[發明專利]服務集群中異常節點的確定方法、裝置和監控服務器

在審

• 申請號: 201911117768.6
• 申請日: 2019-11-14
• 公開（公告）號: CN110837432A
• 公開（公告）日: 2020-02-25
• 發明（設計）人: 湯愛迪
• 申請（專利權）人: 北京金山云網絡技術有限公司;北京金山云科技有限公司
• 主分類號: G06F11/07
• 分類號: G06F11/07
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 張萌

1.一種服務集群中異常節點的確定方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取預設服務集群中每個服務節點的運行參數；其中，所述服務集群中包含有多個服務節點；

根據所述運行參數以及所述運行參數對應的參數閾值，對所述服務集群中的服務節點進行第一篩選處理，得到第一篩選結果；

根據所述運行參數，確定每個服務節點運行異常的概率；

根據所述每個服務節點運行異常的概率以及預設的概率閾值，對所述服務集群中的服務節點進行第二篩選處理，得到第二篩選結果；

根據所述第一篩選結果和所述第二篩選結果，確定所述服務集群中運行異常的服務節點。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述運行參數以及所述運行參數對應的參數閾值，對所述服務集群中的服務節點進行第一篩選處理，得到第一篩選結果的步驟，包括：

針對所述服務集群中的每個服務節點，如果當前服務節點的運行參數滿足所述運行參數對應的參數閾值，將所述當前服務節點加入至第一篩選結果；其中，所述運行參數包括：請求錯誤率和/或請求超時率。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述運行參數，確定每個服務節點運行異常的概率的步驟，包括：針對所述服務集群中的每個服務節點，將當前服務節點的運行參數輸入至預設的概率分布模型中，得到所述當前服務節點的運行異常的概率。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，將當前服務節點的運行參數輸入至預設的概率分布模型中，得到所述當前服務節點的運行異常的概率的步驟，包括：

計算所述服務集群中各個服務節點的運行參數的均值

計算所述服務集群中各個服務節點的運行參數的方差

其中，m表示服務集群中服務節點的總數，x_i表示第i個服務節點對應的運行參數；

將當前服務節點的運行參數、所述均值和所述方差輸入至預設的高斯模型中，得到所述當前服務節點的運行異常的概率。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述當前服務節點包括多種運行參數；

所述將當前服務節點的運行參數輸入至預設的概率分布模型中，得到所述當前服務節點的運行異常的概率的步驟，包括：

針對每種運行參數，將當前運行參數輸入至預設的概率分布模型中，得到所述當前運行參數對應的概率；

將每種運行參數對應的概率相乘，得到當前服務節點的運行異常的概率。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述每個服務節點運行異常的概率以及預設的概率閾值，對所述服務集群中的服務節點進行第二篩選處理，得到第二篩選結果的步驟，包括：

針對所述服務集群中的每個服務節點，如果當前服務節點運行異常的概率小于預設的概率閾值，將所述當前服務節點加入至第二篩選結果。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述第一篩選結果和所述第二篩選結果，確定所述服務集群中運行異常的服務節點的步驟，包括：

計算所述第一篩選結果和所述第二篩選結果的交集；

將所述交集中的服務節點，確定為所述服務集群中運行異常的服務節點。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，確定所述服務集群中運行異常的服務節點的步驟之后，所述方法還包括：

將所述運行異常的服務節點設置為隔離狀態，統計所述運行異常的服務節點處于所述隔離狀態的時長；

如果所述時長達到預設時長，向所述運行異常的服務節點發送恢復請求；

如果接收到所述運行異常的服務節點返回恢復成功的信號，設置所述運行異常的服務節點為正常運行狀態；

如果接收到所述運行異常的服務節點返回恢復失敗的信號，重置所述時長，繼續執行統計所述運行異常的服務節點處于所述隔離狀態的時長的步驟。