WO2023173542A1 - 一种数据链路的可视化监控方法、系统、设备及介质 - Google Patents

一种数据链路的可视化监控方法、系统、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
WO2023173542A1
WO2023173542A1 PCT/CN2022/090085 CN2022090085W WO2023173542A1 WO 2023173542 A1 WO2023173542 A1 WO 2023173542A1 CN 2022090085 W CN2022090085 W CN 2022090085W WO 2023173542 A1 WO2023173542 A1 WO 2023173542A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
data
traffic
node
data link
link
Prior art date
Application number
PCT/CN2022/090085
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
杨鑫
陈又新
Original Assignee
平安科技（深圳）有限公司
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 平安科技（深圳）有限公司 filed Critical 平安科技（深圳）有限公司
Publication of WO2023173542A1 publication Critical patent/WO2023173542A1/zh

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/04—Processing captured monitoring data, e.g. for logfile generation
    • H04L43/045—Processing captured monitoring data, e.g. for logfile generation for graphical visualisation of monitoring data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/242—Query formulation
    • G06F16/2428—Query predicate definition using graphical user interfaces, including menus and forms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/26—Visual data mining; Browsing structured data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/27—Replication, distribution or synchronisation of data between databases or within a distributed database system; Distributed database system architectures therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0484—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] for the control of specific functions or operations, e.g. selecting or manipulating an object, an image or a displayed text element, setting a parameter value or selecting a range
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0876—Network utilisation, e.g. volume of load or congestion level

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

一种数据链路的可视化监控方法、系统、设备（1）及介质。可视化方法包括：实时追踪数据链路中的流量数据，构建数据链路中包含各个流量节点的拓扑关系图（S1）；根据追踪的流量数据，获得流量节点的状态信息，将流量节点的状态信息可视化配置于拓扑关系图中对应的流量节点处（S2）；结合追踪的流量数据和各个流量节点的状态信息，获得数据链路的总览数据信息和总览数据图表（S3）；将总览数据图表和拓扑关系图推送至前端，在前端生成可切换的粗粒度图文界面和细粒度纯图界面（S4）。采用图形化的方式展示数据链路数据处理全过程的运行状态和节点拥堵情况，以同时兼顾展示数据链路的整体信息与部分信息。

