[發明專利]一種監控系統及其方法

在審

• 申請號: 201611191725.9
• 申請日: 2016-12-21
• 公開（公告）號: CN108234176A
• 公開（公告）日: 2018-06-29
• 發明（設計）人: 吳斌斌;苗輝
• 申請（專利權）人: 貴州白山云科技有限公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24
• 代理公司: 廈門市精誠新創知識產權代理有限公司 35218
• 代理人: 方惠春

1.一種監控系統，其特征在于：它包括配置模塊、數據模塊和報警模塊，

所述配置模塊用于參數規則配置，并將配置的參數規則分別發送給采集客戶端和異常判定單元；

所述數據模塊包括采集客戶端、傳輸單元和數據分發單元，采集客戶端用于采集數據，并把采集數據通過傳輸單元傳輸給數據分發單元，數據分發單元用于將接收到的采集數據，分發到異常判定單元進行處理；

所述報警模塊包括異常判定單元、異常數據庫和報警執行單元，所述異常判定單元用于根據報警規則對單條監控數據進行分析后，得到異常信息，并將異常信息發送給異常數據庫，所述報警執行單元用于獲取異常數據庫中的信息，執行報警。

2.如權利要求1所述監控系統，其特征在于：所述異常判定單元的部署環境為集群化部署。

3.如權利要求1所述監控系統，其特征在于：所述數據模塊還包括數據歸集單元，數據分發單元將接收到的采集數據分發給數據歸集單元，數據歸集單元用于將采集到的多維數據根據合并項目規則對數據進行歸集處理，并將處理后的數據返回給數據分發單元。

4.如權利要求1所述監控系統，其特征在于：所述報警模塊還包括報警反饋單元，報警反饋單元用于判斷是否誤報警并反饋給異常數據庫。

5.如權利要求4所述監控系統，其特征在于：所述報警模塊還包括深度學習分析單元，深度學習分析單元用于分析異常數據庫中的信息，并將分析結果反饋給異常數據庫。

6.一種基于權利要求1-5任一項所述監控系統的監控方法，其特征在于：包括以下步驟，

S1，參數規則配置，包括采集項目配置和報警規則配置，采集項目配置的參數規則發送給采集客戶端，報警規則配置的參數規則發送給異常判定單元；

S2，采集客戶端用于采集數據，并把采集數據通過傳輸單元傳輸給數據分發單元；

S3，數據分發單元將接收到的采集數據，發送到異常判定單元進行處理，異常判定單元用于根據報警規則對單條監控數據進行分析后，得到異常信息，并將異常信息發送給異常數據庫；

S4，報警執行單元獲取異常數據庫中的信息，執行報警。

7.如權利要求6所述的監控方法，其特征在于：所述步驟S3中異常判定單元的部署環境為集群化部署。

8.如權利要求6所述的監控方法，其特征在于：所述步驟S3還包括數據分發單元將接收到的采集數據分發給數據歸集單元，數據歸集單元根據合并項目規則對數據進行歸集處理，并將處理后的數據返回給數據分發單元。

9.如權利要求6所述的監控方法，其特征在于：所述步驟S4還包括報警反饋單元判斷是否誤報警并反饋給異常數據庫。

10.如權利要求9所述的監控方法，其特征在于：所述步驟S3還包括深度學習分析單元分析異常數據庫中的信息，并將分析結果反饋給異常數據庫。