[發(fā)明專利]一種性能監(jiān)控方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備和存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811004228.2
• 申請日: 2018-08-30
• 公開（公告）號: CN109240885A
• 公開（公告）日: 2019-01-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 段誼海;郭鋒;張典
• 申請（專利權(quán)）人: 鄭州云海信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06F11/30
• 分類號: G06F11/30;G06N3/04
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

本申請公開了一種性能監(jiān)控方法、系統(tǒng)及一種電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：采集監(jiān)控資源的性能指標(biāo)值，并根據(jù)所述性能指標(biāo)值構(gòu)建性能曲線；根據(jù)所述性能曲線中的所有所述性能指標(biāo)值和所述性能指標(biāo)值對應(yīng)的斜率確定輸入向量；將所述輸入向量輸入訓(xùn)練完成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到故障分類結(jié)果。本申請?zhí)峁┑男阅鼙O(jiān)控方法根據(jù)每個(gè)性能指標(biāo)的當(dāng)前值和該性能指標(biāo)在性能曲線上的斜率構(gòu)建輸入矩陣訓(xùn)練完成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，完成故障分類。通過性能曲線的斜率代表該性能指標(biāo)的波動性，實(shí)現(xiàn)了對性能指標(biāo)波動性的告警，通過多個(gè)性能指標(biāo)訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合了各個(gè)性能指標(biāo)實(shí)現(xiàn)了無閾值告警。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種性能監(jiān)控方法、系統(tǒng)及一種電子設(shè)備和一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心承載著各種數(shù)據(jù)的采集、存儲及分析等功能，并隨著業(yè)務(wù)的增加，業(yè)務(wù)主機(jī)會出現(xiàn)CPU利用率、內(nèi)存利用率、網(wǎng)絡(luò)流量的增加與波動，影響著業(yè)務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行。現(xiàn)有技術(shù)中的監(jiān)控系統(tǒng)僅根據(jù)指標(biāo)的閾值進(jìn)行告警，不能夠?qū)π阅苤笜?biāo)的波動性和綜合個(gè)指標(biāo)進(jìn)行告警，已經(jīng)不能夠滿足客戶需求。

因此，如何實(shí)現(xiàn)對性能指標(biāo)的波動性、且綜合各個(gè)性能指標(biāo)進(jìn)行告警是本領(lǐng)域技術(shù)人員需要解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請的目的在于提供一種性能監(jiān)控方法、系統(tǒng)及一種電子設(shè)備和一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，實(shí)現(xiàn)對性能指標(biāo)的波動性、且綜合各個(gè)性能指標(biāo)進(jìn)行告警。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┝艘环N性能監(jiān)控方法，包括：

采集監(jiān)控資源的性能指標(biāo)值，并根據(jù)所述性能指標(biāo)值構(gòu)建性能曲線；

根據(jù)所述性能曲線中的所有所述性能指標(biāo)值和所述性能指標(biāo)值對應(yīng)的斜率確定輸入向量；

將所述輸入向量輸入訓(xùn)練完成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到故障分類結(jié)果。

其中，根據(jù)所述性能指標(biāo)值構(gòu)建性能曲線，包括：

根據(jù)連續(xù)的所述性能指標(biāo)值構(gòu)建中間曲線，并對所述中間曲線進(jìn)行平滑處理和歸一化處理得到所述性能曲線。

其中，所述輸入向量具體為所述性能曲線中的所有所述性能指標(biāo)值和所述性能指標(biāo)值對應(yīng)的斜率組成的行向量或列向量。

其中，所述性能指標(biāo)值包括CPU利用率、內(nèi)存利用率、網(wǎng)絡(luò)出入口流量、系統(tǒng)負(fù)載中的任一項(xiàng)或任幾項(xiàng)的組合。

其中，還包括；

獲取訓(xùn)練樣本；其中，將所述訓(xùn)練樣本包括訓(xùn)練性能指標(biāo)數(shù)據(jù)和所述訓(xùn)練指標(biāo)數(shù)據(jù)對應(yīng)的訓(xùn)練故障分類結(jié)果；

根據(jù)所述訓(xùn)練性能指標(biāo)數(shù)據(jù)確定訓(xùn)練輸入向量，并利用所述訓(xùn)練輸入向量和所述訓(xùn)練故障分類結(jié)果訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到訓(xùn)練完成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

其中，利用所述訓(xùn)練輸入向量和所述訓(xùn)練故障分類結(jié)果訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到訓(xùn)練完成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括：

S201：初始化所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)；其中，所述參數(shù)包括輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)、各神經(jīng)之間的權(quán)值、隱含層閾值、輸出層閾值、學(xué)習(xí)率、激勵函數(shù)和最大迭代次數(shù)；

S202：根據(jù)所述訓(xùn)練輸入向量、所述激勵函數(shù)、所述權(quán)值和所述隱含層閾值計(jì)算隱含層輸入值；

S203：根據(jù)所述隱含層輸入值、所述隱含層閾值、所述輸出層閾值和所述權(quán)值計(jì)算所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測輸出值；

S204：根據(jù)所述預(yù)測輸出值和所述訓(xùn)練故障分類結(jié)果計(jì)算誤差，并根據(jù)所述誤差更新所述權(quán)值、所述隱含層閾值和所述輸出層閾值；

重復(fù)S202-S204，直到所述誤差達(dá)到預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)或迭代次數(shù)達(dá)到所述最大迭代次數(shù)時(shí)，得到訓(xùn)練完成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。