Description

一种数据链路的可视化监控方法、系统、设备及介质
优先权申明
本申请要求于2022年3月16日提交中国专利局，申请号为202210262361.8，发明名称为“一种数据链路的可视化监控方法、系统、设备及介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及大数据技术领域，特别涉及一种数据链路的可视化监控方法、系统、设备及介质。
背景技术
随着大数据时代的到来，信息化世界催生出难以计量的数据，如何充分发掘这些数据的价值一直是学术研究的热点。除了利用机器分析和处理这些数据之外，人在数据分析中所起到的作用是无法忽视的。为了充分利用人的探索认知能力去挖掘数据所蕴含的信息，必须找到合适的方式将数据呈现到人们眼前。用户应该可以通过人机交互的方式参与到数据处理进程中去，而不只是对结果进行观察。在数据处理进程中出现问题时，需要算法工程师通过观察、分析数据链路，定位问题，找到问题为什么出现，甚至找到解决问题的关键点。
发明人意识到，由于数据经过的链路长，各个环节处理逻辑复杂，各环节实现形式多样，部署分散。因此，一方面，当某个数据处理环节出现问题时难以及时发现并处置，另一方面，当发现数据存在问题时，难以定位数据问题的根源。需要解决由于缺乏对数据链路的全面描述与直观展示，在数据经过多个环节时出现问题不容易被发现或定位、难以分析影响范围的问题。
发明人发现，如今进行链路预测更多的是依靠机器，而忽略了人机交互的作用，因此需要设计一种数据链路的可视化监控方法、系统、设备及介质，使得数据链路处理传递数据的过程可视化展现，让人参与到数据分析中来，以解决上述问题。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本申请的目的在于提供一种数据链路的可视化监控方法、系统、设备及介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种数据链路的可视化监控方法，包括：
实时追踪数据链路中各个流量节点的流量数据；构建所述数据链路的拓扑关系图；
根据追踪的各个所述流量节点的流量数据，获得所述数据链路中各个流量节点上流经的流量数据，从而得到各个所述流量节点的状态信息，将各个所述流量节点的状态信息可视化配置于所述拓扑关系图中对应的流量节点处；
结合追踪的各个所述流量节点的流量数据和状态信息，获得所述数据链路的总览数据信息和总览数据图表；其中，所述总览数据图表用于以数字形式可视化显示所述数据链路的总览数据信息；
将所述总览数据图表和拓扑关系图推送至前端，在所述前端生成可切换的粗粒度图文界面和细粒度纯图界面，其中，所述粗粒度图文界面包括所述总览数据图表和拓扑关系图，所述细粒度纯图界面包括所述拓扑关系图。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请还提供一种数据链路的可视化监控系统，包括：
拓扑关系图构建模块，用于实时追踪数据链路中各个流量节点的流量数据；构建所述数据链路的拓扑关系图；
状态信息可视化模块，根据追踪的各个所述流量节点的流量数据，获得所述数据链路中各个流量节点上流经的流量数据，从而得到各个所述流量节点的状态信息，将各个所述流量节点的状态信息可视化配置于所述拓扑关系图中对应的流量节点处；
总览数据图表生成模块，结合追踪的各个所述流量节点的流量数据和状态信息，获得所述数据链路的总览数据信息和总览数据图表；其中，所述总览数据图表用于以数字形式可视化显示所述数据链路的总览数据信息；
前端界面生成模块，将所述总览数据图表和拓扑关系图推送至前端，在所述前端生成可切换的粗粒度图文界面和细粒度纯图界面；其中，所述粗粒度图文界面包括所述总览数据图表和拓扑关系图，所述细粒度纯图界面包括拓扑关系图。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储于计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本申请数据链路的可视化监控方法、系统、设备及介质，可对数据链路传递和处理数据的过程进行粗粒度和细粒度的可视化处理，采用图形化的方式展示数据处理全过程的运行状态和节点拥堵情况，通过粗粒度可视化图形展示整体情况，细粒度可视化图形进行结构展示以及观察节点之间的依赖，并且能够根据需求切换图文或者全图模式，以兼顾展示整体信息与部分信息，从而在满足用户交互式探索需求的同时解决节点数量巨大时链路信息可视化混乱的问题。其中，图文界面将数据处理的可视化过程与链路传输状态的具体数据展示在同一面板，纯图界面则将可视化的链路传输状态区域展开，展示更多的内容，有助于用户查看更多节点，进一步改善用户体验。
附图说明
通过参考附图会更加清楚的理解本申请的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本申请进行任何限制，在附图中：
图1显示为本申请一实施例中数据链路的可视化监控方法的流程示意图；
图2显示为本申请一实施例中数据链路的可视化监控方法中步骤S1的流程示意图；
图3显示为本申请一实施例中数据链路的可视化监控方法中步骤S2的流程示意图；
图4显示为本申请一实施例中数据链路的可视化监控方法中步骤S22的流程示意图；
图5显示为本申请一实施例中数据链路的可视化监控方法中步骤S23的流程示意图；
图6显示为本申请一实施例中数据链路的可视化监控方法中步骤S3的流程示意图；
图7显示为本申请另一实施例中数据链路的可视化监控方法中步骤S3的流程示意图；
图8显示为本申请一实施例中数据链路的可视化监控系统的结构框图；
图9显示为本申请一实施例中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。
请参阅图1-7。需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本申请的基 本构想，遂图式中仅显示与本实用新型中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
图1示出了本申请数据链路的可视化监控方法的流程示意图。
