1所示,根镜像服务质量的监测方法,包括以下步骤:
S1:利用域名解析系统内的至少一个探测节点,向域名解析系统的根镜像服务器发送请求的路由路径,确定根镜像服务器的服务覆盖范围。
可以域名解析系统内部署多个探测节点,或者在域名解析系统外部部署多个探测节点。其中,每个探测节点可以向域名解析系统内的节点进行探测。
示例性地,可以利用至少一个探测节点向域名解析系统的根镜像服务器发送请求以探测根镜像服务器的运行状态参数,从而实现对根镜像服务器的质量监测。还可以利用探测节点向域名解析系统内的普通节点发送请求,以探测普通节点的通信状态是否异常。
当需要对对根镜像服务器的质量监测时,可以利用域名解析系统内的至少一个探测节点向根镜像服务器发送请求,获取发送请求的探测节点到响应服务器所跳转的互联网协议(Internet Protocol,IP)地址库,从而得到该请求的路由路径。在路由路径上的城市,可以确定在根镜像的服务覆盖范围之内。
在本公开一个示例中,可以利用域名解析系统内的所有探测节点向根镜像服务器发送请求,进而可以准确地得到根镜像服务器的全部服务覆盖范围。
S2:获取服务覆盖范围内的探测节点采集到的域名解析数据。
由于探测节点是无差别探测,如果探测节点不在根镜像的服务覆盖范围之内,该探测节点所采集的数据会对实际情况产生干扰,所以确定在根镜像覆盖范围内的探测节点,并使用这些探测节点采集到的域名解析数据对根镜像的服务质量进行监测和评估。
S3:基于域名解析数据,确定根镜像服务器在目标周期内的目标域名解析参数。
目标周期可以当前系统时间的前一个周期。目标域名解析参数可以包括根镜像服务器的解析成功率、解析时延和路由路径长度。
S4:基于目标域名解析参数和参数权重,确定根镜像服务器在目标周期内的目标服务评价得分。
利用预设的服务评价得分计算公式,对目标域名解析参数中每个参数的参数值和对应的参数权重进行计算,可以得到根镜像服务器在目标周期内的目标服务评价得分。
可以通过以下公式计算目标服务评价得分:
其中,Qos Sore表示服务评价总得分(例如目标服务评价得分),表示指标权重,S表示关键指标的评价得分。
S5:基于根镜像服务器的历史服务评价得分和目标服务评价得分,监测根镜像服务器是否满足预设报警条件。
将目标服务评价得分与根镜像服务器的历史服务评价得分进行比较,根据比较结果监测根镜像服务器是否满足预设报警条件。
示例性地,当目标服务评价得分与历史服务评价得分之间的差异大于预设值,则可以确定根镜像服务器满足预设报警条件。
S6:响应于根镜像服务器满足预设报警条件,则进行报警。其中,报警的方式包括但不限于向域名解析系统的绑定终端进行文字报警和声光报警。
在本实施例中,利用域名解析系统内的探测节点进行探测可以得到分镜像服务器的服务覆盖范围,根据服务覆盖范围内的探测节点采集到的域名解析数据可以得到根镜像服务器在目标周期内的目标域名解析参数,目标域名解析参数结合参数权重可以得到根镜像服务器在目标周期内的目标服务评价得分,当根据根镜像服务器的历史服务评价得分和目标服务评价得分监测到预设报警条件时,进行报警,实现对根镜像服务器的服务质量进行合理有效监测。
在本公开的一个实施例中,S3包括:
S3-1:基于域名解析数据,确定根镜像服务器在目标周期内的解析成功率、解析时延和路由路径长度。
解析成功率探测节点是指向根镜像服务器发起的请求,得到了成功响应。可以通过以下公式计算解析成功率:
其中,表示解析成功率。
解析成功率探测节点是指探测包从探测节点发起请求,到根域名服务器响应,再返回探测节点所经历的时间。
路由路径长度是指探测包从探测节点到根域名服务器所经历的跳数,由于网络请求的策略控制,每次跳转途径的IP不完全一致,但是大多数探测都会途径一些相同的IP,这些IP即为关键节点。
当某个根镜像服务器出现异常时,探测包会转向到其它根镜像服务器请求,关键节点就会发生变化,所以对关键节点的监测也是一个重要的测量,关键节点的数量即为路由路径长度。
S3-2:对解析时延、解析时延和路由路径长度进行标准化处理,得到目标域名解析参数,其中,域名解析参数包括标准化处理后的解析成功率、解析时延和路由路径长度。
通过对解析时延、解析时延和路由路径长度进行标准化处理,可以将解析时延、解析时延和路由路径长度处理为限定数值范围内的参数值,有助于计算目标服务评价得分。
在本实施例中,通过对解析时延、解析时延和路由路径长度进行标准化处理,可以将解析时延、解析时延和路由路径长度处理为限定数值范围内的参数值,有助于快速计算出目标服务评价得分,进而有助于实现对根镜像服务器的合理监测。
在本公开的一个实施例中,S3-2具体包括:对解析时延、解析时延和路由路径长度进行分段数值标准化处理和/或函数标准化处理,得到目标域名解析参数。
根据关键指标的分布情况,可以使用二段、三段和多段的方法进行min-max标准化处理,将关键指标的统计结果映射到[0, 100]区间内。
以丢包率二段min-max标准化为例,丢包率i越大,表示服务质量越差,评分也越低。将i在[0, 均值]区间内标准化处理为[0, 90],将i在(均值, 1]区间内标准化处理为(90, 100]:
其中,表示标准化处理后的参数值,例如丢包率标准值。
在本公开的一个示例中,可以采用以下其中之一的log函数进行非线性标准化处理:
