[發明專利]一種批量生成基線數據的方法和裝置

有效

• 申請號: 201610881278.3
• 申請日: 2016-10-09
• 公開（公告）號: CN107918579B
• 公開（公告）日: 2021-08-06
• 發明（設計）人: 蔡國興;賈越鋒;王慶磊
• 申請（專利權）人: 北京神州泰岳軟件股份有限公司
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34;G06F11/30;G06F11/32
• 代理公司: 北京市隆安律師事務所 11323
• 代理人: 權鮮枝

1.一種批量生成基線數據的方法，其特征在于，該方法包括：

從任務數據庫中接收多個基線計算任務；

對所述多個基線計算任務進行并行處理，生成各基線計算任務對應的基線數據，包括：

對于每個基線計算任務，讀取該基線計算任務的配置信息；所述配置信息中包括：監控對象信息，監控指標信息，計算規則；每個基線計算任務的配置信息均是通過交互界面配置生成的；

確定所述監控對象信息和所述監控指標信息對應的指定設備中的指定指標，根據所述計算規則對所述指定設備中的指定指標的歷史數據進行計算處理，得到所述指定設備中的指定指標對應的基線數據；

所述計算規則中包括：歷史數據采樣范圍，統計周期，計算算法，采樣粒度；

則所述根據所述計算規則對所述指定設備中的指定指標的歷史數據進行計算處理，得到所述指定設備中的指定指標對應的基線數據包括：

獲取所述指定設備中的指定指標在前一歷史數據采樣范圍內的每個統計周期的指定時刻對應的歷史數據，得到指定時刻對應的多個歷史數據，具體是對于前一歷史數據采樣范圍內的每個統計周期，提取所述指定設備中的指定指標在該統計周期的指定時刻對應的歷史數據；如果所述指定指標在該統計周期的指定時刻對應的歷史數據不存在，根據所述采樣粒度提取所述指定指標在該統計周期的指定時刻之前的預定個數的歷史數據和指定時刻之后的預定個數的歷史數據，得到所述指定指標在該統計周期的指定時刻前后的多個歷史數據；對所述指定指標在該統計周期的指定時刻前后的多個歷史數據進行插值計算，得到所述指定指標在該統計周期的指定時刻對應的歷史數據；

根據所述計算算法對所述指定時刻對應的多個歷史數據進行計算，得到所述指定設備中的指定指標在當前統計周期的指定時刻對應的基線數據。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據所述計算算法對所述指定時刻對應的多個歷史數據進行計算之前，該方法進一步包括：對所述指定時刻對應的多個歷史數據進行平滑處理；

則所述根據所述計算算法對所述指定時刻對應的多個歷史數據進行計算包括：所述根據所述計算算法對經過平滑處理后的指定時刻對應的多個歷史數據進行計算。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，該方法進一步包括：

實時監測所述指定設備中的指定指標的數據，獲取所述指定指標在當前統計周期的指定時刻的數據；

將所述指定指標在當前統計周期的指定時刻的數據與所述指定指標在當前統計周期的指定時刻對應的基線數據進行比較；

當所述基線數據指示上基線時，如果所述指定指標在當前統計周期的指定時刻的數據大于所述基線數據，確定所述指定設備中的指定指標在當前統計周期的指定時刻發生異常；

當所述基線數據指示下基線時，如果所述指定指標在當前統計周期的指定時刻的數據小于所述基線數據，確定所述指定設備中的指定指標在當前統計周期的指定時刻發生異常；

當所述基線數據指示上基線和下基線時，如果所述指定指標在當前統計周期的指定時刻的數據超出所述基線數據范圍，確定所述指定設備中的指定指標在當前統計周期的指定時刻發生異常；

在確定所述指定設備中的指定指標發生異常時，向相關用戶發出告警。

4.如權利要求 1-3中任一項所述的方法，其特征在于，所述批量生成基線數據的方法在部署有Spark集群的服務器上執行，基于Spark集群對所述多個基線計算任務進行并行處理。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，該方法進一步包括：

將Spark集群部署于多個服務器上；當當前正在執行基線計算任務的服務器發生故障時，將所述基線計算任務轉移到另一服務器上繼續執行；

其中，在多個服務器上部署Spark集群包括：基于Zookeeper框架將Spark集群部署于多個服務器上。