本申请实施例考虑到，现有技术中，对于数据链路的监控和预测更多依靠的是机器，而忽略了人机交互的作用，因此需要一种合适的信息可视化方法来展现数据链路处理的过程，让人参与到数据分析中来，通过以可视化数字和图表的形式展示数据信息，以帮助人发掘数据链路背后隐藏的有效信息，从而解决现有技术中在数据经过多个环节时出现问题不容易被发现或定位、难以分析影响范围的问题。
为此，本申请提出一种数据链路的可视化监控方法，采用图形化的方式展示数据处理全过程的运行状态和节点拥堵情况，对数据链路传递和处理数据的过程进行粗粒度和细粒度的可视化处理，通过粗粒度可视化图形展示整体情况，细粒度可视化图形进行结构展示以及观察节点之间的依赖，并且能够根据需求切换图文或者全图模式，从而兼顾展示整体信息与部分信息，在满足用户交互式探索需求的同时解决节点数量巨大时链路信息可视化混乱的问题。
如图1所示，上述数据链路的可视化监控方法，包括：
S1、实时追踪数据链路中各个流量节点的流量数据；构建所述数据链路的拓扑关系图；
具体地，如图2所示，所述实时追踪数据链路中各个流量节点的流量数据；构建所述数据链路的拓扑关系图，包括：
S11、实时追踪数据链路中的流量数据，从而遍历所述数据链路中的流量节点，以获得所述数据链路中各个流量节点的流量数据，以及所述数据链路中各个流量节点之间的数据流向关系；
S12、将所述数据链路中各个流量节点图形化，并依据各个所述流量节点之间的数据流向关系将各个所述流量节点串接起来，并使所述数据链路中的各个流量节点以及各个流量节点之间的数据关系图形化，从而构建所述数据链路的拓扑关系图。
在一实施例中，在S11步骤中，在追踪数据链路中的流量数据时，可通过获得所述流量数据经过所述数据链路中的各个接口信息，来确定所述流量数据在所述数据链路中流经的各个数据节点，以及数据节点之间的数据流向关系。例如：在应用于网络数据采集时，追踪数据链路中的流量数据可通过采集数据链路的网络或网络设备，获取数据链路内的流量数据；并通过追踪数据链路中的流量数据流经的网络设备的IP地址或IP地址和端口号的组合，如：IP地址：173.24.23.1可以作为一个流量节点地址；IP地址和端口号：173.24.23.1:8080也可以作为一个流量节点地址，以确定所述数据链路中的流量节点。同时，在S11步骤中获取的各个流量节点的接口信息还包括源IP地址，源端口，目的IP地址，目的端口和传输协议等等，而根据上述接口信息则可获得各个流量节点之间的数据流向关系。
需要说明的是，在追踪数据链路中的流量数据时，可对采集数据的时间间隔进行设定，以起到实时监控的效果，例如，间隔时间可为30秒，1分钟，5分钟或半小时等，并且，按照时间间隔将直接或间接获得的数据上传至日志中，以对数据链路中数据流量的历史信息进行记录，便于工作人员在监控数据链路时进行调取。
接着，执行步骤S2、根据追踪的各个所述流量节点的流量数据，获得所述数据链路中各个流量节点上流经的流量数据，从而得到各个所述流量节点的状态信息，将各个所述流量节点的状态信息可视化配置于所述拓扑关系图中对应的流量节点处；
具体地，如图3所示，所述根据追踪的各个所述流量节点的流量数据，获得所述数据链路中各个流量节点上流经的流量数据，从而得到各个所述流量节点的状态信息，将各个所述流量节点的状态信息可视化配置于所述拓扑关系图中对应的流量节点处，包括：
S21、根据追踪所述数据链路中各个流量节点的流量数据，获得所述数据链路中各个流量节点上流经的流量数据；
S22、根据各个所述流量节点上流经的流量数据，分析获得各个所述流量节点的状态信息，其中，所述状态信息包括所述流量节点的所处状态和数据信息；
S23、将所述状态信息可视化配置于所述拓扑关系图中对应的流量节点处。
在步骤S2中，通过追踪所述数据链路中的数据，将所述数据链路中各个流量节点的状态信息可视化的配置于拓扑关系图中，以图形化的方式展示数据链路处理数据全过程的运行状态和节点拥堵情况，并在出现问题时进行数据跟踪分析，定位问题根源。通过应用此种方法，可帮助数据运维人员有效提升数据管理效率，及时发现并解决问题。
具体地，如图4所示，在步骤S22中，所述根据各个所述流量节点上流经的流量数据，分析获得各个所述流量节点的状态信息，其中，所述状态信息包括所述流量节点的所处状态和数据信息，包括：
S221、根据各个所述流量节点上流经的流量数据，获得各个所述流量节点的输入数据和输出数据；
S222、比较所述流量节点的输入数据数量和输出数据数量，若所述流量节点的输入数据和输出数据数量相等，判断所述流量节点的所处状态为正常状态，并将所述流量节点的输入数据数量和输出数据数量设置为所述数据信息；
S223、比较所述流量节点的输入数据数量和输出数据数量，若所述流量节点的输出数据数量小于输入数据数量，则将所述流量节点的所处状态为执行状态，并将所述流量节点的输入数据数量、输出数据数量和未处理数据数量设置为所述数据信息；
S224、获取所述流量节点处于所述执行状态的时间，若所述流量节点处于所述执行状态时间大于设定时间，则将所述流量节点的所处状态为异常状态，并将所流量节点输入数据数量、输出数据数量和异常数据数量设置为所述数据信息，其中，异常数据为处于异常状态下流量节点未处理的流量数据。
其中，上述异常状态包括，流量节点所处理流量数据未达到指定期望和流量节点因网络异常导致进程中断，上述两种情况均体现为流量节点处理数据时间超过设定时间。
如图5所示，在步骤S23中，所述将所述状态信息可视化配置于所述拓扑关系图中对应的流量节点处中，包括：
S231、为所述拓扑关系图中各个流量节点图标设置浮窗，所述浮窗在对应所述流量节点响应触发指令时显示，其中，所述流量节点设置的触发条件可为例如指针聚焦，具体地，当指针聚焦于所述拓扑关系图中的一所述流量节点图标时，配置于对应所述流量节点图标的浮窗则显示于界面上，以显示浮窗中存储对应流量节点的数据信息；
S232、获取所述拓扑关系图中各个所述流量节点的所处状态，根据所述所处状态将所述流量节点图标配置为不同颜色，例如：将处于所述正常状态的所述流量节点图标配置为绿色，将处于所述执行状态的所述流量节点图标配置为黄色，将处于所述异常状态的所述流量节点图标配置为红色；
S233、获取所述拓扑关系图中各个所述流量节点的数据信息，将所述数据信息显示于对应所述流量节点的浮窗中，以在所述浮窗触发时直观显示对应所述流量节点的数据信息。
接着，执行步骤S3、结合追踪的各个所述流量节点的流量数据和状态信息，获得所述数据链路的总览数据信息和总览数据图表；其中，所述总览数据图表用于以数字形式可视化显示所述数据链路的总览数据信息；