其中,表示非线性标准化处理参数,/>表示标准化处理后的参数值,例如丢包率标准值,/>为关键指标统计结果,可以通过调整参数/>调整标准化效果。
在本实施例中,对解析成功率、解析时延和路由路径长度进行分段数值标准化处理和/或函数标准化处理,从而得到可以消除量纲带来影响的目标域名解析参数。
在本公开的一个实施例中,在S4之前,还包括:
S0-1:基于根镜像服务器的历史域名解析数据,确定第一判断矩阵。
在本公开的一个示例中,采用标度方法,使用德尔菲法建立第一判断矩阵:
其中,A表示第一判断矩阵。
S0-2:采用规范列平均法对第一判断矩阵进行标准化,得到第二判断矩阵。示例性地,将第一判断矩阵A按列进行标准化得到第二判断矩阵B。
S0-3:对第二判断矩阵进行元素均值计算处理,得到参数权重。
示例性地,计算第二判断矩阵B每一行元素的平均值,得到一列4行的矩阵 C,C即参数权重。
在本实施例中,根据根镜像服务器的历史域名解析数据可以建立第一判断矩阵,对第一判断矩阵进行标准化得到第二判断矩阵后,对第二判断矩阵进行元素均值计算处理,可以快速得到目标域名解析参数的参数权重。
在本公开的一个实施例中,在S0-3之后,还包括:
S0-4:对参数权重进行一致性校验。
针对矩阵 C,需要检验其是否满足一致性,即其所得权重是否与第一判断矩阵A中设置保持一致,当且仅当通过一致性检验时才能保证所得权重的有效性:
其中,CI表示检验值,λ max 表示第一判断矩阵A的最大特征根。
仅当一致性校验通过时,执行完S3之后才执行S4。
在本实施例中,通过对参数权重进行一致性校验,可以有效验证参数权重的合理性和有效性。
在本公开的一个实施例中,S5包括:
S5-1:基于根镜像服务器的历史服务评价得分,确定根镜像服务器的历史异常信息。
历史服务评价得分可以体现根镜像服务器在历史周期中的异常状态,可以根据历史服务评价得分中每项服务评价得分(例如解析成功率得分、解析时延得分和路由路径长度得分)确定根镜像服务器在历史周期中的历史异常信息。
S5-2:基于目标服务评价得分,确定根镜像服务器在目标周期内的目标异常信息。
目标服务评价得分可以体现根镜像服务器在目标周期中的异常状态,可以根据目标服务评价得分中每项服务评价得分确定根镜像服务器在目标周期中的目标异常信息。
S5-3:基于历史异常信息和目标异常信息,确定根镜像服务器是否满足预设报警条件。即将历史异常信息与目标异常信息进行比较,判断是否满足预设报警条件,进而监测根镜像服务器是否发生了明显变化。
在本实施例中,通过对根镜像服务器的历史服务评价得分和目标服务评价得分进行分析,可以快速检测出根镜像服务器是否满足预设报警条件,有助于当满足预设报警条件是进行快速合理地报警,通过工作人员对根镜像服务器进行维护调整,提升根镜像服务器的服务质量。
在本公开的一个实施例中,预设报警条件包括第一报警条件和第二报警条件,则S5-3包括:
S5-3-1:基于历史异常信息和目标异常信息,确定根镜像服务器连续N个周期内发生至少第一预设数量的异常事件时,确定根镜像服务器满足第一报警条件。其中,N为大于0的整数。
当监测到根镜像服务器在同一周期内发生第一预设数量以上的异常事件,尤其是当监测到根镜像服务器在同一周期内发生多次相同异常事件时,确定根镜像服务器满足第一报警条件,按照满足第一报警条件时对应的报警方式进行报警。
S5-3-2:基于历史异常信息和目标异常信息,确定根镜像服务器发生至少第二预设数量的群体异常事件时,确定根镜像服务器满足第二报警条件。
当监测到在一个周期内(例如目标周期内)发生至少第二预设数量的群体异常事件时,确定根镜像服务器满足第二报警条件,按照满足第二报警条件时对应的报警方式进行报警。
在本实施例中,通过对历史异常信息和目标异常信息进行分析,可以快速检测出根镜像服务器是否满足第一报警条件或第二报警条件,有助于当满足第一报警条件或第二报警条件是进行快速合理地报警,通过工作人员对根镜像服务器进行维护调整,提升根镜像服务器的服务质量。
图2为本公开一个实施例中根镜像服务质量的监测装置的结构框图。如图2所示,根镜像服务质量的监测装置,包括:
服务覆盖范围确定模块100,用于利用域名解析系统内的至少一个探测节点,向域名解析系统的根镜像服务器发送请求的路由路径,确定根镜像服务器的服务覆盖范围;
域名解析数据获取模块200,用于获取服务覆盖范围内的探测节点采集到的域名解析数据;
域名解析参数确定模块300,用于基于域名解析数据,确定根镜像服务器在目标周期内的目标域名解析参数;
服务评价得分确定模块400,用于基于目标域名解析参数和参数权重,确定根镜像服务器在目标周期内的目标服务评价得分;
报警判断模块500,用于基于根镜像服务器的历史服务评价得分和目标服务评价得分,监测根镜像服务器是否满足预设报警条件;
报警模块600,用于响应于根镜像服务器满足预设报警条件,则进行报警。
在本公开的一个实施例中,域名解析参数确定模块300用于基于域名解析数据,确定根镜像服务器在目标周期内的解析成功率、解析时延和路由路径长度;域名解析参数确定模块300还用于对解析成功率、解析时延和路由路径长度进行标准化处理,得到目标域名解析参数,其中,域名解析参数包括标准化处理后的解析成功率、解析时延和路由路径长度。
