[發明專利]一種全鏈路監控處理方法

有效

• 申請號: 202010073044.2
• 申請日: 2020-01-21
• 公開（公告）號: CN111327492B
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 王飛飛
• 申請（專利權）人: 光大興隴信托有限責任公司
• 主分類號: H04L12/26
• 分類號: H04L12/26
• 代理公司: 北京中和立達知識產權代理事務所(普通合伙) 11756
• 代理人: 祝妍

本發明涉及一種全鏈路監控處理方法，所述方法包括：步驟S1：節點進行業務處理并獲取監控數據；步驟S2：基于監控數據確定重點業務和重點節點；步驟S3：基于重點業務和重點節點進行業務處理調整。本發明能夠根據信息或者業務的數據的外在特征和數據本身的內容特征進行全鏈路監控；通過多維度數據監控，在考慮節點異常時，不獨立的處理節點而將節點的連接關系，節點和業務的關系等融合起來，從而提高了監控效率，通過和上述監控處理方式配合的業務處理調整最大化了監控利用率。

【技術領域】

本發明屬于計算機技術領域，尤其涉及一種全鏈路監控處理方法。

【背景技術】

隨著現代技術的革新，大部分的智能化設備以及系統漸漸被人們所熟知。從智能醫療呼叫查詢通信系統、智能家居、智能交通、智能電網，智能建筑。智能技術正在改變我們的生活。爆炸式的數據已經大大超出了人們所承受的限度，所以他們破迫切的需要變革。如今數據已取代計算成為信息計算的中心，云計算、大數據正在成為一種趨勢和潮流，包括存儲容量、可用性、I/O性能、數據安全性、可擴展性等諸多方面。大數據是規模非常巨大和復雜的數據集。如何從海量的數據中提取、獲得想要的知識或感興趣的信息，這是利用好大數據，進而更好地服務于社會發展的要求。因此，數據挖掘方法應運而生。現在的傳統的數據分析處理技術已經越來越不適應當前大數據分析和處理的需求。為了節約成本，為大規模數據的存儲和計算提供分布式處理框架，云計算、大數據、云存儲、MapReduce、BigTable等相關技術被提出。面對現在的大數據形式、虛擬化處理的信息處理方式，業務的處理節點是透明不可見的，業務的處理可能涉及多個節點，在這樣的環境下，傳統的監控處理方式顯然不能夠適應了，如何在這樣的技術發展階段仍舊能夠有效的進行信息的監控是熱點問題。本發明能夠根據信息或者業務的數據的外在特征和數據本身的內容特征進行全鏈路監控；通過多維度數據監控，能夠從多個維度出發進行異常發現量化，在進行多維度化后，直接的進行簡單的矩陣區域限定就能夠使得異常的處理向著特定的維度傾斜，從而有效的進行特定類型異常的發現，從而實現層次化監控；通過節點級和平臺級的全鏈路監控處理，能夠對業務和節點異常進行部分獨立和部分融合的統一化處理；對于可能出現不匹配、業務獨立異常和節點獨立異常情況分別的進行有針對性的處理。在考慮節點異常時，不獨立的處理節點而將節點的連接關系，節點和業務的關系等融合起來，從而提高了監控效率，通過和上述監控處理方式配合的業務處理調整最大化了監控利用率。

【發明內容】

為了解決現有技術中的上述問題，本發明提出了一種全鏈路監控處理方法，所述方法包含：

步驟S1：節點進行業務處理并獲取監控數據；

步驟S2：基于監控數據確定重點業務和重點節點；

步驟S3：基于重點業務和重點節點進行業務處理調整。

進一步的，所述步驟S1具體為：節點進行業務的部分或者全部處理，獲取多維度監控數據，標準化所述多維度監控數據，基于所述標準化后的多維度監控數據進行節點級數據監控。

進一步的，所述步驟S2具體為:從各個業務節點獲取監控數據，基于異常信息和業務的執行節點及其業務執行情況確定重點業務，基于異常信息和節點的連接關系確定重點節點。

進一步的，所述步驟S3具體為：對于重點業務，更換節點進行業務處理；對于重點節點，圈定重點區域，獲取重點區域內節點中所有出現業務異常的業務，對這些業務的類型進行類型分析，如果類型為集中的，則確定為節點和業務之間不匹配而調整業務的分配；否則，確定為節點異常，從對進行節點異常的排查。

進一步的，所述獲取多維度監控數據，具體為：獲取三個維度的監控數據。

進一步的，所述三個維度的監控信息分別為業務處理過程中節點的資源使用情況信息、業務完成情況信息、業務內容信息。