具体地，如图6所示，所述结合追踪的各个所述流量节点的流量数据和状态信息，获得所述数据链路的总览数据信息和总览数据图表；其中，所述总览数据图表用于以数字形式可视化显示所述数据链路的总览数据信息，包括：
S31、根据追踪的所述数据链路中各个流量节点的流量数据，获得所述数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量以及未输出数据数量；
S32、汇总所述数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量和未输出数据数量为所述 总览数据信息，并生成所述总览数据图表；其中，所述总览数据图表以数字形式直观显示数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量和未输出数据数量。
在一实施例中，如图7所示，当数据链路中有流量节点处于异常状态时，所述结合追踪的各个所述流量节点的流量数据和状态信息，获得所述数据链路的总览数据信息和总览数据图表；其中，所述总览数据图表用于以数字形式可视化显示所述数据链路的总览数据信息，包括：
S31’、根据追踪的所述数据链路中各个流量节点的流量数据，获得所述数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量以及未输出数据数量；
S32’、根据所述数据链路中各个流量节点的状态信息，获得所述数据链路的异常数据数量；具体地，通过统计所述数据链路中处于异常状态下的流量节点的异常数据数量，来获得所述数据链路的异常数据数量；
S33’、若所述异常数据数量大于零，则根据所述数据链路的未输出数据数量和异常数据数量，获得所述数据链路的未处理数据数量，其中，所述未处理数据数量为所述未输出数据数量与所述异常数据数量之差；
S34’、汇总所述数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量、异常数据数量和未处理数据数量为所述总览数据信息，并生成所述总览数据图表；其中，所述总览数据图表以数字形式直观显示数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量、异常数据数量和未处理数据数量。
此外，在一实施例中，在步骤S3中，通过获取处于执行状态或异常状态下流量节点的数据信息，来获得所述数据处理详情，并将所述数据处理详情通过数字图表形式显示于所述总览数据图表中。其中，所述数据处理详情包括所述数据链路中处理数据最少的流量节点、数据滞留最多的流量节点队列。
接着，执行步骤S4、将所述总览数据图表和拓扑关系图推送至前端，在所述前端生成可切换的粗粒度图文界面和细粒度纯图界面；其中，所述粗粒度图文界面包括所述总览数据图表和拓扑关系图，所述细粒度纯图界面包括拓扑关系图。
在步骤S4中，通过将总览数据图表和拓扑关系图推送至前端，以实现在前端页面生成可自由切换的粗粒度图文界面和细粒度纯图界面，从而兼顾展示数据链路的整体信息与部分信息，便于出现问题时进行数据跟踪分析，定位问题根源。其中，粗粒度图文界面将数据链路处理数据过程与链路传输状态的具体数据可视化展示在同一面板，以对当前数据链路的结构和运行情况进行展示；而细粒度纯图界面则将可视化数据链路的传输状态区域展开，展示更多的内容，有助于用户查看更多流量节点。
上述前端的可视化操作界面适用于多种场景，用户可自行切换粗粒度图文界面或细粒度纯图界面两个不同视角，满足用户不同的需求。图形可视化本双屏切换交互探索方法可以运用于所有数据链路传输状态的监控。以舆情链路为例，使用本方法可以实时关注舆情流量趋势，通过可视化看板观测节点拥堵状态，从而全局的监控舆情链路运行效率。同时，此方法也可运用于舆情去重、产业分析、政策数据等数据链路。
具体地，例如，用户在监控网络链路的数据传输过程时，可先通过前端中粗粒度图文界面的总览数据图表和拓扑关系图，来观察当前数据链路的节点结构和运行情况，并获得数据链路是否处于拥堵状态，以及数据链路中处于拥堵状态的流量节点队列；之后若对具体数据有疑问，则可切换为细粒度纯图界面对拓扑关系图中处于拥堵状态的流量节点队列进行展开，并通过与细粒度纯图界面交互获取流量节点的状态信息。
需要说明的是，上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包含相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
图8示出了本申请数据链路的可视化监控系统的结构框图。所述数据链路的可视化监控系统11包括：拓扑关系图构建模块111、状态信息可视化模块112、总览数据图表生成模块113以及前端界面生成模块114。本申请所称的模块是指一种能够被处理器13所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器12中。
上述拓扑关系图构建模块111，用于实时追踪数据链路中各个流量节点的流量数据；构建所述数据链路的拓扑关系图。
具体地，上述拓扑关系图构建模块111实时追踪数据链路中的流量数据，从而遍历所述数据链路中的流量节点，以获得所述数据链路中各个流量节点的流量数据，以及所述数据链路中各个流量节点之间的数据流向关系；之后将所述数据链路中各个流量节点图形化，并依据各个所述流量节点之间的数据流向关系将各个所述流量节点串接起来，并使所述数据链路中的各个流量节点以及各个流量节点之间的数据关系图形化，从而构建所述数据链路的拓扑关系图。
在一实施例中，拓扑关系图构建模块111在追踪数据链路中的流量数据时，可通过获得所述流量数据经过所述数据链路中的各个接口信息，来确定所述流量数据在所述数据链路中流经的各个数据节点，以及数据节点之间的数据流向关系。例如：拓扑关系图构建模块111在应用于网络数据采集时，可通过采集数据链路的网络或网络设备，获取数据链路内的流量数据；并通过追踪数据链路中的流量数据流经的网络设备的IP地址或IP地址和端口号的组合，如：IP地址：173.24.23.1可以作为一个流量节点地址；IP地址和端口号：173.24.23.1:8080也可以作为一个流量节点地址，以确定所述数据链路中的流量节点。同时，拓扑关系图构建模块111获取的各个流量节点的接口信息还包括源IP地址，源端口，目的IP地址，目的端口和传输协议等等，而根据上述接口信息则可获得各个流量节点之间的数据流向关系。