在本公开的一个实施例中,域名解析参数确定模块300用于对解析成功率、解析时延和路由路径长度进行分段数值标准化处理和/或函数标准化处理,得到目标域名解析参数。
在本公开的一个实施例中,服务评价得分确定模块400用于基于根镜像服务器的历史域名解析数据,确定第一判断矩阵;服务评价得分确定模块400还用于采用规范列平均法对第一判断矩阵进行标准化,得到第二判断矩阵;服务评价得分确定模块400还用于对第二判断矩阵进行元素均值计算处理,得到参数权重。
在本公开的一个实施例中,服务评价得分确定模块400还用于对参数权重进行一致性校验。
在本公开的一个实施例中,报警判断模块500用于基于根镜像服务器的历史服务评价得分,确定根镜像服务器的历史异常信息;报警判断模块500还用于基于目标服务评价得分,确定根镜像服务器在目标周期内的目标异常信息;报警判断模块500还用于基于历史异常信息和目标异常信息,确定根镜像服务器是否满足预设报警条件。
在本公开的一个实施例中,报警判断模块500用于基于历史异常信息和目标异常信息,确定根镜像服务器连续N个周期内发生至少第一预设数量的异常事件时,确定根镜像服务器满足第一报警条件;报警判断模块500还用于基于历史异常信息和目标异常信息,确定根镜像服务器发生至少第二预设数量的群体异常事件时,确定根镜像服务器满足第二报警条件;其中,N为大于0的整数,预设报警条件包括第一报警条件和第二报警条件。
需要说明的是,本公开实施例的根镜像服务质量的监测装置的具体实施方式与本公开实施例的根镜像服务质量的监测方法的具体实施方式类似,具体参见根镜像服务质量的监测方法部分的描述,为了减少冗余,不作赘述。
另外,本公开实施例还提供了一种电子设备,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述存储器中存储的计算机程序,且所述计算机程序被执行时,实现本公开上述任一实施例所述的根镜像服务质量的监测方法。
图3为本公开个实施例中电子设备的结构框图。如图3所示,电子设备包括一个或多个处理器和存储器。
处理器可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元,并且可以控制电子设备中的其他组件以执行期望的功能。
存储器可以包括一个或多个计算机程序产品,所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质,例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令,处理器可以运行所述程序指令,以实现上文所述的本公开的各个实施例的根镜像服务质量的监测方法以及/或者其他期望的功能。
在一个示例中,电子设备还可以包括:输入装置和输出装置,这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
此外,该输入设备还可以包括例如键盘、鼠标等等。
该输出装置可以向外部输出各种信息,包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出设备可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
当然,为了简化,图3中仅示出了该电子设备中与本公开有关的组件中的一些,省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外,根据具体应用情况,电子设备还可以包括任何其他适当的组件。
除了上述方法和设备以外,本公开的实施例还可以是计算机程序产品,其包括计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述部分中描述的根据本公开各种实施例的根镜像服务质量的监测方法中的步骤。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言,诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言,诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外,本公开的实施例还可以是计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述部分中描述的根据本公开各种实施例的根镜像服务质量的监测方法中的步骤。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理,但是,需要指出的是,在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制,不能认为这些优点、优势、效果等是本公开的各个实施例必须具备的。另外,上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用,而非限制,上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。
