[發明專利]一種軟件老化流式監測系統及其監測方法有效
| 申請號: | 201811217626.2 | 申請日: | 2018-10-18 |
| 公開(公告)號: | CN109408386B | 公開(公告)日: | 2022-03-25 |
| 發明(設計)人: | 趙靖;丁峰;魯華林;于靖 | 申請(專利權)人: | 中國電子科技集團公司第二十八研究所 |
| 主分類號: | G06F11/36 | 分類號: | G06F11/36;G06F11/30 |
| 代理公司: | 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 柏尚春 |
| 地址: | 210046 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 軟件 老化 監測 系統 及其 方法 | ||
1.一種軟件老化流式監測系統,其特征在于:該系統包括多個被監測主機節點,多個數據收集模塊、分布式消息隊列模塊、實時異常發現模塊、軟件老化預測模塊以及展示模塊;其中,在每一被監測主機節點上設置有數據收集模塊,用于收集該節點上的內存數據,數據收集模塊收集的內存數據包括:物理內存、虛擬機內存、JVM內存和服務使用內存;分布式消息隊列模塊接收來自各個被監測主機節點上的數據收集模塊發送的內存數據;實時異常發現模塊從分布式消息隊列模塊中獲取流式內存數據,并使用桶算法實時地對其進行分析,判斷對應的被監測主機節點的內存是否出現過載,并將處理結果通發送給展示模塊;軟件老化預測模塊從分布式消息隊列模塊中獲取歷史內存數據,用時間序列分析方法預測各對應被監測主機節點未來一段時間的內存數據,預估系統出現失效或異常的時間,并將結果數據發送給展示模塊,展示模塊將從分布式消息隊列模塊讀取的實時內存數據和分別從實時異常發現模塊和軟件老化預測模塊接收的處理結果數據,通過web向用戶展示各個被監測主機節點的實時監測視圖、異常報告視圖和預測數據視圖;
其中實時異常發現模塊對所接收的流式內存數據使用桶算法的步驟為:
(31)實時異常發現模塊根據分布式消息隊列模塊中的歷史內存數據估計出對應主機節點內存總體服從的均值為μx,方差為σx的正態分布;
(32)分別在數據分布軸上設置K個深度為D的桶,初始時,第i個桶在分布軸上放置的位置xi和桶的當前深度di分別如下所示:
xi=μx+iσx
di=0,i=1,2,...,K
(33)以數據長度n為單位,每當實時異常發現模塊從分布式消息隊列模塊中獲取某一被監測主機節點的最新內存數據達到n個時,將n個數據的平均值與數據分布軸上左側第一個未滿的桶,設為桶j,滿足dj<D的位置xj相比較,若則桶j的當前深度di加1,若則桶j的當前深度di減1;若桶j的當前深度dj<0,則操作桶j-1,若桶j的當前深度dj=D,則操作桶j+1;
(34)若設置的K個桶均已放滿,即di=D,i=1,2,...,K,則判定被測指標出現異常;循環執行上述步驟(31)-(34)。
2.根據權利要求1所述的一種軟件老化流式監測系統,其特征在于:所述的數據收集模塊將內存數據通過Restful API接口以JSON格式發送至分布式消息隊列模塊。
3.根據權利要求1所述的一種軟件老化流式監測系統,其特征在于:所述的實時異常發現模塊的處理結果和軟件老化預測模塊的結果數據以Web Socket發送方式發送給展示模塊。
4.一種根據權利要求1-3任一項所述的軟件老化流式監測系統的監測方法,其特征在于:監測步驟如下:
(1)數據收集模塊收集各被監測主機節點上的內存數據;
(2)分布式消息隊列模塊接收來自各個被監測主機節點上數據收集模塊發送的內存數據;
(3)實時異常發現模塊從分布式消息隊列模塊中獲取流式內存數據并使用桶算法實時地對其進行分析,判斷對應的被監測主機節點的內存是否出現過載,并將處理結果通發送給展示模塊;
(4)軟件老化預測模塊從分布式消息隊列模塊中讀取歷史內存數據,用時間序列分析方法預測各對應節點未來一段時間的內存數據,預估系統出現失效或異常的時間,并將結果數據發送給展示模塊;
(5)展示模塊從分布式消息隊列模塊中讀取的各個主機節點的實時內存數據以及分別從實時異常發現模塊和軟件老化預測模塊接收處理結果數據,通過web向用戶展示分布式系統各個主機節點的實時監測視圖、異常報告視圖和預測數據視圖。
5.根據權利要求4所述的軟件老化流式監測系統的監測方法,其特征在于:在步驟(3)中,所述的老化預測模塊對所接收的歷史內存數據進行預測各對應被監測節點未來一段時間的內存數據的算法步驟為:
(41)軟件老化預測模塊從分布式消息隊列模塊中讀取各個主機節點的歷史內存數據,并以每個主機節點為單位,將歷史內存數據轉換為相應的時間序列數據;
(42)根據得到的時間序列數據,使用經驗模態分解法將時間序列數據分解為若干個IMF序列數據以及一個殘差序列數據;
(43)使用ARIMA算法分別對每個IMF序列數據進行預測;使用二次多項式對殘差序列數據進行預測;
(44)將步驟(43)中得到的各個IMF和殘差序列的預測結果進行求和,得到最終的預測結果。
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