需要说明的是，拓扑关系图构建模块111在追踪数据链路中的流量数据时，可对采集数据的时间间隔进行设定，以起到实时监控的效果，例如，间隔时间可为30秒，1分钟，5分钟或半小时等，并且，拓扑关系图构建模块111按照时间间隔将直接或间接获得的数据上传至日志中，可实现对数据链路中数据流量的历史信息进行记录，以便于工作人员在监控数据链路时进行调取。
上述状态信息可视化模块112，用于根据追踪的各个所述流量节点的流量数据，获得所述数据链路中各个流量节点上流经的流量数据，从而得到各个所述流量节点的状态信息，将各个所述流量节点的状态信息可视化配置于所述拓扑关系图中对应的流量节点处。
具体地，上述状态信息可视化模块112，可先根据追踪所述数据链路中各个流量节点的流量数据，获得所述数据链路中各个流量节点上流经的流量数据；再根据各个所述流量节点上流经的流量数据，分析获得各个所述流量节点的状态信息，其中，所述状态信息包括所述流量节点的所处状态和数据信息；最终将所述状态信息可视化配置于所述拓扑关系图中对应的流量节点处。
在一实施例中，上述状态信息可视化模块112在根据各个所述流量节点上流经的流量数据，分析获得各个所述流量节点的状态信息时，可先根据各个所述流量节点上流经的流量数据，获得各个所述流量节点的输入数据和输出数据；然后比较所述流量节点的输入数据数量和输出数据数量，若所述流量节点的输入数据和输出数据数量相等，判断所述流量节点的所处状态为正常状态，并将所述流量节点的输入数据数量和输出数据数量设置为所述数据信息；再比较所述流量节点的输入数据数量和输出数据数量，若所述流量节点的输出数据数量小于输入数据数量，则将所述流量节点的所处状态为执行状态，并将所述流量节点的输入数据数量、输出数据数量和未处理数据数量设置为所述数据信息；最终获取所述流量节点处于所述执行状态的时间，若所述流量节点处于所述执行状态时间大于设定时间，则将所述流量节点的所处状态为异常状态，并将所流量节点输入数据数量、输出数据数量和异常数据数量设置为所述数据信息。
需要说明的是，上述异常状态包括，流量节点所处理流量数据未达到指定期望和流量节点因网络异常导致进程中断，上述两种情况均体现为流量节点处理数据时间超过设定时间。
其中，上述状态信息可视化模块112在将所述状态信息可视化配置于所述拓扑关系图中对应的流量节点处中时，可为所述拓扑关系图中各个流量节点图标设置浮窗，所述浮窗在对应所述流量节点响应触发指令时显示，其中，所述流量节点设置的触发条件可为例如指针聚焦，具体地，当指针聚焦于所述拓扑关系图中的一所述流量节点图标时，配置于对应所述流量节点图标的浮窗则显示于界面上，以显示浮窗中存储对应流量节点的数据信息；之后获取所述拓扑关系图中各个所述流量节点的所处状态，根据所述所处状态将所述流量节点图标配置为不同颜色，例如：将处于所述正常状态的所述流量节点图标配置为绿色，将处于所述执行状态的所述流量节点图标配置为黄色，将处于所述异常状态的所述流量节点图标配置为红色；最终获取所述拓扑关系图中各个所述流量节点的数据信息，将所述数据信息显示于对应所述流量节点的浮窗中，以在所述浮窗触发时直观显示对应所述流量节点的数据信息。
上述总览数据图表生成模块113，用于结合追踪的各个所述流量节点的流量数据和状态信息，获得所述数据链路的总览数据信息和总览数据图表；其中，所述总览数据图表用于以数字形式可视化显示所述数据链路的总览数据信息。
具体地，在一实施例中，上述总览数据图表生成模块113，可根据追踪的所述数据链路中各个流量节点的流量数据，获得所述数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量以及未输出数据数量；之后汇总所述数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量和未输出数据数量为所述总览数据信息，并生成所述总览数据图表；其中，所述总览数据图表以数字形式直观显示数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量和未输出数据数量。
在另一实施例中，上述总览数据图表生成模块113，可根据追踪所述数据链路的流量数据，获得所述数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量以及未输出数据数量；之后根据所述数据链路中各个流量节点的状态信息，获得所述数据链路的异常数据数量；具体地，通过统计所述数据链路中处于异常状态下的流量节点的异常数据数量，来获得所述数据链路的异常数据数量；再根据所述数据链路的未输出数据数量和异常数据数量，获得所述数据链路的未处理数据数量，其中，所述未处理数据数量为所述未输出数据数量与所述异常数据数量之差；最终汇总所述数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量、异常数据数量和未处理数据数量为所述总览数据信息，并生成所述总览数据图表；其中，所述总览数据图表以数字形式直观显示数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量、异常数据数量和未处理数据数量。
此外，在一实施例中，上述总览数据图表生成模块113，通过获取处于执行状态或异常状态下流量节点的数据信息，来获得所述数据处理详情，并将所述数据处理详情通过数字图表形式显示于所述总览数据图表中。其中，所述数据处理详情包括所述数据链路中处理数据最少的流量节点、数据滞留最多的流量节点队列。
上述前端界面生成模块114，用于将所述总览数据图表和拓扑关系图推送至前端，在所述前端生成可切换的粗粒度图文界面和细粒度纯图界面。
具体地，上述前端界面生成模块114，先将所述总览数据图表和拓扑关系图推送至前端；之后在所述前端生成可切换的粗粒度图文界面和细粒度纯图界面，其中，所述粗粒度图文界面包括所述总览数据图表和拓扑关系图，所述细粒度纯图界面包括拓扑关系图。