本说明书中各个实施例均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的部分相互参见即可。对于系统实施例而言,由于其与方法实施例基本对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本公开中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的,可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇,指“包括但不限于”,且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”,且可与其互换使用,除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”,且可与其互换使用。
可能以许多方式来实现本公开的方法和装置。例如,可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本公开的方法和装置。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明,本公开的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序,除非以其它方式特别说明。此外,在一些实施例中,还可将本公开实施为记录在记录介质中的程序,这些程序包括用于实现根据本公开的方法的机器可读指令。因而,本公开还覆盖存储用于执行根据本公开的方法的程序的记录介质。
还需要指出的是,在本公开的装置、设备和方法中,各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本公开。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的,并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本公开的范围。因此,本公开不意图被限制到在此示出的方面,而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外,此描述不意图将本公开的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例,但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。
Claims (10)
1.一种根镜像服务质量的监测方法,其特征在于,包括:
利用域名解析系统内的至少一个探测节点,向所述域名解析系统的根镜像服务器发送请求的路由路径,确定所述根镜像服务器的服务覆盖范围;
获取所述服务覆盖范围内的探测节点采集到的域名解析数据;
基于所述域名解析数据,确定所述根镜像服务器在目标周期内的目标域名解析参数;
基于所述目标域名解析参数和参数权重,确定所述根镜像服务器在所述目标周期内的目标服务评价得分;
基于所述根镜像服务器的历史服务评价得分和所述目标服务评价得分,监测所述根镜像服务器是否满足预设报警条件;
响应于所述根镜像服务器满足所述预设报警条件,则进行报警。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述域名解析数据,确定所述根镜像服务器在目标周期内的目标域名解析参数,包括:
基于所述域名解析数据,确定所述根镜像服务器在所述目标周期内的解析成功率、解析时延和路由路径长度;
对所述解析成功率、所述解析时延和所述路由路径长度进行标准化处理,得到所述目标域名解析参数,其中,所述域名解析参数包括标准化处理后的解析成功率、解析时延和路由路径长度。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述解析成功率、所述解析时延和所述路由路径长度进行标准化处理,得到所述目标域名解析参数,包括:
对所述解析成功率、所述解析时延和所述路由路径长度进行分段数值标准化处理和/或函数标准化处理,得到所述目标域名解析参数。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述基于所述目标域名解析参数和参数权重,确定所述根镜像服务器在当前周期内的当前服务评价得分之前,还包括:
基于所述根镜像服务器的历史域名解析数据,确定第一判断矩阵;
采用规范列平均法对所述第一判断矩阵进行标准化,得到第二判断矩阵;
对所述第二判断矩阵进行元素均值计算处理,得到所述参数权重。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述得到所述参数权重的步骤与所述基于所述目标域名解析参数和参数权重,确定所述根镜像服务器在所述目标周期内的目标服务评价得分的步骤之间,还包括:
对所述参数权重进行一致性校验;
响应于所述一致性校验通过,进入所述基于所述目标域名解析参数和参数权重,确定所述根镜像服务器在所述目标周期内的目标服务评价得分的步骤。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述根镜像服务器的历史服务评价得分和所述目标服务评价得分,监测所述根镜像服务器是否满足预设报警条件,包括:
基于所述根镜像服务器的历史服务评价得分,确定所述根镜像服务器的历史异常信息;
