[發(fā)明專利]數(shù)據(jù)信息中心監(jiān)控預(yù)警方法、系統(tǒng)及設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811490864.0
• 申請(qǐng)日: 2018-12-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109670690A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-04-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王凱波;徐志亮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 泰康保險(xiǎn)集團(tuán)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06
• 代理公司: 北京泛華偉業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11280
• 代理人: 王勇;李科

本發(fā)明的實(shí)施例提供了用于數(shù)據(jù)信息中心監(jiān)控預(yù)警的方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，其中采集與所監(jiān)控的數(shù)據(jù)信息中心的每個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)相關(guān)的數(shù)據(jù)；基于所采集的數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的一個(gè)或多個(gè)監(jiān)控指標(biāo)構(gòu)建各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的樣本特征向量，并對(duì)所構(gòu)建的樣本特征向量進(jìn)行聚類，以將所監(jiān)控的業(yè)務(wù)系統(tǒng)分成不同的類型；以及根據(jù)對(duì)各個(gè)類型的樣本特征向量的對(duì)比分析，選出有故障風(fēng)險(xiǎn)的類型并對(duì)該類型中各業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警提示。本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案在降低數(shù)據(jù)信息中心監(jiān)控管理成本的同時(shí)，提高了預(yù)警的效率，減少了故障的誤報(bào)和漏報(bào)，能更有效地確保業(yè)務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及安全監(jiān)控技術(shù)，尤其涉及資源監(jiān)控及故障檢測(cè)。

背景技術(shù)

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，以IT基礎(chǔ)設(shè)施為主體的數(shù)據(jù)信息中心在各行各業(yè)正逐漸占據(jù)越來(lái)越重要的地位。數(shù)據(jù)信息中心的安全性和可靠性直接影響企業(yè)或公司各項(xiàng)業(yè)務(wù)的正常開(kāi)展。很多監(jiān)控系統(tǒng)是針對(duì)數(shù)據(jù)信息中心基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行監(jiān)控和故障告警，在設(shè)備出現(xiàn)故障后進(jìn)行告警對(duì)上層業(yè)務(wù)系統(tǒng)造成了不可避免的影響或損失。如果能在故障發(fā)生之前就提前給出預(yù)警并進(jìn)行及時(shí)處理，無(wú)疑更有利于確保業(yè)務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

現(xiàn)有的監(jiān)控預(yù)警技術(shù)通常是將從監(jiān)控對(duì)象采集的數(shù)據(jù)與為該監(jiān)控對(duì)象預(yù)設(shè)的預(yù)警閾值進(jìn)行比較來(lái)發(fā)出預(yù)警。這種預(yù)警方式實(shí)際是分別針對(duì)各個(gè)監(jiān)控對(duì)象單獨(dú)執(zhí)行的預(yù)警，忽略了各監(jiān)控對(duì)象之間的關(guān)聯(lián)性，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)影響系統(tǒng)整體運(yùn)營(yíng)的潛在風(fēng)險(xiǎn)；并且各個(gè)預(yù)警閾值也是管理人員憑經(jīng)驗(yàn)設(shè)置的固定閾值，隨著數(shù)據(jù)信息中心各種設(shè)備資源的不斷升級(jí)以及業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不斷更新等，這樣的預(yù)警閾值難以及時(shí)準(zhǔn)確地反映系統(tǒng)資源的真實(shí)狀況，有可能造成故障的誤報(bào)或漏報(bào)。

發(fā)明內(nèi)容

因此，本發(fā)明實(shí)施例的目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種數(shù)據(jù)信息中心監(jiān)控預(yù)警方法、系統(tǒng)及設(shè)備，及時(shí)有效地對(duì)可能影響業(yè)務(wù)系統(tǒng)正常運(yùn)行的故障風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警。

上述目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第一方面，提供了一種用于數(shù)據(jù)信息中心監(jiān)控預(yù)警的方法，包括：采集與所監(jiān)控的每個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)相關(guān)的數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括基礎(chǔ)資源數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、變更數(shù)據(jù)和歷史故障數(shù)據(jù)；基于所采集的數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的一個(gè)或多個(gè)監(jiān)控指標(biāo)，構(gòu)建各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的樣本特征向量，并對(duì)所構(gòu)建的樣本特征向量進(jìn)行聚類，以將所監(jiān)控的業(yè)務(wù)系統(tǒng)分成不同的類型；以及根據(jù)對(duì)各個(gè)類型的樣本特征向量的對(duì)比分析，選出有故障風(fēng)險(xiǎn)的類型并對(duì)該有故障風(fēng)險(xiǎn)的類型中各業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警提示。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，根據(jù)對(duì)各個(gè)類型的樣本特征向量的對(duì)比分析，選出有故障風(fēng)險(xiǎn)的類型還可以包括：基于所采集的歷史故障數(shù)據(jù)構(gòu)建各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的故障特征向量；以及根據(jù)所述故障特征向量與不同類型的樣本特征向量進(jìn)行對(duì)比分析，選出有故障風(fēng)險(xiǎn)的類型。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，該方法還可包括：確定各個(gè)類型的樣本特征向量的均值；響應(yīng)于新采集的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建該業(yè)務(wù)系統(tǒng)的樣本特征向量；以及通過(guò)將該業(yè)務(wù)系統(tǒng)的樣本特征向量與所確定各個(gè)類型的樣本特征向量的均值相比較來(lái)判斷該業(yè)務(wù)系統(tǒng)所屬的類型。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，采集與所監(jiān)控的每個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)相關(guān)的數(shù)據(jù)和對(duì)所構(gòu)建的樣本特征向量進(jìn)行聚類可以是定期地和/或響應(yīng)于預(yù)設(shè)事件的觸發(fā)而重復(fù)執(zhí)行的。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，可以采用K均值聚類方法對(duì)所構(gòu)建的樣本特征向量進(jìn)行聚類。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，還可以包括基于各個(gè)類型業(yè)務(wù)系統(tǒng)的特征向量中不同監(jiān)控指標(biāo)的對(duì)比分析，給不同類型的業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)送不同類別的預(yù)警提示。其中所述預(yù)警提示的類別可以是基于所述預(yù)設(shè)的一個(gè)或多個(gè)監(jiān)控指標(biāo)來(lái)確定的。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，所述預(yù)設(shè)的一個(gè)或多個(gè)監(jiān)控指標(biāo)可以包括下列中一個(gè)或多個(gè)：業(yè)務(wù)量、交易響應(yīng)時(shí)間、交易成功率、網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率、CPU利用率、磁盤(pán)利用率、內(nèi)存利用率、磁盤(pán)訪問(wèn)頻率、變更頻率、歷史故障發(fā)生率。