其中，上述前端界面生成模块114，通过将总览数据图表和拓扑关系图推送至前端，以实现在前端页面生成可自由切换的粗粒度图文界面和细粒度纯图界面，从而兼顾展示数据链路的整体信息与部分信息，便于出现问题时进行数据跟踪分析，定位问题根源。其中，粗粒度图文界面将数据链路处理数据过程与链路传输状态的具体数据可视化展示在同一面板，以对当前数据链路的结构和运行情况进行展示；而细粒度纯图界面则将可视化数据链路的传输状态区域展开，展示更多的内容，有助于用户查看更多流量节点。
上述前端界面生成模块114生成的前端可视化操作界面适用于多种场景，用户可自行切换粗粒度图文界面或细粒度纯图界面两个不同视角，从而满足不同的用户需求。图形可视化本双屏切换交互探索方法可以运用于所有数据链路传输状态的监控。以舆情链路为例，使用本方法可以实时关注舆情流量趋势，通过可视化看板观测节点拥堵状态，从而全局的监控舆情链路运行效率。同时，此方法也可运用于舆情去重、产业分析、政策数据等数据链路。
具体地，例如，用户在监控网络链路的数据传输过程时，可先通过前端中粗粒度图文界面的总览数据图表和拓扑关系图，来观察当前数据链路的节点结构和运行情况，并获得数据链路是否处于拥堵状态，以及数据链路中处于拥堵状态的流量节点队列；之后若对具体数据有疑问，则可切换为细粒度纯图界面对拓扑关系图中处于拥堵状态的流量节点队列进行展开，并通过与细粒度纯图界面交互获取流量节点的状态信息。
需要说明的是，本实施例的证件识别模型训练系统是与上述证件识别模型训练方法相对应的系统。证件识别模型训练系统中的功能模块或者分别对应证件识别模型训练方法中的相应步骤。本实施例的证件识别模型训练系统可与证件识别模型训练方法相互相配合实施。相应地，本实施例的证件识别模型训练系统中提到的相关技术细节也可应用在上述证件识别模型训练方法中。
如图9所示，是本申请电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括存储器12、处理器13和总线，还可以包括存储在所述存储器12中并可在所述处理器13上运行的计算机程序，例如基于方向检测的文字识别程序。
其中，存储器12至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器12在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。存储器12在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card,SMC)、安全数字(Secure Digital,SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器12还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器12不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如基于方向检测的文字识别程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器13在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。处理器13是所述电子设备1的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备1的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器12内的程序或者模块(例如执行体检报告校验程序等)，以及调用存储在所述存储器12内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述处理器13执行所述电子设备1的操作系统以及安装的各类应用程序。所述处理器13执行所述应用程序以实现上述各个证件识别模型训练方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器12中，并由所述处理器13执行，以完成本申请。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述电子设备1中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成拓扑关系图构建模块111、状态信息可视化模块112、总览数据图表生成模块113和前端界面生成模块114。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是非易失性，也可以是易失性。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，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、计算机设备， 或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述体检项目推荐方法的部分功能。
本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，在图5中仅用一根箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。所述总线被设置为实现所述存储器12以及至少一个处理器13等之间的连接通信。
本申请数据链路的可视化监控方法、系统、设备及介质，可对数据链路传递和处理数据的过程进行粗粒度和细粒度的可视化处理，采用图形化的方式展示数据处理全过程的运行状态和节点拥堵情况，通过粗粒度可视化图形展示整体情况，细粒度可视化图形进行结构展示以及观察节点之间的依赖，并且能够根据需求切换图文或者全图模式，以兼顾展示整体信息与部分信息，从而在满足用户交互式探索需求的同时解决节点数量巨大时链路信息可视化混乱的问题。其中，图文界面将数据处理的可视化过程与链路传输状态的具体数据展示在同一面板，纯图界面则将可视化的链路传输状态区域展开，展示更多的内容，有助于用户查看更多节点，进一步改善用户体验。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本申请进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本申请的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本申请技术方案的精神和范围。