基于所述目标服务评价得分,确定所述根镜像服务器在所述目标周期内的目标异常信息;
基于所述历史异常信息和所述目标异常信息,确定所述根镜像服务器是否满足预设报警条件。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述历史异常信息和所述目标异常信息,确定所述根镜像服务器是否满足预设报警条件,包括:
基于所述历史异常信息和所述目标异常信息,确定所述根镜像服务器连续N个周期内发生至少第一预设数量的异常事件时,确定所述根镜像服务器满足第一报警条件;
基于所述历史异常信息和所述目标异常信息,确定所述根镜像服务器发生至少第二预设数量的群体异常事件时,确定所述根镜像服务器满足第二报警条件;
其中,N为大于0的整数,所述预设报警条件包括所述第一报警条件和所述第二报警条件。
8.一种根镜像服务质量的监测装置,其特征在于,包括:
服务覆盖范围确定模块,用于利用域名解析系统内的至少一个探测节点,向所述域名解析系统的根镜像服务器发送请求的路由路径,确定所述根镜像服务器的服务覆盖范围;
域名解析数据获取模块,用于获取所述服务覆盖范围内的探测节点采集到的域名解析数据;
域名解析参数确定模块,用于基于所述域名解析数据,确定所述根镜像服务器在目标周期内的目标域名解析参数;
服务评价得分确定模块,用于基于所述目标域名解析参数和参数权重,确定所述根镜像服务器在所述目标周期内的目标服务评价得分;
报警判断模块,用于基于所述根镜像服务器的历史服务评价得分和所述目标服务评价得分,监测所述根镜像服务器是否满足预设报警条件;
报警模块,用于响应于所述根镜像服务器满足所述预设报警条件,则进行报警。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述存储器中存储的计算机程序,且所述计算机程序被执行时,实现上述权利要求1-7任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时,实现上述权利要求1-7任一所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311082889.8A CN116781565B (zh) | 2023-08-25 | 2023-08-25 | 根镜像服务质量的监测方法和装置、电子设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311082889.8A CN116781565B (zh) | 2023-08-25 | 2023-08-25 | 根镜像服务质量的监测方法和装置、电子设备和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116781565A true CN116781565A (zh) | 2023-09-19 |
CN116781565B CN116781565B (zh) | 2023-11-17 |
Family
ID=87991698
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311082889.8A Active CN116781565B (zh) | 2023-08-25 | 2023-08-25 | 根镜像服务质量的监测方法和装置、电子设备和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116781565B (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104639388A (zh) * | 2014-12-30 | 2015-05-20 | 中国科学院计算机网络信息中心 | 一种基于用户感知的dns服务器可用性检测方法 |
CN115328741A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-11-11 | 抖音视界有限公司 | 一种异常处理方法、装置、设备和存储介质 |
CN115665009A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-01-31 | 鹏城实验室 | Dns根服务器状态监测方法、装置、电子设备及介质 |
CN115981969A (zh) * | 2023-03-10 | 2023-04-18 | 中国信息通信研究院 | 区块链数据平台的监控方法和装置、电子设备和存储介质 |
-
2023
- 2023-08-25 CN CN202311082889.8A patent/CN116781565B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104639388A (zh) * | 2014-12-30 | 2015-05-20 | 中国科学院计算机网络信息中心 | 一种基于用户感知的dns服务器可用性检测方法 |
CN115328741A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-11-11 | 抖音视界有限公司 | 一种异常处理方法、装置、设备和存储介质 |