Claims (19)

  1. 一种数据链路的可视化监控方法，其中，包括：
    实时追踪数据链路中各个流量节点的流量数据；构建所述数据链路的拓扑关系图；
    根据追踪的各个所述流量节点的流量数据，获得所述数据链路中各个流量节点上流经的流量数据，从而得到各个所述流量节点的状态信息，将各个所述流量节点的状态信息可视化配置于所述拓扑关系图中对应的流量节点处；
    结合追踪的各个所述流量节点的流量数据和状态信息，获得所述数据链路的总览数据信息和总览数据图表；其中，所述总览数据图表用于以数字形式可视化显示所述数据链路的总览数据信息；
    将所述总览数据图表和拓扑关系图推送至前端，在所述前端生成可切换的粗粒度图文界面和细粒度纯图界面，其中，所述粗粒度图文界面包括所述总览数据图表和拓扑关系图，所述细粒度纯图界面包括所述拓扑关系图。
  2. 根据权利要求1所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述实时追踪数据链路中各个流量节点的流量数据；构建所述数据链路的拓扑关系图，包括：
    实时追踪数据链路中的流量数据，从而遍历所述数据链路中的流量节点，以获得所述数据链路中各个流量节点的流量数据，以及所述数据链路中各个流量节点之间的数据流向关系；
    根据各个所述流量节点之间的数据流向关系，构建所述数据链路的拓扑关系图。
  3. 根据权利要求2所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述实时追踪数据链路中的流量数据，从而遍历所述数据链路中的流量节点，以获得所述数据链路中各个流量节点的流量数据，以及所述数据链路中各个流量节点之间的数据流向关系，包括：
    实时追踪数据链路中的流量数据，确定所述流量数据经过所述数据链路中的流量节点；
    获取所述数据链路中各个流量节点的接口信息；
    结合所述数据链路中各个流量节点和与所述流量节点对应的接口信息，获取所述数据链路中各个所述流量节点之间的数据流向关系。
  4. 根据权利要求3所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述实时追踪数据链路中的流量数据，确定所述流量数据经过所述数据链路中的流量节点，包括，通过采集所述数据链路中的网络或网络设备，获取所述数据链路内的流量数据；通过追踪所述数据链路中的流量数据流经的网络设备的IP地址或IP地址和端口号的组合，确定所述数据链路中的流量节点。
  5. 根据权利要求3所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述实时追踪数据链路中的流量数据，确定所述流量数据经过所述数据链路中的流量节点，包括，通过间隔采集所述数据链路中流量数据，实现实时追踪数据链路中的流量数据。
  6. 根据权利要求3所述数据链路的可视化监控方法，其中，在所述获取所述数据链路中各个流量节点的接口信息中，所述接口信息包括，源IP地址、源端口、目的IP地址、目的端口和传输协议。
  7. 根据权利要求2所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述根据各个所述流量节点之间的数据流向关系，构建所述数据链路的拓扑关系图，包括：将所述数据链路中各个流量节点图形化，并依据各个所述流量节点之间的数据流向关系将各个所述流量节点串接起来，从而构建所述数据链路的拓扑关系图。
  8. 根据权利要求1所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述根据追踪的各个所述流量节点的流量数据，获得所述数据链路中各个流量节点上流经的流量数据，从而得到各个所述流量节点的状态信息，将各个所述流量节点的状态信息可视化配置于所述拓扑关系图中对应的流量节点处，包括：
    根据追踪所述数据链路中各个流量节点的流量数据，获得所述数据链路中各个流量节点上流经的流量数据；
    根据各个所述流量节点上流经的流量数据，分析获得各个所述流量节点的状态信息，其 中，所述状态信息包括所述流量节点的所处状态和数据信息；
    将所述状态信息可视化配置于所述拓扑关系图中对应的流量节点处。
  9. 根据权利要求8所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述根据各个所述流量节点上流经的流量数据，分析获得各个所述流量节点的状态信息，其中，所述状态信息包括所述流量节点的所处状态和数据信息，包括：
    根据各个所述流量节点上流经的流量数据，获得各个所述流量节点的输入数据和输出数据；
    比较所述流量节点的输入数据数量和输出数据数量，若所述流量节点的输入数据和输出数据数量相等，判断所述流量节点的所处状态为正常状态，并将所述流量节点的输入数据数量和输出数据数量设置为所述数据信息；
    比较所述流量节点的输入数据数量和输出数据数量，若所述流量节点的输出数据数量小于输入数据数量，则将所述流量节点的所处状态为执行状态，并将所述流量节点的输入数据数量、输出数据数量和未处理数据数量设置为所述数据信息；
    获取所述流量节点处于所述执行状态的时间，若所述流量节点处于所述执行状态时间大于设定时间，则将所述流量节点的所处状态为异常状态，并将所流量节点输入数据数量、输出数据数量和异常数据数量设置为所述数据信息。
  10. 根据权利要求9所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述获取所述流量节点处于所述执行状态的时间，若所述流量节点处于所述执行状态时间大于设定时间，则将所述流量节点的所处状态为异常状态，并将所流量节点输入数据数量、输出数据数量和异常数据数量设置为所述数据信息，包括：所述异常状态为所述流量节点处理数据的时间超过设定时间的状态，所述流量节点的异常数据为处于所述异常状态下的所述流量节点未处理的流量数据。
  11. 根据权利要求9所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述将所述状态信息可视化配置于所述拓扑关系图中对应的流量节点处中，包括：
    为所述拓扑关系图中各个流量节点图标设置浮窗，所述浮窗在触发对应所述流量节点图标时显示；
    获取所述拓扑关系图中各个所述流量节点的所处状态，根据所述所处状态将所述流量节点图标配置为不同颜色；
    获取所述拓扑关系图中各个所述流量节点的数据信息，将所述数据信息显示于对应所述流量节点的浮窗中。
  12. 根据权利要求11所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述为所述拓扑关系图中各个流量节点图标设置浮窗，所述浮窗在触发对应所述流量节点图标时显示，包括：所述拓扑关系图中流量节点设置的触发条件为指针聚焦。
  13. 根据权利要求11所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述获取所述拓扑关系图中各个所述流量节点的所处状态，根据所述所处状态将所述流量节点图标配置为不同颜色，包括：将处于所述正常状态的所述流量节点图标配置为绿色，将处于所述执行状态的所述流量节点图标配置为黄色，将处于所述异常状态的所述流量节点图标配置为红色。
  14. 根据权利要求1所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述结合追踪的各个所述流量节点的流量数据和状态信息，获得所述数据链路的总览数据信息和总览数据图表；其中，所述总览数据图表用于以数字形式可视化显示所述数据链路的总览数据信息，包括：
    根据追踪的各个所述流量节点的流量数据，获得所述数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量以及未输出数据数量；
    汇总所述数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量和未输出数据数量为所述总览数据信息，并生成所述总览数据图表。15、根据权利要求14所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述结合追踪的各个所述流量节点的流量数据和状态信息，获得所述数据链路的总览数据信息和总览数据图表；其中，所述总览数据图表用于以数字形式可视化显示所述数据链 路的总览数据信息，包括：
    根据追踪的各个所述流量节点的流量数据，获得所述数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量以及未输出数据数量；
    根据所述数据链路中各个流量节点的状态信息，获得所述数据链路的异常数据数量；
    若所述异常数据数量大于零，则根据所述数据链路的未输出数据数量和异常数据数量，获得所述数据链路的未处理数据数量；
    汇总所述数据链路的总输入数据数量、总输出数据数量、异常数据数量和未处理数据数量为所述总览数据信息，并生成所述总览数据图表。
  15. 根据权利要求15所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述根据所述数据链路中各个流量节点的状态信息，获得所述数据链路的异常数据数量，包括：通过统计所述数据链路中处于异常状态下的流量节点的异常数据数量，来获得所述数据链路的异常数据数量。
  16. 根据权利要求15所述数据链路的可视化监控方法，其中，所述若所述异常数据数量大于零，则根据所述数据链路的未输出数据数量和异常数据数量，获得所述数据链路的未处理数据数量，包括：所述未处理数据数量为所述未输出数据数量与所述异常数据数量之差。
  17. 一种数据链路的可视化监控系统，其中，包括：
    拓扑关系图构建模块，用于实时追踪数据链路中各个流量节点的流量数据；构建所述数据链路的拓扑关系图；
    状态信息可视化模块，用于根据追踪的各个所述流量节点的流量数据，获得所述数据链路中各个流量节点上流经的流量数据，从而得到各个所述流量节点的状态信息，将各个所述流量节点的状态信息可视化配置于所述拓扑关系图中对应的流量节点处；
    总览数据图表生成模块，用于结合追踪的各个所述流量节点的流量数据和状态信息，获得所述数据链路的总览数据信息和总览数据图表；其中，所述总览数据图表用于以数字形式可视化显示所述数据链路的总览数据信息；
    前端界面生成模块，用于将所述总览数据图表和拓扑关系图推送至前端，在所述前端生成可切换的粗粒度图文界面和细粒度纯图界面；其中，所述粗粒度图文界面包括所述总览数据图表和拓扑关系图，所述细粒度纯图界面包括拓扑关系图。
  18. 一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至17中任一项所述方法的步骤。
  19. 一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至17中任一项所述的方法的步骤。
PCT/CN2022/090085 2022-03-16 2022-04-28 一种数据链路的可视化监控方法、系统、设备及介质 WO2023173542A1 (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210262361.8A CN114666238B (zh) 2022-03-16 2022-03-16 一种数据链路的可视化监控方法、系统、设备及介质
CN202210262361.8 2022-03-16

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023173542A1 true WO2023173542A1 (zh) 2023-09-21

Family

ID=82028787

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2022/090085 WO2023173542A1 (zh) 2022-03-16 2022-04-28 一种数据链路的可视化监控方法、系统、设备及介质

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN114666238B (zh)
WO (1) WO2023173542A1 (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114860847B (zh) * 2022-06-29 2022-09-27 深圳红途科技有限公司 应用于大数据平台的数据链路处理方法、系统及介质
CN115865832A (zh) * 2022-08-30 2023-03-28 中国电信股份有限公司 服务链路的生成方法及装置、电子设备、存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012060604A (ja) * 2010-09-13 2012-03-22 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> ネットワーク可視化装置
CN105515813A (zh) * 2014-10-15 2016-04-20 中兴通讯股份有限公司 Sdn网络中流量可视的方法及其装置
CN107547418A (zh) * 2016-06-29 2018-01-05 华为技术有限公司 一种拥塞控制方法和装置
KR101893475B1 (ko) * 2018-03-14 2018-10-04 마인드서프 주식회사 멀티레이어 시각화 표현을 위한 인공지능 기반의 네트워크 모니터링 방법
CN110505439A (zh) * 2018-05-18 2019-11-26 杭州海康威视数字技术股份有限公司 视频业务可视化实现方法、装置、电子设备及存储介质
CN113992588A (zh) * 2021-10-21 2022-01-28 浪潮电子信息产业股份有限公司 数据传输方法、装置、电子设备及可读存储介质

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11032154B2 (en) * 2018-12-21 2021-06-08 Cisco Technology, Inc. Graphical user interface for displaying a hierarchical network topology in a single site view
CN110011831A (zh) * 2019-03-03 2019-07-12 北京立思辰安科技术有限公司 一种流量通信拓扑图自动绘制方法
CN113645058A (zh) * 2021-06-28 2021-11-12 苏州浪潮智能科技有限公司 一种网络链路流量监控方法、装置及系统
CN113987074A (zh) * 2021-10-27 2022-01-28 中国工商银行股份有限公司 分布式服务全链路监控方法、装置、电子设备及存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012060604A (ja) * 2010-09-13 2012-03-22 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> ネットワーク可視化装置
CN105515813A (zh) * 2014-10-15 2016-04-20 中兴通讯股份有限公司 Sdn网络中流量可视的方法及其装置
CN107547418A (zh) * 2016-06-29 2018-01-05 华为技术有限公司 一种拥塞控制方法和装置
KR101893475B1 (ko) * 2018-03-14 2018-10-04 마인드서프 주식회사 멀티레이어 시각화 표현을 위한 인공지능 기반의 네트워크 모니터링 방법
CN110505439A (zh) * 2018-05-18 2019-11-26 杭州海康威视数字技术股份有限公司 视频业务可视化实现方法、装置、电子设备及存储介质
CN113992588A (zh) * 2021-10-21 2022-01-28 浪潮电子信息产业股份有限公司 数据传输方法、装置、电子设备及可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN114666238A (zh) 2022-06-24
CN114666238B (zh) 2023-07-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2023173542A1 (zh) 一种数据链路的可视化监控方法、系统、设备及介质
US11144862B1 (en) Application mapping and alerting based on data dependencies
US11616703B2 (en) Scalable visualization of health data for network devices
US8674992B2 (en) Spotlight graphs
US20160315823A1 (en) Enabling real-time operational environment conformity within an enterprise architecture model dashboard
CN104303152B (zh) 在内网检测异常以识别协同群组攻击的方法、装置和系统
US20080034313A1 (en) Fuzzy logic-based surveillance in information technology and business service management systems
US7885943B1 (en) IT compliance rules
US20060200773A1 (en) Apparatus method and article of manufacture for visualizing status in a compute environment
CN106790513A (zh) 基于区块链实现网络共享服务的方法
CN110188275A (zh) 一种网页元素的浏览监控方法、装置、设备和存储介质
CN110162445A (zh) 基于主机日志及性能指标的主机健康评价方法及装置
Beck et al. TransVis: Using visualizations and chatbots for supporting transient behavior in microservice systems
Goodall et al. A user-centered approach to visualizing network traffic for intrusion detection
Savva et al. Recognizing student facial expressions: A web application
CN111181769A (zh) 网络拓扑图绘制方法、系统、装置及计算机可读存储介质
CN112948653A (zh) 一种基于业务流程的气象数据监控系统
US9461839B2 (en) Network status visualization systems and methods
Bai et al. Context adaptive visualization for effective business intelligence
WO2023134285A1 (zh) 风险管理方法和风险管理装置
CN110764750A (zh) 一种基于个体模型的能源经济仿真系统开发方法
CN104820871A (zh) Tps交易量预测与阈值范围预测的可视化方法与系统
Cayli et al. Glyphlink: An interactive visualization approach for semantic graphs
Ten et al. Study on advanced visualization tools in network monitoring platform
CN113656369A (zh) 一种大数据场景下的日志分布式流式采集及计算方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22931569

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1