CN115665009A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-01-31 | 鹏城实验室 | Dns根服务器状态监测方法、装置、电子设备及介质 |
CN115981969A (zh) * | 2023-03-10 | 2023-04-18 | 中国信息通信研究院 | 区块链数据平台的监控方法和装置、电子设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
JIAN CHEN等: "QoS Assessment of Root DNS Servers Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation", 2023 IEEE 13TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ELECTRONICS INFORMATION AND EMERGENCY COMMUNICATION (ICEIEC) * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116781565B (zh) | 2023-11-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10878102B2 (en) | Risk scores for entities | |
US7958559B2 (en) | Method, device and computer program product for determining a malicious workload pattern | |
CN111045894B (zh) | 数据库异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
KR20190084946A (ko) | 사용자 이상행동 검측 방법, 장치 및 시스템 | |
US20140229768A1 (en) | Automated detection of a system anomaly | |
US9524223B2 (en) | Performance metrics of a computer system | |
CN114584405A (zh) | 一种电力终端安全防护方法及系统 | |
CN110348718B (zh) | 业务指标监控方法、装置及电子设备 | |
CN108092985B (zh) | 网络安全态势分析方法、装置、设备及计算机存储介质 | |
CN101668012A (zh) | 安全事件检测方法及装置 | |
Hong et al. | DAC‐Hmm: detecting anomaly in cloud systems with hidden Markov models | |
CN114338372A (zh) | 网络信息安全监控方法及系统 | |
CN114866296A (zh) | 入侵检测方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN116781565B (zh) | 根镜像服务质量的监测方法和装置、电子设备和存储介质 | |
US11675647B2 (en) | Determining root-cause of failures based on machine-generated textual data | |
US20160162348A1 (en) | Automated detection of a system anomaly | |
CN114362994A (zh) | 多层异粒度智能聚合铁路系统运行行为安全风险识别方法 | |
Zhou et al. | Characterizing Network Anomaly Traffic with Euclidean Distance‐Based Multiscale Fuzzy Entropy | |
JP2018191217A (ja) | データ監視装置、データ監視方法及びデータ監視プログラム | |
CN114172707A (zh) | Fast-Flux僵尸网络检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114846767A (zh) | 用于解决矛盾的设备分析数据的技术 | |
CN114938300B (zh) | 基于设备行为分析的工控系统态势感知方法及其系统 | |
US20240036963A1 (en) | Multi-contextual anomaly detection | |
CN115987672A (zh) | 网络设备的风险确定方法、装置、设备及介质 | |
Han et al. | Design of Multi-Protocol Industrial Ethernet Security Monitor |
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 |